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いつもお世話になります。
製品の出荷検査時の検査数について教えて下さい。
A社へ製品を初めて50個、100個納めることになった場合、検査数は何個がいいでしょうか。
A社からは全数検査を求められていますが検査箇所が何カ所もあり、全数全カ所測定は困難です。
製品は素材を加工したもので、生産用機械部品です。
類似形状の製品をB社へ、納めてり、検査数はN=10となっています。
以上よろしく御願いいたします。

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A 回答 (3件)

Ano.1さんがお答えなさったようにJISなどの標準には、抜き取り検査やり方がいろいろと記載されています。

JISなどの標準いがいにもいろんな標準があり、それに準拠というのが通常ですが、A社と始めての取引で、はたしてそれがとおるものなでしょうか。A社の納入に際する条件が全数検査とあれば
1納期がまにあわない
2コストがかかりすぎ
3実績から全数検査は不必要で、これこれのJIS準拠抜き取り検査で十分
とご主張されるのでしょうが、自分がA社なら
1当社にとってはじめての取引、他社の実績はあくまでも参考データ
2納期がまにあわない、しったことか、それをいれての納期、貴社の責任
3コスト 初回だなんとかしてくれ
というと思います。
なんとか抜き取り検査を認めても、もともと全数検査とお願いした、抜き取りを認める代わりに、そのコスト分の全部とはいわないが半分は値引きを。と要求するでしょう。
初回ということで、相手の言い分を飲んでの全数検査はやむを得ないのではないかと思いますが。検査の件は受注時点で合意しておくべきことでしたね。
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この回答へのお礼

有り難うございました。
確かに、購入側から見ると当然と思いますが、営業サイドと顧客間で口頭で決めたことが品管側まで届かず、今度顧客が来社されるとの情報から、何とかならないかしらと考えた次第です。
全数検査箇所を最重要箇所に限定しての提案をさせていただこうと考えています。
今後とも宜しくお願いいたします。

お礼日時:2005/08/30 16:23

全数か抜き取りかは、品質の重要性と、御社の品質の能力しだいです。


初期は要求どおり全数を検査して、品質が安定して全数の必要が無いということがデータで示せるようになれば、お客さんも納得して、抜き取り検査に移行させてくれると思います。
このへんの検査の緩め方も品質の教科書に書いてありますので、ここは難しくて・・・と言わず勉強しないと顧客の信頼は得られませんし、そういう公のルールに基づいて検査していると言えないと、お客さんも困ってしまいます。
がんばってください。
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この回答へのお礼

有り難うございました。
今ある2ロットを全カ所測定しましたが、工程能力指数の小さな部位があり、仰るとおり当面やむ無しとも思えます。
ただ、社内的には引き合い時の情報が足りなかったことが残念です。
また、検査の管理等、もっと学ぶつもりです。今後とも宜しくお願いいたします。有り難うございました。

お礼日時:2005/09/01 10:33

抜取検査についてはJISに計数値検査における抜取検査手順(JIS Z 9015)というのがあります。


これにのっとっておこなうのがベターでしょう。
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この回答へのお礼

早速のご回答有り難うございました。
JIS Z9015をざっと読んでみましたが、AQLの考え方など初心者ではまだ良く理解できませんでしたので質問させていただいた次第です。
今後とも宜しくお願いします。

お礼日時:2005/08/30 16:10

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実際に今起きている話ですが、例えばあるロットの一部を1箇所切り出して測定し、規格10以下に対して9であったため合格として納入したところ、客先で同じロットの別の場所からサンプリングし、検査した所、11であったらしく、このロットはNG扱いとなってしまいました。流出防止策として、安易な考えで”ロットの一部を1箇所切り出して測定し、8以上の場合は再サンプリングして判定する”としましたが、統計的に、再度サンプリングするための閾値の決め方やN数の決め方はどのようにすべきでしょうか?検査の工数増をできるだけ避けたいので、むやみやたらとN増しは行いたくなく、かといって仮に数十箇所測定して1箇所だけ規格外があっても、工場としては納品したいのが本音です。工場、客先双方が納得できる落としどころがあればよいのですが。

Aベストアンサー

今回の質問の前提条件を確認したいです.

抜き取り検査が許されているということは,普通は工程能力が十分あることが
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あるはずです.

今回の結果は「11」とは,規格上限に対して外れていたということでしょうか.
それとも規格上限には余裕があった上で,取り決めた数値に対して外れていたということ
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>仮に数十箇所測定して1箇所だけ規格外があっても、工場としては納品したいのが本音です

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もしくは無視していることにしかならないと思いますが.

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説明することが求められています。

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根拠等についてアドバイスいただきますようお願い申しあげます。

Aベストアンサー

以下に詳細がありますのでご覧下さい。
http://homepage1.nifty.com/QCC/2003-3.html
http://aql.blog19.fc2.com/blog-entry-15.html

業務なら
「JIS Z 9015」そのものをご覧になられては
いかがでしょうか?

Q製造業の不具合品率って2%くらい?

最近米国企業に転職したのですが、製品の品質に問題があって営業が困っています。製品は米国製ですが米国本社によるとせいぜいその不具合品(不良品)率は全体の2%だから問題ないといいます。こっれそうなんですか?メーカーで働くのが初めてで経験なく基準を教えてください。

Aベストアンサー

MILL-STD-105と言う検査基準が有ります。
日本で言うJISですがJISが引用しているので内容は殆ど同じです。
この検査基準は、AQLと言う判定基準が有って生産母数の確率を検査数で判定する数値が決められています。
物品の取引をする時、この検査基準に従い合否の判定をして受け入れするか否か判断します。
合理的な方法ですが、現在の品質レベルから見ると製品が何か解りませんが2%不良の混在が有ると言うことは日本の市場では大きな問題と思います。
日本人の感覚として箱に入っている商品は全て新品で良品が当たり前です。
後進国の感覚は、展示品とかモニターでも今動いている物が良品と言う見方をします。
日本の市場に添った良品率で無いと先行き思いやられますね。
2%は決して海外の市場では取引上問題では有りませんが信頼は徐々に無くなるでしょう。
関係する仕事で有る品物が中国工場で生産している不良率は0.02%ですが大きな問題です。
品物によって差異は有ると思いますがユーザーに渡る段階で2%は現状に有っていないと思います。

Q出荷業務は品質検査員の仕事?

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Aベストアンサー

それぞれの会社によって工程設定の考えた方も異なるので、一概にその妥当性を判断できにくいですが、検査業務と出荷業務については、担当者が分かれているのが一般的かと思われます。
ただし、「検査→出荷」が連続した作業ならば、同じ担当者が行うケースもあります。例えば、当該工程を「出荷」という名目で括り、その中の一つの手順として検査作業を組み込むようなケースです。この際の検査作業は、欠品の有無や梱包状態を確認するのが主でなので、検査というよりも「検品」といったイメージです。

しかし、質問文から推察すると、この場合は検査と出荷が一連の作業とは言えないようです。「外観検査」には相応の判定能力が求められるでしょうから、本来的に「出荷業務」とは別個の工程だと捉えるのが妥当です。
したがって、おっしゃるように「二つの工程を掛け持ちしている」という感が強いです。

ここで問題なのは、出荷業務等に追われることが外観検査で不良品を見逃してしまう原因になることです。作業能率重視で担当者を兼務させるメリットよりも、不良品が流失した場合の損害の方が結果的には大きいはずです。その点で、工程設計者には品質に対する認識が低いように感じます。
職場で業務改善のサークル活動等の機会があれば、問題点を提起してみてはいかがでしょうか。説得的に主張するための準備については、質問者様の負担になりますが。

それと、当方も以前に経験のあることですが、特に誰がやるかに決まっていない隙間のような仕事が、みな検査員に押し付けられるという悪いパターンに陥っていることが気にかかります。
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それぞれの会社によって工程設定の考えた方も異なるので、一概にその妥当性を判断できにくいですが、検査業務と出荷業務については、担当者が分かれているのが一般的かと思われます。
ただし、「検査→出荷」が連続した作業ならば、同じ担当者が行うケースもあります。例えば、当該工程を「出荷」という名目で括り、その中の一つの手順として検査作業を組み込むようなケースです。この際の検査作業は、欠品の有無や梱包状態を確認するのが主でなので、検査というよりも「検品」といったイメージです。

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QAQLとはなんですか?

いろいろウェブサイトを見てみたんですがなんかしっくりきません。
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 回答(2)ですが、勢いでうっかり間違って書いてしまった部分があり、訂正します orz

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しかし 我社ではその時その時にそれらしいものを
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作業標準書とは一般にどのようなもののことでしょうか?
作業標準書、作業手順書、QC工程表の違いがはっきり
わかりません
私的には作業標準書と作業手順書は同じで誰が作業をしても同じ物が効率よく成される標準の手順と考えています
ではQC工程表は検査基準書?チェックシート?・・・わかりません
皆さんはこの違いどのようにお考えでしょうか?
教えてください
よろしくお願いします

Aベストアンサー

>>作業標準書と作業手順書
同じものだと考えていいと思います。
作業手順書は手順を基本に書きますが、標準書では構成部品も記載されているようです。(手順書+図面と考えればいいかも)

>>QC工程表
工程順に記載され、各工程での検査(確認)内容が書かれます。

単純例
番号 工程   確認項目 方法  方式  記録の有無
1  受入検査  照合  目視  抜取り  有
2  加工    寸法  ノギス 全数   有
3  組立    外観  目視  抜取   無

また、工程フローも併記するのが一般です。記号例
○ :加工
∇ :保管(滞留)
◇ :検査

>>検査基準書
文字通り検査基準です。検査をするには、合格・不適合の判定基準が必要です。
その判定基準を書いたのが検査基準書です。

>>検査チェックシート
QC工程図で記録を取らねばならない工程は、検査チェックシートまたはデータシートに記録を残す必要があります。
なお、検査した後検査基準に基づき合格・不合格の判定が必要となるため、検査基準書と検査チェックシート(データシート)は一緒に作ることが多いです。

単純例 (検査チェックシート)
番号 工程   確認項目 方法  方式  判定基準  記録
1  受入検査  照合  目視  抜取り 図番一致
2  加工    寸法  ノギス 全数  10±0.1

本屋さんに行けば、具体的な記載例が載った本がいろいろあります。
立ち読みでもいいので、一度見てください。

初取引の工場では、会社概要、作業標準書 QC工程表をお出しいただくのが一般的だと思います。
また、ISO9001ではこれら規定類と記録が最重要視されます。

>>作業標準書と作業手順書
同じものだと考えていいと思います。
作業手順書は手順を基本に書きますが、標準書では構成部品も記載されているようです。(手順書+図面と考えればいいかも)

>>QC工程表
工程順に記載され、各工程での検査(確認)内容が書かれます。

単純例
番号 工程   確認項目 方法  方式  記録の有無
1  受入検査  照合  目視  抜取り  有
2  加工    寸法  ノギス 全数   有
3  組立    外観  目視  抜取   無

また、工程フロ...続きを読む

Qエクセル STDEVとSTDEVPの違い

エクセルの統計関数で標準偏差を求める時、STDEVとSTDEVPがあります。両者の違いが良くわかりません。
宜しかったら、恐縮ですが、以下の具体例で、『噛み砕いて』教えて下さい。
(例)
セルA1~A13に1~13の数字を入力、平均値=7、STDEVでは3.89444、STDEVPでは3.741657となります。
また、平均値7と各数字の差を取り、それを2乗し、総和を取る(182)、これをデータの個数13で割る(14)、この平方根を取ると3.741657となります。
では、STDEVとSTDEVPの違いは何なのでしょうか?統計のことは疎く、お手数ですが、サルにもわかるようご教授頂きたく、お願い致します。

Aベストアンサー

データが母集団そのものからとったか、標本データかで違います。また母集団そのものだったとしても(例えばクラス全員というような)、その背景にさらならる母集団(例えば学年全体)を想定して比較するような時もありますので、その場合は標本となります。
で標本データの時はSTDEVを使って、母集団の時はSTDEVPをつかうことになります。
公式の違いは分母がn-1(STDEV)かn(STDEVP)かの違いしかありません。まぁ感覚的に理解するなら、分母がn-1になるということはそれだけ結果が大きくなるわけで、つまりそれだけのりしろを多くもって推測に当たるというようなことになります。
AとBの違いがあるかないかという推測をする時、通常は標本同士の検証になるわけですので、偏差を余裕をもってわざとちょっと大きめに見るということで、それだけ確証の度合いを上げるというわけです。

Q±4σに入る確率について教えてください

ウィキペディアの検索より、
確率変数XがN( μ, σ2)に従う時、平均 μ からのずれがσ以下の範囲にXが含まれる確率は68.26%、2σ以下だと95.44%、さらに3σだと99.74%となる。
と分かりました。

そこで
4σ、


の場合確率はどうなるか教えてください。
よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

Excel で NORMDIST を使い、平均 50、標準偏差 10 (いわゆる偏差値)で計算してみましたら、次のようになりました。

 σ 0.682689492137086
2σ 0.954499736103641
3σ 0.997300203936740
4σ 0.999936657516326
5σ 0.999999426696856
6σ 0.999999998026825
7σ 0.999999999997440
8σ 0.999999999999999
9σ 1.000000000000000

Excelの関数の精度がどの程度のものか分かりませんが、9σで100%になりました。

Qn数?N数とはどのような意味ですか?

こんにちは。
よく、サンプルテスト等でn数?N数という言葉を聞くのですがどのような意味ですか?
テスト回数を意味するのでしょうか?

ご存知の方、教えてください。
宜しくお願い致します。

Aベストアンサー

[簡単な例]
りんごの重量を10個量ってみた
→n=10

nはnumberの頭文字です。

Q統計学的に信頼できるサンプル数って?

統計の「と」の字も理解していない者ですが、
よく「統計学的に信頼できるサンプル数」っていいますよね。

あれって「この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる」という決まりがあるものなのでしょうか?
また、その標本数はどのように算定され、どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断できるのでしょうか?
たとえば、99人の専門家が信頼できると言い、1人がまだこの数では信頼できないと言った場合は信頼できるサンプル数と言えるのでしょうか?

わかりやすく教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。
 最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル(比べるための基準となるサンプル)を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布(正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式)でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低6つのサンプル数が必要になります。それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。
 また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、A国とB国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「t検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合(分散値)、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された(差を出すために)必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます(すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる)。よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された(差を出すために)必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。

 具体的に例示してみましょう。
 ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。そこで、差を検定するために、t検定を行います。結果として計算上差があり、前者と後者は計算上差がないのにあると間違えて判断する可能性の許容値(有意確率)何%の確率で差があるといえます。常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。
 ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率5%、検出力0.8とした場合に5.7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。有意確率5%で差があるとはいえない結果になります。この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551.33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。

 一方、支持率調査や視聴率調査などの場合、比べるべき基準の対象がありません。その場合は、サンプル数が少ないレベルで予備調査を行い、さらにもう少しサンプル数を増やして予備調査を行いを何回か繰り返し、それぞれの調査でサンプルの分布形やその他検討するべき指数を計算し、これ以上集計をとってもデータのばらつきや変化が許容範囲(小数点何桁レベルの誤差)に納まるようなサンプル数を算出していると考えます。テレビ視聴率調査は関東では300件のサンプル数程度と聞いていますが、調査会社ではサンプルのとり方がなるべく関東在住の家庭構成と年齢層、性別などの割合が同じになるように、また、サンプルをとる地域の人口分布が同じ割合になるようにサンプル抽出条件を整えた上で、ランダムに抽出しているため、数千万人いる関東の本当の視聴率を割合反映して出しているそうです。これはすでに必要サンプル数の割り出し方がノウハウとして知られていますが、未知の調査項目では必要サンプル数を導き出すためには試行錯誤で適切と判断できる数をひたすら調査するしかないかと思います。

> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
 例えば、工場で作られるネジの直径などは、まったくばらつきなくぴったり想定した直径のネジを作ることはきわめて困難です。多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。1mm違っても規格外品となります。工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。
 一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。
 そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。

 あと、お礼の欄にあった専門家:統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。
 ただ、経験則上指標的なものはあります。正規分布を示すサンプルなら、20~30のサンプル数があれば検定上差し支えない(それ以下でも問題ない場合もある)とか、正規分布でないサンプルは最低6~8のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。でも、あくまでも指標です。

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要な...続きを読む


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