在供應鏈管理領域，確保采購產(chǎn)品的質量是成功的關鍵。一個有缺陷的零件就可能破壞整個供應鏈，侵蝕客戶的信任。在這篇文章中，我們將探討如何在Minitab中使用1比例檢驗來評估汽車制造商供應商生產(chǎn)的燃油表的缺陷率。

理解問題

想象一下這樣一個場景，您的公司生產(chǎn)汽車，并從供應商那里采購燃油表。雖然您的供應商聲譽良好，但您的汽車代表著您的高質量品牌，您對客戶的承諾之一就是關注安全性。雖然您不想要任何有缺陷的零件，但您了解正常的可變性，并將2%的缺陷率設定為供應商可接受的閾值。要測試您的供應商，您需要對一組燃油表樣本進行校準測試以確定缺陷率是否超過可接受的閾值。

收集數(shù)據(jù)

你的小組選擇了前一周供應的500個燃油表，并對其進行校準測試。在500個燃油表中，您發(fā)現(xiàn)有18個校準不正確。

1-比例檢驗:是什么？

1-比例檢驗也稱為單比率檢驗，是一種統(tǒng)計工具，用于確定樣本中某一特征的比例是否與已知或假設的總體比例存在顯著差異。在我們的例子中，我們想要確定缺陷率(有缺陷的燃料表的比例)是否大于指定的2%。

設定假設

該測試的假設是:

· 零假設(H0):缺陷率等于或小于2% (p ≤ 0.02)

· 替代假設(Ha):缺陷率大于2% (p > 0.02)

在MINITAB中執(zhí)行測試

1. 選擇斯達> 基本統(tǒng)計> 1比例.

2. 選擇匯總數(shù)據(jù).

3. 在…里事件數(shù)量，類型18.

4. 在…里試驗次數(shù)，類型500.

5. 進行假設檢驗.

6. 在…里假設比例，類型0.02.

7. 點擊選擇.

8. 完成對話框，然后單擊確定。

解釋結果

結果顯示不良率高于2%；

· 缺陷率的95%下限是2.3395%，高于2%

· p值(0.013)低于α值(0.05)

由于p值低于0.05，我們可以拒絕零假設，得出缺陷率高于2%的結論。

既然您已經(jīng)發(fā)現(xiàn)缺陷率高于預期，那么您需要確保您的測量系統(tǒng)是正確的。如果在您的測量過程中有任何不必要的偏差或差異，您可能會錯誤地認為燃油表確實有故障。(幸運的是，Minitab有一個測量系統(tǒng)分析模塊專為此目的而設計！)

然而，如果你是對您的測量系統(tǒng)充滿信心，您可以考慮要求供應商重新設計燃油表以提高精確度。或者，也許是時候尋找一家新的供應商，它可以提供您需要的優(yōu)質零件，以保持您的供應鏈平穩(wěn)運行。

記得考慮樣本大小

制造過程中的樣本必須隨機抽取。如果所有500個燃油表都來自同一個批次或具有相同的生產(chǎn)日期，分析將排除批次間的差異或隨時間變化的來源。結果可能會有偏差，尤其是當樣本由一組特別好或特別差的零件組成時。

利用MINITAB做出更明智的決策

通過使用Minitab中的單比率檢驗，供應鏈經(jīng)理可以對采購產(chǎn)品的質量做出數(shù)據(jù)驅動的決策。這種類型的分析使企業(yè)能夠采取適當?shù)男袆樱缗c供應商密切合作以改進制造流程，確保更順暢的供應鏈和更高的客戶滿意度。

審核編輯 黃宇