19 abril 2021 12:51

Muestreo de aceptacion

¿Qué es el muestreo de aceptación?

El muestreo de aceptación es una medida estadística utilizada en el control de calidad. Permite a una empresa determinar la calidad de un lote de productos seleccionando un número específico para realizar pruebas. La calidad de esta muestra designada se considerará como el nivel de calidad de todo el grupo de productos.

Una empresa no puede probar todos sus productos. Es posible que simplemente haya un volumen o un número demasiado alto para inspeccionar a un costo razonable o dentro de un período de tiempo razonable. O las pruebas efectivas pueden resultar en la destrucción del producto o hacer que de alguna manera no sea apto para la venta.

El muestreo de aceptación resuelve estos problemas analizando una muestra representativa del producto en busca de defectos. El proceso implica primero, determinar el tamaño de un lote de producto que se probará, luego el número de productos que se muestrearán y, finalmente, el número de defectos aceptables dentro del lote de muestra.

Los productos se eligen al azar para su muestreo. El procedimiento generalmente se lleva a cabo en el lugar de fabricación (la planta o fábrica) y justo antes de que los productos sean transportados. Este proceso permite a una empresa medir la calidad de un lote con un grado específico de certeza estadística sin tener que probar cada unidad. Según los resultados (cuántas muestras del número predeterminado pasan o no pasan la prueba), la empresa decide si acepta o rechaza el lote completo.

La confiabilidad estadística de una muestra generalmente se mide mediante una estadística t, un tipo de estadística inferencial que se usa para determinar si hay una diferencia significativa entre dos grupos que comparten características comunes.

Una historia de muestreo de aceptación

El muestreo de aceptación en su forma industrial moderna data de principios de la década de 1940. Originalmente fue aplicado por el ejército de los Estados Unidos para probar balas durante la Segunda Guerra Mundial. El concepto y la metodología fueron desarrollados por Harold Dodge, un veterano del departamento de garantía de calidad de Bell Laboratories, que actuaba como consultor del Secretario de Guerra.

Si bien las balas tenían que ser probadas, la necesidad de velocidad era crucial, y Dodge razonó que las decisiones sobre lotes completos se podían tomar mediante muestras seleccionadas al azar. Junto con Harry Romig y otros colegas de Bell, ideó un plan de muestreo preciso para usar como estándar, estableciendo el tamaño de la muestra, el número de defectos aceptables y otros criterios.

Los procedimientos de muestreo de aceptación se hicieron comunes durante la Segunda Guerra Mundial y después. Sin embargo, como el propio Dodge señaló en 1969, el muestreo de aceptación no es lo mismo que el control de calidad de aceptación. Dependiendo de planes de muestreo específicos, se aplica a lotes específicos y es una prueba inmediata a corto plazo, una verificación al azar, por así decirlo. Por el contrario, el control de calidad de aceptación se aplica en un sentido más amplio y a más largo plazo para toda la línea de productos; Funciona como parte integral de un proceso y sistema de fabricación bien diseñado.

conclusiones clave

  • El muestreo de aceptación es una medida estadística de control de calidad que permite a una empresa determinar la calidad de un lote de producto completo analizando muestras seleccionadas al azar.
  • Cuando se realiza correctamente, el muestreo de aceptación es una herramienta muy eficaz en el control de calidad.
  • Desarrollado durante la Segunda Guerra Mundial como una solución rápida para la fabricación, el muestreo de aceptación no debería reemplazar los métodos de control de calidad de aceptación más sistémicos.

Consideraciones Especiales

Cuando se realiza correctamente, el muestreo de aceptación puede ser una herramienta muy eficaz en el control de calidad. La probabilidad es un factor clave en el muestreo de aceptación, pero no es el único factor. Si una empresa fabrica un millón de productos y prueba 10 unidades con un defecto, se supondría que 100.000 de los 1.000.000 son defectuosos.

Sin embargo, esta podría ser una representación extremadamente inexacta. Se pueden sacar conclusiones más fiables aumentando el tamaño del lote a más de 10 y aumentando el tamaño de la muestra haciendo más de una prueba y promediando los resultados.