DIN ISO 2859

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#19808 by Christian
DIN ISO 2859 was created by Christian
Hi ich habe mal ein paar Fragen zur DIN ISO 2859.
Erläuterung des Ist Zustandes:
Wir haben z. Bsp. einen Auftrag von 20000 Teilen ( Wellendichtringe für die Automobilindustrie).
In einer Verpackungseinheit sind 500 Teile.
Jeweils die Fertigungsmenge eines Tages verlässt derzeit nach einer Stichprobenkontrolle, die mit einer Menge von 315 Teilen festgelegt ist, das Werk ( Annahmezahl=0).
Dieses Tageslos enthält 2000 Teile welches 4 Verpackungseinheiten entspricht.
Dies bedeutet, dass wir nach dieser Methode , um den kompletten Auftrag fertig zu stellen, 10 Lose versenden, bei denen wir jeweils eine Stichprobe von 315 Teilen ziehen ( gesamt 3150 Stück pro Auftrag von 20000 Stück).
Wir möchten nun unser System von einer _Blockendabnahme“ umstellen auf _Integrierte Abnahme“. Dies soll bedeuten, dass sofort nach Fertigung einer VP-Einheit mit 500 Teilen daraus eine wirtschaftliche Stichprobe gezogen werden soll um entscheiden zu können, ob das Los in Ordnung ist oder nicht und nicht erst am Ende des Tages. Dies hat noch den weiteren Vorteil, dass im Falle von gefundenen n.i.O. Teilen nur diese Kiste mit 500 teilen nachkontrolliert werden muss und nicht 4 Kisten ( 2000 Teile).

Beispiel Daten:
N Losgröße (Grundgesamtheit):__20.000 Stück
Verpackungseinheit____500 Stück
Stichprobe pro Box:____???__
c: Rückweisezahl:____0
O Ausschuss des Artikels über alles:__2\%
Es soll eine wirtschaftliche Stichprobe aus jeder Box gezogen werden.
Anforderungen Soll Zustand:
Wir müssen sicherstellen, dass 99\% der Teile fehlerfrei ausgeliefert werden
Jetzt zu meinen Fragen ob ich die Norm richtig verstanden habe:
Stichprobenumfang bei 20000 (Normale Prüfung II) wäre dann M --> 315
Nun zum AQL Wert da tue ich mich nun ein wenig schwer um einen sehr hohen Qualitätsstandard zu ereichen würde ich immer 0,010 (AQL) wählen da es ja soviel bedeutet das ich im mittel nur einen fehlerhaften Anteil von 1\% akzeptieren würde. Oder?
Das würde dann dazu führen dass ich in der Spalte 0.010 in Pfeilrichtung nach unten gehe bis zum ersten Wert welcher nun sagt Annahmezahl 0 Rückweisezahl 1
Problem ich habe nun relativ kleine Grundgesamtheiten (260-1200) in wie weit kann ich nun sicher sein, dass 99\% korrekt sind. Und wie ermittel ich den Schlupf wäre es nun korrekt in der Tabelle mit den AOQL wärten den Wert 0,029 abzulesen. Und wäre meine Interpretation dann richtig, dass von 1000 Teilen 29 fehlerhaft sind. Somit könnte ich ja dann nur eine garantie geben das 97.1\% der Teile korrekt sind.
Uhhh grausam diese Normen :)
Eine letzte Frage nehmen wir mal an der 2.9\% Schlupf wäre vorhanden gibt es eine statistische Formel mit deren Hilfe ich ausrechnen könnte, wie viele Teile ich mir anschauen müßte um den Schlupf zu vermeiden bzw. zu verringern dass ich auf meine 99\% komme.
Hoffe dass es nicht zu verwirrent war aber wenn man den ganzen Tag sich statistische Formeln anschaut kann das schon mal passieren.
Gruss Christian




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#19810 by Michael
Replied by Michael on topic Re: DIN ISO 2859

: Hi ich habe mal ein paar Fragen zur DIN ISO 2859.

: Erläuterung des Ist Zustandes:

: Wir haben z. Bsp. einen Auftrag von 20000 Teilen ( Wellendichtringe für die Automobilindustrie).
: In einer Verpackungseinheit sind 500 Teile.
: Jeweils die Fertigungsmenge eines Tages verlässt derzeit nach einer Stichprobenkontrolle, die mit einer Menge von 315 Teilen festgelegt ist, das Werk ( Annahmezahl=0).
: Dieses Tageslos enthält 2000 Teile welches 4 Verpackungseinheiten entspricht.
: Dies bedeutet, dass wir nach dieser Methode , um den kompletten Auftrag fertig zu stellen, 10 Lose versenden, bei denen wir jeweils eine Stichprobe von 315 Teilen ziehen ( gesamt 3150 Stück pro Auftrag von 20000 Stück).

: Wir möchten nun unser System von einer _Blockendabnahme“ umstellen auf _Integrierte Abnahme“. Dies soll bedeuten, dass sofort nach Fertigung einer VP-Einheit mit 500 Teilen daraus eine wirtschaftliche Stichprobe gezogen werden soll um entscheiden zu können, ob das Los in Ordnung ist oder nicht und nicht erst am Ende des Tages. Dies hat noch den weiteren Vorteil, dass im Falle von gefundenen n.i.O. Teilen nur diese Kiste mit 500 teilen nachkontrolliert werden muss und nicht 4 Kisten ( 2000 Teile).
:
: Beispiel Daten:

: N Losgröße (Grundgesamtheit):__20.000 Stück
: Verpackungseinheit____500 Stück
: Stichprobe pro Box:____???__
: c: Rückweisezahl:____0
: O Ausschuss des Artikels über alles:__2\%

: Es soll eine wirtschaftliche Stichprobe aus jeder Box gezogen werden.

: Anforderungen Soll Zustand:

: Wir müssen sicherstellen, dass 99\% der Teile fehlerfrei ausgeliefert werden

: Jetzt zu meinen Fragen ob ich die Norm richtig verstanden habe:

: Stichprobenumfang bei 20000 (Normale Prüfung II) wäre dann M --> 315

: Nun zum AQL Wert da tue ich mich nun ein wenig schwer um einen sehr hohen Qualitätsstandard zu ereichen würde ich immer 0,010 (AQL) wählen da es ja soviel bedeutet das ich im mittel nur einen fehlerhaften Anteil von 1\% akzeptieren würde. Oder?

: Das würde dann dazu führen dass ich in der Spalte 0.010 in Pfeilrichtung nach unten gehe bis zum ersten Wert welcher nun sagt Annahmezahl 0 Rückweisezahl 1

: Problem ich habe nun relativ kleine Grundgesamtheiten (260-1200) in wie weit kann ich nun sicher sein, dass 99\% korrekt sind. Und wie ermittel ich den Schlupf wäre es nun korrekt in der Tabelle mit den AOQL wärten den Wert 0,029 abzulesen. Und wäre meine Interpretation dann richtig, dass von 1000 Teilen 29 fehlerhaft sind. Somit könnte ich ja dann nur eine garantie geben das 97.1\% der Teile korrekt sind.

: Uhhh grausam diese Normen :)

: Eine letzte Frage nehmen wir mal an der 2.9\% Schlupf wäre vorhanden gibt es eine statistische Formel mit deren Hilfe ich ausrechnen könnte, wie viele Teile ich mir anschauen müßte um den Schlupf zu vermeiden bzw. zu verringern dass ich auf meine 99\% komme.

: Hoffe dass es nicht zu verwirrent war aber wenn man den ganzen Tag sich statistische Formeln anschaut kann das schon mal passieren.

: Gruss Christian
Hallo Christian!
Stell die Frage doch mal im Rossmanith Forum.
Gruß
Michael



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