【精选】《ISO-TS 16949五大核心工具应用手册》错误之处(勘误)《ISO-TS 16949五大核心工具应用手册》错误之处(勘误).pdf

《ISO/TS 16949五大核心工具应用手册》错误之处（勘误） 同 《ISO/TS16949五大技术工具必威体育精装版应用实务》一书一样，《ISO/TS 16949 五大核心工具应用手册》（第2 版）问题也很多。现将问题列出，以防以讹 传讹。 勘误中，引用了其他书籍的知识。因记得不清了，所以不一一列明书的名单，但对这些 书的作者表示感谢。 《ISO/TS 16949五大核心工具应用手册》第2 版错误如下： 一、计数型测量系统分析中的错误 P245 页： 有效性计算公式错 正确的是： （评价人对同一被测零件的所有判定结果与基准一致的）零件数 评价人测量的有效性= 测量分析的零件总数 （所有评价人对同一被测零件的所有判定结果与基准一致的）零件数 测量系统的有效性= 测量分析的零件总数 1 P252 页： 有效性的置信区间如何计算没有讲，突然冒出95%上限、95%下限，读者不知如何计算。 正确的是： x 其中： 为零件总数， 为判断结果一致的零件数量（与基准对比时，判断结果需与基准一 y 致）。 P247、P248 页： 分析解释会把读者搞晕。 2 P251、P252 页: P251 页操作者A 的误判率计算公式是错的（实际上合格的零件有34 件），计算结果10.4% 是错的。但到了P252 页表5-5-11，突然变成了4.9% ，变对了。 正确的是： （1）误判率的计算。 误判就是指把合格的判为不合格。误判率又称弃真概率，所引发的风险称为第 Ⅰ类风险。 弃真对生产者不利，所以第Ⅰ类风险又称生产者风险。 将合格品判为不合格的次数 误判率 合格机会总数 所谓合格机会总数就是对合格零件测量的总次数。比如对20 个合格零件各测量5 次，则合 格机会总数=20×5=100 次。如果测量过程中有7 次将合格零件判为不合格，则误判率=7/100=7% 。 （2）漏判率的计算。 漏判就是指把不合格的判为合格。漏判率又称取伪概率，所引发的风险称为第Ⅱ类风险。 取伪对顾客不利，所以第Ⅱ类风险又称顾客风险。 将不合格品判为合格的次数 漏判率 不合格机会总数 所谓不合格机会总数就是对不合格零件测量的总次数。比如对10个不合格零件各测量5 次， 则不合格机会总数=10×5=50 次。如果测量过程中有3 次将不合格零件判为合格，则漏判率 =3/50=6% 。 3 通过对前面表中记录的数据进行分析，可以知道基准显示合格的零件有34 件，不合格的有 16 件。整个测量中，每个评价者的不合格机会总数=不合格零件数×3=16 ×3=48 ；合格机会总 数=合格零件数×3=34 ×3=102 ；评价者A 将不合格漏判为合格的次数为3，将合格误判为不合 格的次数为5；评价者B 将不合格漏判为合格的次数为3，将合格误判为不合格的次数为2 ；评 价者C 将不合格漏判为合格的次数为6，将合格误判为不合格的次数为9 。 于是可得如下结果： 评价者A 的漏判率=3/48=6.3% ，误判率=5/102=4.9% ； 评价者B 的漏判率=3/48=6.3% ，误判率=2/102=2.0% ； 评价者C 的漏判率=6/48=12.5% ，误判率=9/102=8.8% 。 二、线性分析中的错误 P233 页： 说明：我敢肯定，没有读者能按书中所说做好线性分析。 P234 页： 说明：a、b 是