Amostragem de aceitação
A amostragem de aceitação é uma medida estatística usada no controle de qualidade. Ele permite que uma empresa determine a qualidade de um lote de produtos selecionando um número especificado para teste. A qualidade desta amostra designada será vista como o nível de qualidade para todo o grupo de produtos.
Uma empresa não pode testar todos os seus produtos. Pode haver simplesmente um volume ou número muito alto para inspecionar a um custo razoável ou dentro de um prazo razoável. Ou testes eficazes podem resultar na destruição do produto ou torná-lo impróprio para venda de alguma forma.
A amostragem de aceitação resolve esses problemas testando uma amostra representativa do produto quanto a defeitos. O processo envolve, primeiro, determinar o tamanho de um lote de produto a ser testado, depois o número de produtos a serem amostrados e, finalmente, o número de defeitos aceitáveis no lote de amostras.
Os produtos são escolhidos aleatoriamente para amostragem. O procedimento geralmente ocorre no local de fabricação - na fábrica ou fábrica - e pouco antes do transporte dos produtos. Esse processo permite que uma empresa avalie a qualidade de um lote com um grau especificado de certeza estatística sem precisar testar todas as unidades. Com base nos resultados - quantas do número predeterminado de amostras são aprovadas ou reprovadas no teste - a empresa decide se aceita ou rejeita todo o lote.
A confiabilidade estatística de uma amostra é geralmente medida por uma estatística t, um tipo de estatística inferencial usada para determinar se há uma diferença significativa entre dois grupos que compartilham características comuns.
Uma história de amostragem de aceitação
A amostragem de aceitação em sua forma industrial moderna data do início da década de 1940. Foi originalmente aplicado pelos militares dos EUA ao teste de balas durante a Segunda Guerra Mundial. O conceito e a metodologia foram desenvolvidos por Harold Dodge, um veterano do departamento de garantia de qualidade dos Laboratórios Bell, que atuava como consultor do Secretário de Guerra.
Enquanto as balas precisavam ser testadas, a necessidade de velocidade era crucial, e Dodge argumentou que as decisões sobre lotes inteiros podiam ser tomadas por amostras colhidas aleatoriamente. Junto com Harry Romig e outros colegas de Bell, ele elaborou um plano de amostragem preciso para ser usado como padrão, definindo o tamanho da amostra, o número de defeitos aceitáveis e outros critérios.
Os procedimentos de amostragem de aceitação tornaram-se comuns durante a Segunda Guerra Mundial e depois. No entanto, como o próprio Dodge observou em 1969, amostragem de aceitação não é a mesma coisa que controle de qualidade de aceitação. Dependendo de planos de amostragem específicos, aplica-se a lotes específicos e é um teste imediato e de curto prazo - uma verificação no local, por assim dizer. Por outro lado, o controle de qualidade de aceitação se aplica em um sentido mais amplo e de longo prazo para toda a linha de produtos; funciona como parte integrante de um processo e sistema de fabricação bem projetados.
principais tópicos
- A amostragem de aceitação é uma medida estatística de controle de qualidade que permite que uma empresa determine a qualidade de um lote inteiro de produto testando amostras selecionadas aleatoriamente.
- Quando feita corretamente, a amostragem de aceitação é uma ferramenta muito eficaz no controle de qualidade.
- Desenvolvida durante a Segunda Guerra Mundial como uma solução rápida para a fabricação, a amostragem de aceitação não deve substituir métodos de controle de qualidade de aceitação mais sistêmicos.
Considerações Especiais
Quando feita corretamente, a amostragem de aceitação pode ser uma ferramenta muito eficaz no controle de qualidade. A probabilidade é um fator chave na amostragem de aceitação, mas não é o único fator. Se uma empresa fabricar um milhão de produtos e testar 10 unidades com um padrão, seria assumida a probabilidade de que 100.000 dos 1.000.000 estejam com defeito.
No entanto, isso pode ser uma representação imprecisa. Conclusões mais confiáveis podem ser feitas aumentando o tamanho do lote para mais de 10 e aumentando o tamanho da amostra fazendo mais de apenas um teste e calculando a média dos resultados.
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