¿Cómo definir la calidad de un producto ejemplo?

Planes de muestreo en el control de calidad ppt

En estadística, control de calidad y metodología de encuestas, el muestreo es la selección de un subconjunto (una muestra estadística) de individuos dentro de una población estadística para estimar características de toda la población. Los estadísticos intentan recoger muestras que sean representativas de la población en cuestión. El muestreo tiene un coste menor y una recopilación de datos más rápida que la medición de toda la población y puede proporcionar información en casos en los que no es posible tomar una muestra de toda la población.

Cada observación mide una o varias propiedades (como el peso, la ubicación o el color) de objetos o individuos independientes. En el muestreo de encuestas, pueden aplicarse ponderaciones a los datos para ajustar el diseño de la muestra, sobre todo en el muestreo estratificado[1] Los resultados de la teoría de la probabilidad y la teoría estadística se emplean para guiar la práctica. En la investigación empresarial y médica, el muestreo se utiliza ampliamente para recopilar información sobre una población[2] El muestreo de aceptación se utiliza para determinar si un lote de producción de material cumple las especificaciones establecidas.

Tipos de planes de muestreo

Una «buena práctica» es destacar qué características del producto son «críticas para la calidad» (CTQ). Por ejemplo, si se compran piezas metálicas que tendrán que ser ensambladas, ciertas dimensiones serán CTQ (ya que podrían hacer imposible el montaje). Si compra artículos promocionales, la posición y el color del logotipo son CTQ. Si compra urnas funerarias, la ausencia de cualquier agujero o hueco es CTQ. Usted entiende la lógica.

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Una «mejor práctica» es definir también cómo se van a controlar los procesos que afectan a las características de CTQ. Para ello, hay que entender cómo se organiza la producción y qué procesos están implicados, y hay que discutirlo con los ingenieros de la fábrica.

Otra «buena práctica» es firmar un acuerdo OEM con el proveedor. La hoja de especificaciones debe ser un apéndice de ese contrato. De este modo, si el proveedor no respeta tus normas de calidad, podrás presionarle.  No somos abogados, pero el China Law Blog publica buenos artículos sobre este tema.

Muchos compradores trabajan únicamente sobre la base de una muestra. Sus órdenes de compra y sus contratos mencionan que «la producción debe ajustarse a la muestra aprobada». Esto es bastante común en el negocio de la confección, por ejemplo, donde una muestra, una tabla de tallas y un manual de embalaje desempeñan el papel de especificaciones.

¿Cuáles son los procedimientos de control de calidad en el muestreo?

Usted recibe su envío y empieza a examinar una de las tazas. Al sostener la taza en la mano, se da cuenta inmediatamente de que el exterior es de color rojo caramelo, cuando en realidad esperaba un rojo carmesí más intenso.

Muchos fabricantes de países de bajo coste tienen fama de no cumplir con lo prometido si no se les responsabiliza, ya que a veces se centran más en las ganancias a corto plazo que en las relaciones con los clientes a largo plazo.

Su muestra de aprobación puede utilizarse durante las inspecciones de calidad de terceros para verificar el estado de un pedido individual. Si quiere saber más sobre las inspecciones de terceros, le recomendamos que lea el siguiente libro blanco.

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Trabajar con una empresa de inspección de terceros le ayuda a garantizar la seguridad de los consumidores, minimizar las devoluciones y mantener su buena imagen de marca. En esta guía, aprenderá 7 cosas que todos los importadores deben saber sobre estas inspecciones.

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Calculadora del tamaño de la muestra de control de calidad

Los algoritmos de aprendizaje profundo suelen necesitar una gran cantidad de datos. Sin embargo, cuando se analizan las mediciones de los procesos de fabricación, los datos informativos en cantidades suficientes son más bien escasos, lo que hace que la tarea sea más compleja. Por lo tanto, el desarrollo de los llamados algoritmos de aprendizaje de pocos disparos, centrados especialmente en el análisis de pequeños conjuntos de datos, es uno de los temas de investigación actuales del Clúster de Excelencia Fraunhofer.

Los procesos de producción, especialmente en la industria manufacturera, deben cumplir con altos estándares de calidad, eficiencia y productividad para seguir siendo competitivos. Sin embargo, debido a la creciente complejidad de los procesos y a las frecuentes conversiones de las plantas, a menudo la producción no se realiza de forma eficiente. Una forma de aumentar la eficiencia de la planta es una evaluación sistemática de los datos, que incluya la gestión y el análisis de los datos históricos y de flujo del proceso. Para el análisis de datos, el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI) han experimentado un rápido desarrollo y están actualmente en el centro de las innovaciones técnicas. En aplicaciones con grandes cantidades de datos disponibles, por ejemplo, en el reconocimiento del habla o el análisis de imágenes, las redes neuronales profundas son actualmente el estado del arte.

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