ACEPTACIÓN POR MUESTREO

INTRODUCCIÓN

Un muestreo de aceptación consiste en evaluar un colectivo homogéneo a través de una muestra aleatoria, para decidir la aceptación o el rechazo del colectivo.

Por tanto es necesario tener presente en todo momento que, en un muestreo, lo que se está evaluando es toda la población y no sólo la muestra, por lo que la cuestión es si una población, con las características inferidas a partir de los datos de la muestra observada, es aceptable o no.

Bajo el punto de vista estadístico, un muestreo de aceptación es un contraste de hipótesis en el que se evalúa una característica (parámetro de una población) a través de unos valores muéstrales.

En este trabajo se presenta la aceptación por muestreo y sus diversas formas de aplicación además de curvas de OC para plan de muestreo además como efectuar el muestreó agranel.

ACEPTACIÓN POR MUESTREO

El concepto de muestreo de aceptación va asociado a inspección, por lo que acarrea todos los problemas que supone confiar la calidad en la inspección. Sin embargo, esto no es achacable al muestreo en sí, ya que este mismo inconveniente lo tiene la inspección 100%.

La primera cuestión que se plantea ante una inspección de recepción es si se realiza un muestreo o si es preciso una inspección al 100%. Deming demuestra que la situación óptima (mínimo coste esperado) es:

De acuerdo con este criterio, el muestreo no tiene sentido. No obstante hay que tener en cuenta lo siguiente:

 La inspección por medios destructivos no puede ser 100% por razones obvias.

 En el caso de lotes muy grandes la inspección 100% deja de ser 100% fiable debido a factores como la fatiga, etc. Además en lotes grandes la relación entre el tamaño de la muestra requerida y e ltamaño del lote decrece, por lo que el empleo de métodos de muestreo puede estar justificado.

TIPOS DE MUESTREOS DE ACEPTACIÓN

Los planes de muestreo se pueden clasificar de diversas formas:

De acuerdo con la naturaleza de la población base. Pueden ser:

 Lote aislado.

 Lote a lote (producción uniforme de lotes).

 Fabricaciones continuas (por ejemplo industria química, plantas

 embotelladoras, etc.).

De acuerdo con la naturaleza de la característica inspeccionada. Pueden ser:

 Por atributos. La característica es de tipo cualitativo (pasa /nopasa). Una variante es la que considera “el número de

 defectos”, de modo que un pieza puede estar penalizada por

 varios defectos.

 Por variables. La característica es de tipo cuantitativo (por

 ejemplo longitud, peso, etc.).

De acuerdo con el número de muestras a tomar. Pueden ser:

 Simples. Se toma una muestra con la que hay que decidir la aceptación o el rechazo.

 Dobles. Se toman hasta dos muestras con las que hay que decidir la aceptación o el rechazo. Es posible aceptar o rechazar solo con la primera muestra si el resultado es muy bueno o muy malo. Si es un resultado intermedio, se extrae una segunda muestra. En principio el tamaño de las dos muestras puede ser diferente.

 Múltiple. Conceptualmente es igual al muestreo doble pero en este caso se extrae hasta n muestras diferentes.

 Secuencial. En este caso se van extrayendo los elementos uno a uno y según los resultados que se van acumulando deelementos aceptados y rechazados, llega un momento en el que se tiene información suficiente para aceptar o rechazar el lote.

CURVAS OC PARA PLAN DE MUESTREO

La curva de característica operativa (OC) describe la capacidad de un plan de aceptación para discriminar entre lotes buenos y malos. Una curva pertenece a un plan específico, esto es, a la combinación de n (tamaño de la muestra) y c (nivel de aceptación). Esta curva muestra la probabilidad de que el plan acepte lotes de diferentes niveles de calidad-

En la figura de arriba (a) Plan de inspección con discriminación perfecta. (b) Curvas OC para dos niveles diferentes de aceptación de defectos (c = 1, c = 4) y con el mismo tamaño de la muestra (n = 100). (c) Curvas OC para dos tamaños de muestra diferentes (n = 25, n = 100), pero con el mismo porcentaje de aceptación (4%). Tamaños de muestra mayores implican mejor discriminación.

Naturalmente, se preferirá un plan de muestreo y una curva OC altamente discriminantes. Si todo el pedido de piezas tiene un inaceptable alto nivel de defectos, se espera que la muestra refleje este hecho con una probabilidad muy alta (preferiblemente de 100 por cien) de que el pedido sea rechazado.

La Figura (a) muestra un plan de discriminación perfecta para una empresa que quiere rechazar todos los lotes con más de un 2,5% defectuosos. Desafortunadamente, la única manera de asegurar el 100% de aceptación de los buenos lotes y el 0% de aceptación de lotes malos es llevar a cabo una inspección total, lo que a menudo resulta muy costoso.

La Figura (b) muestra que ninguna curva OC será en realidad como la de la Figura(a); y, por tanto, no será lo suficientemente discriminante como para asegurar una inspección 100% libre de error. La Figura (b) indica que para el mismo tamaño de la muestra (n =100 en este caso), un valor más pequeño de c (defectos aceptables) provoca una curva con mayor pendiente

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