「ブロック機能」のリニューアルについて

工場から製品を出荷する際、品質保証の検査をしますが、検査の精度というか確度が、例えば99.9999%、つまり検査の結果が100万個につき1個ほど、間違いがある(良品と判定されたのに欠陥があった)可能性のある検査方法といった場合、その検査自体の精度はどのように判定されているのでしょうか?やはり、実際に検査を実施してみて、その結果から決定されているのでしょうか?

質問者からの補足コメント

  • 具体的な条件というか例はないのですが、検査の精度を評価する例として、もし代表的となる理論があれば教えていただけると幸いです。

    No.1の回答に寄せられた補足コメントです。 補足日時:2022/02/22 13:43
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A 回答 (4件)

No.3 です。

「お礼」に書かれたことについて。

>結局、サンプル検査でも、検査の精度というか確度(不良品を見逃す確率とでもいうべきか)は、実際に検査をしてみて、その結果から割り出すわけですよね?

そうです。
「このように作れば、不良率はいくつになる」
などという「理論」は存在しませんので、ランダムに製品を一定個数抜き出して調査するとか、あるロットを全数調査するなどして「不良率がいくつか」を把握します。
もしくは、出荷した製品の追跡調査が可能であれば、現場・ユーザーからの「故障、不良データ」を蓄積して「不良率」を把握することもあるでしょう。
いずれにせよ、調べなければ「不良率」は把握できませんし、それが分からなければ「見逃す率」も推定できません。

「推定統計」を行う前提として、「記述統計」がきちんとなされる必要があります。
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この回答へのお礼

ありがとうございます。

お礼日時:2022/02/24 10:52

No.2 です。

「お礼」に書かれたことについて。

>要するに、場合によって、理論的(確率論的というべきか)と、実地に試してみる場合とがあるということですよね。

いやいや、「全数検査」なら「確率論」なんて関係ないですよ。
そこで漏れるのは「人為ミス」とか「うっかりミス」しかあり得ません。

「サンプル検査」の場合には、「見逃す」確率を想定できます。
その「見逃し」を一定値以下にするための「必要なサンプル数」を割り出して検査することになります。

「理論」というのは、それこそ「統計学」の本命である「推測統計」そのものです。得られたデータから、いかに「未知の特性」を推測するかという話です。
ふつうの「統計」の本を買ってくれば、きちんと体系的に説明してくれるはず。(最初の「記述統計」のレベルで挫折しなければ)

https://www.stat.go.jp/naruhodo/11_tokusei/suiso …

ネット上にも、こういうものがあります。「ハンバーガー統計学」

http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/
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この回答へのお礼

ありがとうございます。結局、サンプル検査でも、検査の精度というか確度(不良品を見逃す確率とでもいうべきか)は、実際に検査をしてみて、その結果から割り出すわけですよね?

お礼日時:2022/02/23 14:11

その「精度」の意味は何ですか?



「全数検査」なら見つけられるが、「サンプル検査なのでその程度の漏れが出る確率がある」

という意味なのか、

「全数検査しているが、その程度の確率で「見落とし」が発生する確率がある」

という意味なのか。

後者の場合、たとえば「検査は 100 ± 1.0000 に入っているかどうかを検査するが、検査装置の精度で 100 ± 1.0001 を 100 ± 1.0000 と計測してしまうことがある」というようなことですか?
それとも、「明らかに壊れているものを、何らかの理由で合格にしてしまう」といったような話ですか?

検査のために、何を測定してどのような判定基準にするか、ということに依存する話かと思います。
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この回答へのお礼

ご返事ありがとうございます。要するに、場合によって、理論的(確率論的というべきか)と、実地に試してみる場合とがあるということですよね。

お礼日時:2022/02/22 13:26

そういうことは検査によって違います。


確率論で言える場合と経験値から言う場合とあります。

検査方法は100%を目指しますがコストの関係で100%にはできないので、
コストとの兼ね合いもあります。(壊れないかどうかを100%検査したら製品として出荷できるのは0ですからね)

あなたの知りたい具体的な条件を言ってくだされば、計算できるかもしれません。
この回答への補足あり
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この回答へのお礼

ご返答、ありがとうございます。つまり、理論的に評価できる場合と、実際に試してみる場合の二つがあるということですね。

お礼日時:2022/02/22 13:25

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