Da dove iniziare?
ciao a tutti
ho un problema lavorativo e cerca cerca su internet mi sono imbattuto su questo sito dove spero mi possiate aiutare.
produco pezzi meccanici in piccole quantità e non posso controllare tutti i pezzi prodotti per questioni di tempo
ho fatto uno studio iniziale su 100 pezzi e mi sono venuti tutti in specifica (nelle tolleranze previste)
normalmente le quantità che produco sono piccole, 5, 10, 20, 40 pezzi alla volta.
la mia domanda è questa: non potendo controllare sempre il 100% di quello che produco, come faccio a sapere quanti pezzi devo controllare quando faccio lotti da 5, da 10 e così via?
cosa devo considerare nei miei conti?
grazie anticipatamente
stefano
ho un problema lavorativo e cerca cerca su internet mi sono imbattuto su questo sito dove spero mi possiate aiutare.
produco pezzi meccanici in piccole quantità e non posso controllare tutti i pezzi prodotti per questioni di tempo
ho fatto uno studio iniziale su 100 pezzi e mi sono venuti tutti in specifica (nelle tolleranze previste)
normalmente le quantità che produco sono piccole, 5, 10, 20, 40 pezzi alla volta.
la mia domanda è questa: non potendo controllare sempre il 100% di quello che produco, come faccio a sapere quanti pezzi devo controllare quando faccio lotti da 5, da 10 e così via?
cosa devo considerare nei miei conti?
grazie anticipatamente
stefano
Risposte
E' impossibile darti una risposta. Specie se la domanda sottesa è del tipo "quanti pezzi devo controllare a seconda della dimensione del batch prodotto affinchè abbia una ragionevole certezza che siano tutti dentro lo standard?" (al fine di fare meno controlli? (aggungerei io 
)
Se è questa la domanda, allora sarebbe malposta. Il controllo della qualità lavora in senso opposto, ovvero tenta di rispondere alla domanda "qualè la probabilità che un batch abbia una specifica proporzione di pezzi fuori dalla norma?" (inclusa la possibilità che nessuno lo sia...e quindi tentare di falsificarla).
Questo perchè non ha nemmeno senso tentare di "provare la verità di qualcosa", non è possibile.
Concettualmente parlando, ciò che è sempre possibile invece è falsificare un'ipotesi, ovvero provare che è falsa (Popper docet) perchè la falsificazione è sempre conclusiva, mentre la corroborazione di un'ipotesi non lo è MAI.
Statisticamente parlando, invece cerchi di minimizzare la prob. di rifiutare un'ipotesi quando invece non dovresti.
Quindi nella sostanza potresti prima definire una distribuzione di probabilità a priori in base alle tue esperienze campionarie, assegnando al parametro prob. di un pezzo fuori standard = tot, poi campionare un batch (sarebbe meglio se fossero tutti di un numero minimo di pezzi) e infine calcolare le stime campionarie e sottoporle a test (metodo classico).
Oppure applicare Bayes e applicare il metodo bayesiano della stima.
Ma ripeto, se la domanda era la prima e non hai idea di cosa stia parlando allora, fidati di me, lascia stare!
)Se è questa la domanda, allora sarebbe malposta. Il controllo della qualità lavora in senso opposto, ovvero tenta di rispondere alla domanda "qualè la probabilità che un batch abbia una specifica proporzione di pezzi fuori dalla norma?" (inclusa la possibilità che nessuno lo sia...e quindi tentare di falsificarla).
Questo perchè non ha nemmeno senso tentare di "provare la verità di qualcosa", non è possibile.
Concettualmente parlando, ciò che è sempre possibile invece è falsificare un'ipotesi, ovvero provare che è falsa (Popper docet) perchè la falsificazione è sempre conclusiva, mentre la corroborazione di un'ipotesi non lo è MAI.
Statisticamente parlando, invece cerchi di minimizzare la prob. di rifiutare un'ipotesi quando invece non dovresti.
Quindi nella sostanza potresti prima definire una distribuzione di probabilità a priori in base alle tue esperienze campionarie, assegnando al parametro prob. di un pezzo fuori standard = tot, poi campionare un batch (sarebbe meglio se fossero tutti di un numero minimo di pezzi) e infine calcolare le stime campionarie e sottoporle a test (metodo classico).
Oppure applicare Bayes e applicare il metodo bayesiano della stima.
Ma ripeto, se la domanda era la prima e non hai idea di cosa stia parlando allora, fidati di me, lascia stare!
ti ringrazio per le preziose informazioni.
in realtà speravo in una formula che potessi applicare in modo semplice ma va bene lo stesso...ci ho provato
avevo precedentemente utilizzato la 2859-1 utilizzando le tabelle di riferimento imponendo al primo giro di test un'AQL di 0,01 ed i risultati sono stati ottimi in termini di deviazione standard.
nella normalità, visti i buoni risultati dei test, volevo prendere un'AQL non così restrittiva come nel caso dei test iniziali, perché alla fine mi veniva fuori che avrei dovuto campionare sempre tutto. Non sapevo come costruire un razionale per giustificare la mia scelta sull'AQP e per questo ho scritto sul forum.
il fare meno controlli è tipico dell'industria, perchè il controllo ha un tempo ed un costo, e stimare il numero minimo di controlli per avere una ragionevole certezza del risultato, non è un'eresia ma la normalità, soprattutto quando i controlli, non nel mio caso, sono anche distruttivi.
Bayes non lo conosco e non saprei applicarlo.
ciao
in realtà speravo in una formula che potessi applicare in modo semplice ma va bene lo stesso...ci ho provato
avevo precedentemente utilizzato la 2859-1 utilizzando le tabelle di riferimento imponendo al primo giro di test un'AQL di 0,01 ed i risultati sono stati ottimi in termini di deviazione standard.
nella normalità, visti i buoni risultati dei test, volevo prendere un'AQL non così restrittiva come nel caso dei test iniziali, perché alla fine mi veniva fuori che avrei dovuto campionare sempre tutto. Non sapevo come costruire un razionale per giustificare la mia scelta sull'AQP e per questo ho scritto sul forum.
il fare meno controlli è tipico dell'industria, perchè il controllo ha un tempo ed un costo, e stimare il numero minimo di controlli per avere una ragionevole certezza del risultato, non è un'eresia ma la normalità, soprattutto quando i controlli, non nel mio caso, sono anche distruttivi.
Bayes non lo conosco e non saprei applicarlo.
ciao
Ciao a tutti;
do la mia opinione da semplice studente universitario triennale (tutto ciò che scrivo sarà da prendere con le dovute cautele).
Facendo delle comuni assunzioni, che vengono fatte usualmente nei comuni esercizi di statistica inferenziale il problema non è riconducibile ad un esercizio di calcolo della numerosità campionaria ottimale?
Assumendo la Normalità (credo sia ragionevole, e verificabile magari mediante Shapiro-Wilk), scelto un intervallo di $±D$ attorno alla media, la varianza che suppongo sia nota (perlomeno da dati storici) e fissata una probabilità $1-alpha$, generalmente $95%$, in cui ci si attende che cada la stima, penso si possa calcolare agevolemente la numerosità ottimale, magari applicando anche una correzione per popolazioni finite.
Chiedo le dovute scuse per le eventuali "cavolate" scritte.
do la mia opinione da semplice studente universitario triennale (tutto ciò che scrivo sarà da prendere con le dovute cautele).
Facendo delle comuni assunzioni, che vengono fatte usualmente nei comuni esercizi di statistica inferenziale il problema non è riconducibile ad un esercizio di calcolo della numerosità campionaria ottimale?
Assumendo la Normalità (credo sia ragionevole, e verificabile magari mediante Shapiro-Wilk), scelto un intervallo di $±D$ attorno alla media, la varianza che suppongo sia nota (perlomeno da dati storici) e fissata una probabilità $1-alpha$, generalmente $95%$, in cui ci si attende che cada la stima, penso si possa calcolare agevolemente la numerosità ottimale, magari applicando anche una correzione per popolazioni finite.
Chiedo le dovute scuse per le eventuali "cavolate" scritte.
Accedi a tutti gli appunti
Tutor AI: studia meglio e in meno tempo