Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 12879:2020 (ISO 28597:2017) về Quy trình lấy mẫu chấp nhận định tính

• Số hiệu: TCVN12879:2020
• Loại văn bản: Tiêu chuẩn Việt Nam
• Nơi ban hành: ***
• Người ký: ***
• Ngày ban hành: Năm 2020

Ac	số chấp nhận, thể hiện số cá thể không phù hợp lớn nhất tìm được trong mẫu cho phép chấp nhận lô, như nêu trong phương án lấy mẫu
d	số cá thể không phù hợp quan trắc được
di	số cá thể không phù hợp tìm được trong mẫu lấy từ lô thứ i
LQL	mức chất lượng giới hạn, tính bằng số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể (tức là mức chất lượng thực tế của lô tương ứng với xác suất chấp nhận lô là 21 % hoặc nhỏ hơn đối với phương án lấy mẫu được sử dụng)
LP	giới hạn dưới của mức chất lượng quá trình được đánh giá đối với một LQL và Ac đã cho, dùng để lựa chọn phương án từ Bảng 1

CHÚ THÍCH 1: L_P là mức chất lượng thực tế thấp nhất của lô, mà với mức này xác suất chấp nhận lô là 90 % hoặc cao hơn đối với phương án lấy mẫu có số chấp nhận đã cho, nhưng nhỏ hơn 90 % đối với phương án lấy mẫu có số chấp nhận nhỏ hơn gần nhất đối với cùng LQL đó.

m

tổng số lô được kiểm tra

n

số cá thể được lấy mẫu từ lô

n_i

số cá thể được lấy mẫu từ lô thứ i

p

mức chất lượng tính bằng tỷ lệ cá thể không phù hợp

...

...

...

ước lượng của p

p_M

mức chất lượng tính bằng số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể, p_M = p x 10^6

ước lượng của p_M

p_1,M

mức chất lượng ứng với rủi ro của nhà sản xuất tính bằng số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể (tức là mức chất lượng ứng với xác suất bác bỏ lô là 5 %)

p_2,M

mức chất lượng ứng với rủi ro của người tiêu dùng tính bằng số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể (tức là mức chất lượng ứng với xác suất chấp nhận lô là 10 %)

...

...

...

giới hạn trên của mức chất lượng quá trình được đánh giá đối với một LQL và Ac đã cho, dùng để lựa chọn phương án từ Bảng 1

CHÚ THÍCH 2: U_P là mức chất lượng thực tế cao nhất của lô, mà với mức này xác suất chấp nhận lô là 90 % hoặc cao hơn đối với phương án lấy mẫu được sử dụng.

4  Nguyên tắc chung

4.1  Mục tiêu

Tiêu chuẩn này có hai mục tiêu: đánh giá chất lượng sản phẩm và lấy mẫu chấp nhận lô khi chất lượng cao, như được chỉ ra trong thực tế là nó thường được biểu thị bằng số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể.

4.2  Đánh giá chất lượng sản phẩm

Giả định rằng sản phẩm đã trải qua quy trình sản xuất, kiểm tra, thử nghiệm và chấp nhận cuối cùng, bao gồm cả quy trình loại bỏ lô không đại diện.

Nếu lấy mẫu từ một loạt các lô liên tiếp, áp dụng quy trình đánh giá trong tiêu chuẩn này khi

a) quá trình sản xuất trong trạng thái kiểm soát thống kê, và

...

...

...

4.3  Lấy mẫu chấp nhận lô

Quy trình lấy mẫu được đưa ra để kiểm tra xác nhận rằng chất lượng không kém mức chất lượng giới hạn (LQL). Sử dụng ước lượng mức chất lượng quá trình theo số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể, dựa trên dữ liệu trước đó, để chọn phương án lấy mẫu thích hợp. Được phép ước định (chứ không ước lượng) mức chất lượng quá trình khi xác định phương án lấy mẫu cho một vài lô đầu tiên trong loạt hoặc cho các lô riêng lẻ, trừ khi và cho đến khi có đủ dữ liệu để đưa ra ước lượng có giá trị. Nên bắt đầu việc ước lượng mức chất lượng quá trình khi tổng số cá thể đã được kiểm tra (cá thể đánh giá và/hoặc chấp nhận lô) từ một hoặc nhiều lô liên tiếp đạt 400 trở lên; nếu không, tiếp tục giả định mức chất lượng quá trình (xem 6.1). Các phương án lấy mẫu trong tiêu chuẩn này được xác định theo LQL và mức chất lượng quá trình được ước lượng (hoặc ước định).

Nhà cung ứng được khuyến khích không chỉ duy trì các quá trình ở trạng thái kiểm soát thống kê mà còn sử dụng các kỹ thuật cải tiến liên tục để nâng cao chất lượng sản phẩm của mình. Khi mức chất lượng cải thiện, nhà cung ứng có thể được lợi từ quy định của tiêu chuẩn này nhờ việc giảm cỡ mẫu chấp nhận.

Có thể sử dụng các quy trình lấy mẫu chấp nhận trong tiêu chuẩn này khi quá trình có mức chất lượng không phù hợp thực tế lên đến 37 606 cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể. Tuy nhiên, việc chọn LQL nhỏ có thể dẫn đến cỡ mẫu lớn quá mức (xem Bảng 1). Đối với LQL lớn, các phương án lấy mẫu hiện có trong các tiêu chuẩn khác [ví dụ như TCVN 7790-1 (ISO 2859-1)] có thể thích hợp hơn tùy theo yêu cầu của người sử dụng.

5  Ước lượng mức chất lượng theo số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể

5.1  Điều kiện tiên quyết

Người sử dụng tiêu chuẩn này cần khẳng định là thỏa mãn tất cả các điều kiện sau đây đối với sản phẩm có mức chất lượng được báo cáo:

a) các quá trình thỏa mãn các giả định ở 4.2;

b) kiểm tra lấy mẫu định tính đối với các đặc trưng báo cáo được thực hiện đối với sản phẩm được sản xuất hoàn chỉnh;

...

...

...

5.2  Nguồn dữ liệu

Ước lượng của mức chất lượng quá trình được dựa trên

a) kết quả trước đó về mẫu đánh giá được lấy ngẫu nhiên từ tổng thể, và/hoặc

b) dữ liệu chấp nhận lô trước đó.

Dữ liệu về các lô không đạt quy trình chấp nhận lô, cho dù là dữ liệu mẫu trong đánh giá hay dữ liệu chấp nhận lô, chỉ có thể được loại khỏi tính toán khi đáp ứng các điều kiện của Phụ lục A. Lô sản phẩm kiểm tra không đáp ứng chuẩn mực chấp nhận được giả định phải kiểm tra 100 % và loại khỏi lô tất cả các cá thể không phù hợp, hoặc không được xem xét chuyển giao và loại bỏ.

5.3  Ước lượng mức chất lượng quá trình p_M

Thực hiện như dưới đây.

a) Khi có sẵn kết quả mẫu từ một lô đơn duy nhất, từ đó d cá thể không phù hợp được tìm thấy trong mẫu cỡ n, p_M được ước lượng bằng cách sử dụng công thức

...

...

...

Lý giải toán học về Công thức (1) được trình bày trong Phụ lục B.

b) Khi có sẵn kết quả mẫu từ một loạt lô, Công thức (1) được sửa đổi để tính đến bằng chứng từ nhiều hơn một lô. Trong trường hợp này, mức chất lượng quá trình tính bằng số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể được ước lượng bằng cách sử dụng công thức

(2)

trong đó

 là tổng số cá thể không phù hợp tìm được trong m lô;

 là tổng cỡ mẫu lấy từ m lô.

5.4  Yêu cầu và hướng dẫn lấy mẫu

Các yêu cầu và hướng dẫn như nêu dưới đây.

...

...

...

b) Tất cả các bằng chứng về mẫu từ lô 1 đến lô m phải được tính, ngoại trừ những gì được nêu trong 5.1, 5.2, 5.4 d) và 5.6.4.

c) Nói một cách chặt chẽ, mặc dù việc ước lượng lại mức chất lượng quá trình p_M cần được tiến hành bất cứ khi nào có các kết quả mẫu mới, nhưng nói chung chỉ cần định kỳ ước lượng lại p_M là đủ. Việc ước lượng lại định kỳ này cần thực hiện ít nhất là khi tổng số cá thể từ đó mức chất lượng quá trình ước lượng trước đó được xác định tăng thêm 20 %.

d) Mặc dù thường có lợi khi nhiều lô được lấy trung bình, nhưng khi xảy ra thay đổi quá trình, được phép loại bỏ càng nhiều dữ liệu cũ đến mức mà nhà cung ứng còn thấy thích hợp [xem 5.6.4 b)].

5.5  Ví dụ về ước lượng mức chất lượng

5.5.1  Ví dụ về một nguồn dữ liệu

Giả định rằng tìm thấy tám cá thể không phù hợp trong mẫu gồm tổng số 100 000 cá thể. Cần ước lượng mức chất lượng quá trình. Từ Công thức (1):

 cá thể trên triệu cá thể

5.5.2  Ví dụ về nhiều nguồn dữ liệu

Dữ liệu mẫu đã cho từ m = 5 lô như dưới đây.

...

...

...

1

2

3

4

5

d_i

0

1

0

...

...

...

1

n_i

1 000

1 500

1 000

1 500

1 500

khi đó

...

...

...

5.6.1  Báo cáo tỷ lệ không phù hợp theo số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể

Kết quả được báo cáo phù hợp với 5.3.

5.6.2  Thời gian tích lũy dữ liệu

Nhà cung ứng được khuyến khích duy trì càng nhiều dữ liệu càng tốt tới chừng nào thích hợp cho việc ước lượng mức chất lượng quá trình. Khoảng thời gian tích lũy dữ liệu để ước lượng mức chất lượng quá trình do nhà sản xuất xác định nhưng không được quá 2 năm. Khi công bố mức chất lượng quá trình được ước lượng, nhà sản xuất phải công bố khoảng thời gian tích lũy dữ liệu.

5.6.3  Báo cáo yêu cầu về mức chất lượng ước lượng

Khách hàng có thể yêu cầu báo cáo định kỳ về mức chất lượng được ước lượng, bao gồm cả các kết quả lấy mẫu riêng lẻ. Cần báo cáo nội dung sau:

a) tổng số cá thể được kiểm tra;

b) tổng số cá thể không phù hợp tìm thấy.

5.6.4  Tình huống loại bỏ dữ liệu

...

...

...

a) kết quả kiểm tra lô hiện hành thỏa mãn Phụ lục A, tức là có bằng chứng chắc chắn rằng quá trình tạo ra lô không đại diện (giá trị bất thường) khi so với các lô do quá trình này tạo ra trước đó,

b) có sự thay đổi quá trình (ví dụ áp dụng kỹ thuật kiểm soát thống kê quá trình được cải tiến, lắp đặt thiết bị/công nghệ mới và tốt hơn, có được nguyên liệu thô tốt hơn) được cho là cải thiện đáng kể chất lượng, trong trường hợp đó có thể loại bỏ tất cả các dữ liệu trước đây,

c) quá trình bị gián đoạn trong một khoảng thời gian có thể làm thay đổi mức chất lượng quá trình, trong trường hợp đó có thể loại bỏ tất cả các dữ liệu trước đây,

d) dữ liệu có từ lâu hơn hai năm.

6  Yêu cầu và quy trình lấy mẫu chấp nhận lô

6.1  Tổng quan

Khi có sẵn đánh giá khách quan mức chất lượng quá trình hiện tại, như ước lượng mới, có thể sử dụng các quy định của tiêu chuẩn này để kiểm tra xác nhận rằng mức chất lượng của một lô cụ thể không vượt quá LQL.

Khi không được khuyến nghị ước lượng mức chất lượng p của quá trình, vì không đủ dữ liệu mẫu trước đó (xem 4.3), có thể sử dụng mức chất lượng quá trình ước định thay vì chọn một phương án lấy mẫu phù hợp của tiêu chuẩn này. Khi ước định mức chất lượng, khuyến khích người sử dụng xem xét các xác suất chấp nhận lô nêu trong Bảng 1 đối với phương án lấy mẫu tương ứng. Đối với mỗi LQL, mức chất lượng ước định càng cao thì xác suất chấp nhận lô có chất lượng thực tế bằng LQL càng cao. Ngược lại, mức chất lượng ước định càng kém thì xác suất chấp nhận lô có chất lượng thực tế bằng LQL càng thấp, nhưng với chi phí cho cỡ mẫu lớn hơn. Người sử dụng nên ước định mức chất lượng dựa trên yêu cầu sử dụng thực tế chứ không dựa vào việc "khen thưởng" hay "trừng phạt" nhà sản xuất bằng yêu cầu cỡ mẫu nhỏ hơn hoặc lớn hơn. Giá trị ước định này cũng có thể dựa trên hiểu biết về mức chất lượng của các sản phẩm tương tự được sản xuất theo cách thức tương tự.

Đối với kiểm tra lô, Bảng 1 đưa ra các phương án lấy mẫu một lần định tính xác định bằng LQL và bằng dãy bao gồm các mức chất lượng quá trình ước lượng hoặc ước định tính theo số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể. Các phương án lấy mẫu này có các tính chất sau đây:

...

...

...

b) khi mức chất lượng thực tế của lô bằng LQL, xác suất chấp nhận lô không vượt quá 21 %; và

c) khi mức chất lượng thực tế của lô nằm từ L_P đến và bao gồm cả U_P, xác suất chấp nhận lô là 90 % hoặc cao hơn.

Đối với mỗi phương án lấy mẫu được liệt kê, Bảng 1 đưa ra thông tin bổ sung sau đây:

d) mức chất lượng ứng với rủi ro của nhà sản xuất (P_1,M), nghĩa là mức chất lượng thực tế của lô ứng với nó có xác suất không chấp nhận lô là 5 %;

e) mức chất lượng ứng với rủi ro của người tiêu dùng (P_2,M), nghĩa là mức chất lượng thực tế của lô ứng với nó có xác suất chấp nhận lô là 10 %;

f) xác suất chấp nhận lô cụ thể khi mức chất lượng thực tế của lô bằng LQL.

6.2  Yêu cầu và hướng dẫn

Lấy mẫu chấp nhận lô phải ở giai đoạn sản phẩm hoàn chỉnh.

Khi đánh giá mức chất lượng của quá trình, người sử dụng tiêu chuẩn này cần nhận biết các vấn đề dưới đây.

...

...

...

b) Mặc dù thường có lợi nếu lấy trung bình càng nhiều lô càng tốt khi đánh giá trung bình quá trình (xem 5.6.2) nhưng được phép loại bỏ càng nhiều dữ liệu cũ đến mức nhà cung ứng còn thấy thích hợp (xem 5.6.4).

6.3  Quy trình chấp nhận lô

Quy trình được nêu như dưới đây.

a) Ước lượng mức chất lượng quá trình từ dữ liệu trước đó theo Điều 5, hoặc ước định mức chất lượng "quá trình" theo 6.1.

b) Chọn LQL mong muốn theo 6.1.

c) Xác định cỡ mẫu n và số chấp nhận Ac bằng cách nhận biết khoảng (L_P, U_P) trong Bảng 1 mà đối với chúng mức chất lượng quá trình được ước lượng (hoặc ước định) nằm trong khoảng đối với LQL đó.

Nếu mức chất lượng quá trình ước lượng (hoặc ước định) không nằm trong khoảng (L_P, U_P) đã cho đối với LQL đó, thì sử dụng phương án lấy mẫu có Ac = 7. Khi so sánh với các phương án lấy mẫu đã cho khác, phương án này sẽ cung cấp mức bảo vệ người tiêu dùng cao nhất đối với việc chấp nhận lô có mức chất lượng thực tế vượt quá LQL [xem Bảng 1 cùng với ví dụ nêu trong 6.4.2 khi mức chất lượng không nằm trong khoảng (L_P, U_P) đã cho].

d) Chọn ngẫu nhiên từ lô một mẫu cỡ n và kiểm tra từng cá thể trong mẫu để xác định số cá thể không phù hợp.

Nếu số cá thể không phù hợp trong mẫu nhỏ hơn hoặc bằng Ac thì mẫu đưa ra bằng chứng là số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể không vượt quá LQL, và lô được coi là được chấp nhận.

...

...

...

6.4  Minh họa việc sử dụng Bảng 1

6.4.1  Mức chất lượng quá trình được đánh giá nằm trong khoảng đã cho đối với LQL đã chọn

Giả định mức chất lượng quá trình được ước lượng (hoặc ước định) là 575 cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể và LQL được chọn là 6 500 cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể. Đối với LQL này, 575 nằm trong khoảng (L_P, U_P) là (422, 1 064). Phương án lấy mẫu được chỉ ra là n = 500, Ac = 1. Kiểm tra 500 cá thể tìm được 3 cá thể không phù hợp. Vì 3 lớn hơn Ac = 1 nên mẫu không chứng tỏ được chất lượng tốt hơn LQL là 6 500, và lô không được chấp nhận.

CHÚ THÍCH: Từ Bảng 1, phương án lấy mẫu n = 500, Ac = 1 có các tính chất dưới đây. Khi số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể trong toàn bộ lô bằng:

a) 1 064 (nghĩa là U_P) hoặc ít hơn, xác suất chấp nhận lô là 90 % hoặc cao hơn;

b) 711 (nghĩa là P_1,M), xác suất chấp nhận lô xấp xỉ 95 %;

c) 7 757 (nghĩa là P_2,M), xác suất chấp nhận lô xấp xỉ 10 %;

d) 6 500 (nghĩa là LQL), xác suất chấp nhận lô xấp xỉ 16,4 %.

6.4.2  Mức chất lượng quá trình được đánh giá không nằm trong khoảng đã cho đối với LQL đã chọn

...

...

...

Kiểm tra 5 000 cá thể tìm được 6 cá thể không phù hợp, thấp hơn số chấp nhận Ac = 7. Do đó, mẫu đưa ra bằng chứng là LQL không bị vượt quá và lô được chấp nhận.

CHÚ THÍCH: Từ Bảng 1, phương án lấy mẫu n = 5 000, Ac = 7 có các tính chất dưới đây. Khi số cá thể không phù hợp thực tế trên một triệu cá thể trong toàn bộ lô bằng:

a) 931 (nghĩa là U_P) hoặc ít hơn, xác suất chấp nhận lô là 90 % hoặc cao hơn [ở mức chất lượng được đánh giá hoặc quy định là 1 250, có thể thấy rằng xác suất chấp nhận lô chỉ khoảng 71 % (xem Phụ lục C)];

b) 796 (nghĩa là P_1,M), xác suất chấp nhận lô xấp xỉ 95 %;

c) 2 353 (nghĩa là P_2,M), xác suất chấp nhận lô xấp xỉ 10 %;

d) 2 500 (nghĩa là LQL), xác suất chấp nhận lô xấp xỉ 7 %.

7  Phương án lấy mẫu một lần xác định bằng LQL theo số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể

CHÚ Ý: Đối với LQL và phương án lấy mẫu lựa chọn, nếu số cá thể không phù hợp thực tế trên một triệu cá thể trong toàn bộ lô và xác suất chấp nhận tương ứng cho trong Bảng 1 được coi là không được chấp nhận thì không nên sử dụng các quy trình trong tiêu chuẩn này.

Bảng 1 đưa ra phương án lấy mẫu một lần xác định bằng LQL và được nhập mức chất lượng quá trình ước lượng trước đó trong trường hợp loạt các lô liên tục, hoặc xác định bằng LQL và nhập mức chất lượng quá trình ước định trong trường hợp lô riêng lẻ hoặc một số ít lô đầu tiên trong loạt (xem 4.3). Tất cả các mức chất lượng cho trong bảng được tính theo số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể. Hướng dẫn sử dụng bảng này được nêu trong Điều 6.

...

...

...

Bảng 1 - Phương án lấy mẫu một lần xác định bằng LQL tính theo số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể

LQL

L_P

U_P

Cỡ mẫu

Số chấp nhận

Mức chất lượng ứng với rủi ro của nhà sản xuất

Mức chất lượng ứng với rủi ro của người tiêu dùng

Xác suất chấp nhận tại LQL

...

...

...

n

Ac

P_1,M

P_2,M

%

0

...

...

...

3 200

0

16

719

20,2

33

81

6 500

...

...

...

55

598

16,5

500

82

110

10 000

2

82

...

...

...

12,5

111

152

16 000

4

123

500

10,0

...

...

...

153

186

25 000

7

159

471

7,0

0

...

...

...

2 500

0

21

921

19,7

43

106

5 000

...

...

...

71

778

16,5

650

107

137

8 000

2

102

...

...

...

10,9

138

194

12 500

4

158

639

9,3

...

...

...

195

232

20 000

7

199

588

5,4

0

...

...

...

2 000

0

26

1 151

20,2

53

132

4 000

...

...

...

89

972

17,1

800

133

169

6 500

2

126

...

...

...

10,9

170

243

10 000

4

197

799

10,0

...

...

...

244

291

16 000

7

249

736

6,0

0

...

...

...

1 600

0

32

1 438

20,2

66

166

3 200

...

...

...

111

1 215

17,1

1 000

167

220

5 000

2

164

...

...

...

12,5

221

304

8 000

4

246

999

10,0

...

...

...

305

372

12 500

7

319

941

7,0

0

...

...

...

1 250

0

41

1 840

20,9

85

212

2 500

...

...

...

142

1 555

18,1

1 250

213

275

4 000

2

204

...

...

...

12,4

276

374

6 500

4

303

1 229

9,3

...

...

...

375

465

10 000

7

398

1 177

7,0

0

...

...

...

1 000

0

51

2 300

20,2

106

265

2 000

...

...

...

178

1 943

17,1

1 600

266

344

3 200

2

256

...

...

...

11,5

345

486

5 000

4

394

1 598

9,9

...

...

...

487

582

8 000

7

498

1 471

6,0

0

...

...

...

800

0

64

2 874

20,2

132

332

1 600

...

...

...

222

2 429

17,1

2 000

333

440

2 500

2

327

...

...

...

12,4

441

608

4 000

4

493

1 997

9,9

...

...

...

609

716

6 500

7

613

1 810

5,4

0

...

...

...

650

0

79

3 536

19,7

163

425

1 250

...

...

...

284

3 108

18,1

2 500

426

551

2 000

2

409

...

...

...

12,4

552

760

3 200

4

616

2 496

9,9

...

...

...

761

931

5 000

7

796

2 353

7,0

0

...

...

...

500

0

103

4 595

20,1

211

531

1 000

...

...

...

355

3 884

17,1

3 200

532

688

1 600

2

511

...

...

...

11,5

689

973

2 500

4

788

3 195

9,9

...

...

...

974

1 164

4 000

7

996

2 941

6,0

0

...

...

...

400

0

128

5 740

20,1

264

664

800

...

...

...

444

4 853

17,1

4 000

665

881

1 250

2

654

...

...

...

12,4

882

1 216

2 000

4

986

3 993

9,9

...

...

...

1 217

1 455

3 200

7

1 245

3 676

6,0

0

...

...

...

320

0

160

7 170

20,1

330

818

650

...

...

...

547

5 971

16,4

5 000

819

1 102

1 000

2

818

...

...

...

12,4

1 103

1 521

1 600

4

1 232

4 990

9,9

...

...

...

1 522

1 863

2 500

7

1 593

4 704

6,9

0

...

...

...

250

0

205

9 168

19,6

422

1 064

500

...

...

...

711

7 757

16,4

6 500

1 065

1 378

800

2

1 023

...

...

...

10,8

1 379

1 947

1 250

4

1 577

6 385

9,2

...

...

...

1 948

2 329

2 000

7

1 992

5 878

5,3

0

...

...

...

200

0

256

11 447

20,1

527

1 330

400

...

...

...

889

9 689

17,0

8 000

1 331

1 696

650

2

1 259

...

...

...

10,8

1 697

2 434

1 000

4

1 972

7 978

9,9

...

...

...

2 435

2 912

1 600

7

2 490

7 346

5,9

0

...

...

...

160

0

321

14 288

20,0

659

1 663

320

...

...

...

1 112

12 101

17,0

10 000

1 664

2 206

500

2

1 637

...

...

...

12,3

2 207

3 043

800

4

2 466

9 967

9,8

...

...

...

3 044

3 728

1 250

7

3 189

9 399

6,9

0

...

...

...

125

0

410

18 252

20,8

843

2 129

250

...

...

...

1 423

15 469

17,9

12 500

2 130

2 758

400

2

2 047

...

...

...

12,3

2 759

3 746

650

4

3 036

12 260

9,1

...

...

...

3 747

4 661

1 000

7

3 987

11 743

6,9

0

...

...

...

100

0

513

22 763

19,9

1 054

2 662

200

...

...

...

1 780

19 309

16,9

16 000

2 663

3 448

320

2

2 560

...

...

...

11,3

3 449

4 872

500

4

3 948

15 923

9,8

...

...

...

4 873

5 828

800

7

4 985

14 670

5,8

0

...

...

...

80

0

641

28 372

19,9

1 317

3 328

160

...

...

...

2 226

24 092

16,8

20 000

3 329

4 416

250

2

3 279

...

...

...

12,2

4 417

6 093

400

4

4 938

19 884

9,7

...

...

...

6 094

7 176

650

7

6 139

18 043

5 2

0

...

...

...

65

0

789

34 804

19,3

1 620

4 262

125

...

...

...

2 850

30 760

17,8

25 000

4 263

5 522

200

2

4 101

...

...

...

12,1

5 523

7 620

320

4

6 176

24 824

9,7

...

...

...

7 621

9 334

500

7

7 986

23 430

6,7

0

...

...

...

50

0

1 025

45 007

19,7

2 105

5 330

100

...

...

...

3 565

38 339

16,7

32 000

5 331

6 907

160

2

5 130

...

...

...

11,1

6 908

9 761

250

4

7 913

31 719

9,6

...

...

...

9 762

11 674

400

7

9 990

29 252

5,7

0

...

...

...

40

0

1 282

55 939

19,5

2 631

6 667

80

...

...

...

4 460

47 752

16,5

40 000

6 668

8 848

125

2

6573

...

...

...

12,0

8 849

12 211

200

4

9 901

39 570

9,5

...

...

...

12 212

14 604

320

7

12 499

36 510

5,6

0

...

...

...

32

0

1 602

69 428

19,4

3 288

8 211

65

...

...

...

5 495

58 527

15,8

50 000

8 212

11 070

100

2

8 226

...

...

...

11,8

11 071

15 279

160

4

12 393

49 338

9,4

...

...

...

15 280

18 712

250

7

16 021

46 635

6,5

0

...

...

...

25

0

2 050

87 989

18,6

4 206

10 686

50

...

...

...

7 154

75 581

15,5

65 000

10 687

13 854

80

2

10 298

...

...

...

10,1

13 855

19 584

125

4

15 891

62 931

8,5

...

...

...

19 585

23 419

200

7

20 057

58 153

4,9

0

...

...

...

20

0

2 561

108 749

18,9

5 255

13 374

40

...

...

...

8 957

93 797

15,9

80 000

13 375

17 704

65

2

12 696

...

...

...

9,9

17 075

24 520

100

4

19 906

78 348

9,0

...

...

...

24 521

29 318

160

7

25 120

72 472

5 3

0

...

...

...

16

0

3 201

134 036

18,5

6 564

16 743

32

...

...

...

11 219

116 195

15,6

100 000

16 744

22 243

50

2

16 552

...

...

...

11,2

22 244

30 712

80

4

24 947

97 441

8,8

...

...

...

30 713

37 606

125

7

32 241

92 371

6,0

Phụ lục A

...

...

...

Loại bỏ dữ liệu

A.1  Số ngưỡng

Đây là một trị số, như cho trong Bảng A.1, mà nếu số cá thể không phù hợp trong mẫu vượt quá nó, sẽ báo hiệu cho người sử dụng là có thể có nguyên nhân xác định được, và sản phẩm được mẫu đại diện có thể xuất phát từ một tổng thể khác với sản phẩm trước đó.

CHÚ THÍCH: Vượt quá số ngưỡng là một trong các điều kiện cần thiết để áp dụng quy tắc loại bỏ, quy tắc này cho phép loại bỏ với bằng chứng mẫu như vậy khi ước lượng mức chất lượng quá trình tính bằng số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể.

A.2  Quy định về loại bỏ dữ liệu

Tất cả các cá thể không phù hợp được khẳng định trong quá trình giao nộp ban đầu để kiểm tra chấp nhận cuối cùng phải được dùng để tính . Tuy nhiên, sau khi ước lượng trước mức chất lượng quá trình theo số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể, dữ liệu của việc đánh giá hoặc lấy mẫu chấp nhận lô có thể được loại khỏi cộng dồn dữ liệu nếu đáp ứng tất cả các điều kiện sau đây:

a) số cá thể không phù hợp trong mẫu phải vượt quá số ngưỡng tương ứng trình bày trong Bảng A.1 và như giải thích ở A.3;

b) nguyên nhân xác định được phải được nhận biết và hành động khắc phục tương ứng phải được thực hiện;

c) sản phẩm được mẫu đại diện không được chấp nhận;

...

...

...

e) tất cả mười lô trước đó phải nằm trong giới hạn ngưỡng;

f) duy trì nhật ký về tất cả các lô bị loại và nhật ký này ít nhất phải bao gồm

1) kết quả mẫu bị loại (cỡ mẫu, số cá thể không phù hợp tìm được và cỡ lô),

2) nguyên nhân xác định được chỉ rõ, và

3) hành động khắc phục được thực hiện.

Bảng A.1 - Số ngưỡng dùng cho loại trừ dữ liệu

Giới hạn dưới của

Giới hạn trên của

Số ngưỡng

...

...

...

0,214 69

1

0,214 70

0,567 20

2

0,567 21

1,016 23

3

1,016 24

...

...

...

4

1,529 53

2,089 14

5

2,089 15

2,684 09

6

2,684 10

3,307 11

...

...

...

3,307 12

3,953 11

8

3,953 12

4,618 34

9

4,618 35

5,300 01

10

...

...

...

A.3  Xác suất vượt quá số ngưỡng

Nếu mức chất lượng quá trình đánh giá trước, , trùng với mức chất lượng thực tế của lô hiện tại thì xác suất để số cá thể không phù hợp trong mẫu cỡ n đã cho sẽ vượt quá số ngưỡng cao nhất là 0,02. Do đó, nếu số ngưỡng bị vượt quá đối với một mẫu đã cho thì có thể ước định rằng mẫu đại diện cho tổng thể khác biệt đáng kể so với tổng thể gốc. Nếu thỏa mãn các điều kiện của A.2 thì dữ liệu thu được từ mẫu này phải được loại khỏi các lần đánh giá mức chất lượng quá trình sau này.

A.4  Lý thuyết cơ sở để tính giới hạn dưới và giới hạn trên trong Bảng A.1

Phần dưới đây minh họa rằng, dù gần giới hạn trên hay giới hạn dưới đối với một số ngưỡng đã cho, xác suất vượt quá số ngưỡng cao nhất là 0,02.

Qua ví dụ và đối với giới hạn trên, giả định rằng p_M đã được đánh giá, theo Điều 5, là 208 cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể. Biểu thị bằng tỷ lệ không phù hợp, = 0,000 208.

Ví dụ, đối với mẫu cỡ 10 000, kỳ vọng số cá thể không phù hợp (trung bình) sẽ là  = (10 000) x (0,000 208) = 2,08 và số ngưỡng tương ứng là 5.

Xác suất để có 6 hoặc nhiều hơn 6 cá thể không phù hợp, bằng cách sử dụng xấp xỉ Poisson với trung bình 2,08 bằng 1,0 trừ xác suất tìm được 5 hoặc ít hơn 5 cá thể không phù hợp, hoặc:

P_≥6 = 1,0 - [P ₀ + P ₁ + P ₂ + P₃ + P₄ + P₅]

P_≥6 = 1,0 - [0,124 930 + 0,259 855 + 0,270 249 + 0,187 373 + 0,097 434 + 0,040 532]

...

...

...

Điều này cho thấy rằng ở giới hạn trên của khoảng, xác suất vượt quá số ngưỡng là < 0,02.

Lúc này, đối với giới hạn dưới, giả định rằng p_M được đánh giá là 153 cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể. Đối với mẫu cỡ n = 10 000 và tỷ lệ không phù hợp  là 0,000 153, số cá thể không phù hợp kỳ vọng là 1,53. Xác suất có 6 hoặc nhiều hơn 6 cá thể không phù hợp là

P_≥6  = 1,0 - [0,216 536 + 0,331 300 + 0,253 444 + 0,129 257 + 0,049 441 + 0,015 129]

P_≥6 = 1,0 - 0,995 105 = 0,004 895, giá trị này nhỏ hơn 0,02.

Giá trị cao nhất của  trong một khoảng loại bỏ cụ thể sẽ luôn có xác suất vượt quá số ngưỡng là cao nhất đối với mọi giá trị của  trong khoảng đó. Ngoài ra, xác suất này sẽ không bao giờ lớn hơn 0,02.

A.5  Ví dụ sử dụng Bảng A.1

A.5.1  Ví dụ khi không thể loại bỏ dữ liệu mẫu

Giả định rằng đã thu thập đủ dữ liệu trước đó để có thể ước lượng mức chất lượng quá trình, và giá trị ước lượng là 1 000 cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể (tức là  = 1 000 hoặc  = 0,001). Giả định rằng phương án lấy mẫu chấp nhận sử dụng yêu cầu cỡ mẫu là 250 đối với lô tiếp theo và, trong quá trình kiểm tra 250 cá thể này, tìm thấy 2 cá thể không phù hợp. Tra Bảng A.1 với sản phẩm có cỡ mẫu n = 250 và với giá trị tính được  là 0,001; tích bằng 0,250. Từ Bảng A.1, số ngưỡng là 2 khi  bằng 0,250. Vì không vượt quá số ngưỡng nên không thể loại bỏ dữ liệu kiểm tra và phải cộng vào công thức nếu sử dụng phương pháp nêu trong Điều 5, cộng 2 vào tử số và 250 vào mẫu số. Lúc này, giá trị mới của  cần được dùng để tính giá trị mới của  khi  được tính lại [xem 5.4 c)].

A.5.2  Ví dụ khi có thể loại bỏ dữ liệu mẫu

...

...

...

Phụ lục B

(tham khảo)

Lý thuyết cơ sở cho việc tạo lập ước lượng điểm của mức chất lượng theo tỷ lệ không phù hợp

B.1  Ước lượng tỷ lệ không phù hợp của quá trình, p

Khi cỡ mẫu nhỏ hơn 10 % cỡ lô, phân bố nhị thức là xấp xỉ chấp nhận được của phân bố siêu hình học để xác định xác suất lấy mẫu. Tuy nhiên, nếu không phải trường hợp này thì rủi ro của nhà sản xuất và người tiêu dùng sẽ nhỏ hơn các giá trị nêu trong tiêu chuẩn này, và do đó để đạt được mức rủi ro của nhà sản xuất và người tiêu dùng có thể sử dụng cỡ mẫu nhỏ hơn so với được báo cáo trong tiêu chuẩn.

Giả định rằng d là số cá thể không phù hợp trong mẫu gồm n cá thể, có phân bố nhị thức, giới hạn tin cậy trên Clopper-Pearson, C_U, trên p là giá trị của p thỏa mãn:

(B.1)

...

...

...

(B.2)

trong đó F_0,50(2n - 2d, 2d + 2) ký hiệu cho bách phân vị thứ 50 của phân bố F với (2n - 2d) bậc tự do ở tử số và (2d + 2) bậc tự do ở mẫu số.

Giá trị xấp xỉ thực tế của p được cho bởi

(B.3)

Có thể thấy bằng cách thay thế biểu thức trong Công thức (B.3) vào Công thức (B.1) trong nhiều điều kiện khác nhau, tức là đối với d/n < 0,5 khi d ≥ 1 và d = 0 khi n ≥ 6, thì giá trị gần đúng này nằm giữa giới hạn tin cậy trên 50 % và 51 %.

B.2  Ví dụ ước lượng p

Sử dụng n = 500, d = 2, F_0,50(996,6) = 1,12 trong Công thức (B.2) ta có

...

...

...

Nghĩa là, với 50 % tin cậy có thể nói rằng chất lượng lô thực tế tính theo tỷ lệ không phù hợp sẽ không quá 0,00535.

Tính xấp xỉ Công thức (B.3) ta có

CHÚ THÍCH: Có thể sử dụng công thức (B.1) để chỉ ra rằng ước lượng này ứng với mức tin cậy từ 50 % đến 51 %, tức là:

C_U = [1 - (0,066 72 + 0,181 11 + 0,245 33)] 100 % = (1 - 0,493 16) 100 % = 50,7 %

Nghĩa là, với 50,7 % tin cậy có thể nói rằng chất lượng lô thực tế tính theo tỷ lệ không phù hợp sẽ không quá 0,005 4.

Phụ lục C

(tham khảo)

...

...

...

Trong Bảng 1, giá trị L_P, U_P, n và Ac được rút ra (như chỉ ra dưới đây) bằng cách sử dụng rủi ro của nhà sản xuất là 10 % và rủi ro của người tiêu dùng là 21 %. Nếu sử dụng rủi ro quy ước của nhà sản xuất là 5 % và rủi ro của người tiêu dùng là 10 % thì cỡ mẫu thu được sẽ được coi là quá lớn cho mục đích thực tiễn. Tuy nhiên, khi thể hiện mức chất lượng ứng với rủi ro của nhà sản xuất và mức chất lượng ứng với rủi ro của người tiêu dùng trong phương án lấy mẫu thường sử dụng mức 5 % và 10 %, tương ứng, như thực hiện trong Bảng 1.

Để tuân thủ với rủi ro của nhà sản xuất tối đa là 10 %, phải thỏa mãn điều kiện sau:

(C.1)

Để tuân thủ với rủi ro của người tiêu dùng tối đa là 21 %, phải thỏa mãn điều kiện sau:

(C.2)

Hai công thức này được giải theo cách dưới đây để tìm L_P và U_P và cỡ mẫu nhỏ nhất, n, đối với các giá trị Ac, LQL và p đã cho.

a) Quyết định rằng cần giới hạn cỡ mẫu để thiết lập các giá trị ưu tiên 16, 20, 25, 32, 40, 50, 65, 80, 100, 125, 160, 200, 250, 320, 400, 500, 650, 800, 1 000, 1 250, 1 600, 2 000, 2 500, 3 200, 4 000, 5 000, 6 500, 8 000, 10 000,12 500, 16 000, 20 000, 25 000. Tập các cỡ mẫu này phù hợp với TCVN 7790-1 (ISO 2859-1) ngoại trừ việc chúng dày đặc gấp hai lần và mở rộng thêm.

...

...

...

b) Quyết định rằng cần giới hạn số chấp nhận Ac để thiết lập các giá trị ưu tiên 0, 1, 2, 4 và 7.

c) Cỡ mẫu ưu tiên được tìm sao cho vế trái của Công thức (C.2) tại LQL và Ac đã cho sẽ ≤ 21 %. Ngoài ra, xác suất chấp nhận lô với mức chất lượng thực tế bằng LQL cần đơn điệu giảm khi mức chất lượng giả định tăng. Điều này thích hợp để rủi ro của người tiêu dùng giảm khi mức chất lượng giả định kém đi. Rủi ro của người tiêu dùng thực tế tại LQL đối với mỗi phương án được thể hiện trong Bảng 1.

d) Với LQL và Ac đã cho và n lúc này đã biết, Công thức (C.1) được giải để tìm mức chất lượng kém nhất sao cho vế trái của công thức này lớn hơn hoặc bằng 90 %. Nói cách khác, mức chất lượng kém nhất, p, được tìm sao cho xác suất quan trắc được Ac cá thể không phù hợp hoặc ít hơn trong mẫu cỡ n ít nhất sẽ là 90 % nếu mức chất lượng thực tế nằm ở mức chất lượng đó. Khi đó, mức chất lượng kém nhất này được biến đổi thành U_P bằng cách nhân với 10^6.

Khi đó, đối với Ac = 0, L_P = 0 và đối với Ac > 0, L_P là một giá trị lớn hơn giá trị U_P trong hàng trước của Bảng 1.

e) Xác suất chấp nhận tại LQL được tính bằng cách sử dụng nhị thức cộng dồn với p = LQL x 10^-6 và sau đó chuyển đổi thành phần trăm.

= xác suất chấp nhận

f) Xác suất chấp nhận tại p cho trước bất kỳ có thể tìm được bằng cách sử dụng nhị thức cộng dồn trong điểm e) ở trên. Trong ví dụ của 6.4.2, LQL bằng 2 500 và mức chất lượng quá trình ước lượng, , bằng 1 250 cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể. Bảng 1 đưa ra phương án lấy mẫu n = 5 000, Ac = 7. Để tính xác suất chấp nhận lô khi p_M thực tế bằng 1 250, nhị thức được tính tổng từ i = 0 đến Ac = 7, với n = 5 000 và p =  x 10^-6 = 1 250 x 10^-6 = 0,001 250.

P_≤7 = P₀ + P₁ + P₂ + P₃ + P₄ + P₅ + P₆ + P₇

...

...

...

Thư mục tài liệu tham khảo

[1] ANSI/EIA-554-A-96, Method selection for assessment of nonconforming levels in parts per million (ppm) [Lựa chọn phương pháp đánh giá mức không phù hợp tính bằng phần triệu (ppm)]

[2] ANSI/EIA-555-88, Lot acceptance procedure for verifying compliance with the specified quality levels (SQL) in ppm [Quy trình chấp nhận lô để xác nhận sự phù hợp với mức chất lượng quy định (SQL) tính bằng phần triệu]

[3] CLOPPER, C. J. and PEARSON, E.S., The use of confidence or fiducial limits, illustrated in the case of binomial, Biometrika, 26, 1934, pp. 404-413 (Sử dụng giới hạn tin cậy hoặc dựa vào sự tin tưởng, minh họa cho trường hợp nhị thức, Sinh trắc học)

MỤC LỤC

Lời nói đầu

Lời giới thiệu

...

...

...

2  Tài liệu viện dẫn

3  Thuật ngữ, định nghĩa, ký hiệu và từ viết tắt

4  Nguyên tắc chung

4.1  Mục tiêu

4.2  Đánh giá chất lượng sản phẩm

4.3  Lấy mẫu chấp nhận lô

5  Ước lượng mức chất lượng theo số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể

5.1  Điều kiện tiên quyết

5.2  Nguồn dữ liệu

...

...

...

5.4  Yêu cầu và hướng dẫn lấy mẫu

5.5  Ví dụ về ước lượng mức chất lượng

5.6  Báo cáo kết quả

6  Yêu cầu và quy trình lấy mẫu chấp nhận lô

6.1  Tổng quan

6.2  Yêu cầu và hướng dẫn

6.3  Quy trình chấp nhận lô

6.4  Minh họa việc sử dụng Bảng 1

7  Phương án lấy mẫu một lần xác định bằng LQL theo số cá thể không phù hợp trên một triệu cá thể

...

...

...

Phụ lục B (tham khảo) Lý thuyết cơ sở cho việc tạo lập ước lượng điểm của mức chất lượng theo tỷ lệ không phù hợp

Phụ lục C (tham khảo) Lý thuyết thống kê và tính toán của Bảng 1

Thư mục tài liệu tham khảo