分析异常：使用单比率检验进行缺陷评估

在供应链管理领域，确保采购产品的质量是成功的关键。一个有缺陷的零件就可能破坏整个供应链，侵蚀客户的信任。在这篇文章中，我们将探讨如何在Minitab中使用1比例检验来评估汽车制造商供应商生产的燃油表的缺陷率。

理解问题

想象一下这样一个场景，您的公司生产汽车，并从供应商那里采购燃油表。虽然您的供应商声誉良好，但您的汽车代表着您的高质量品牌，您对客户的承诺之一就是关注安全性。虽然您不想要任何有缺陷的零件，但您了解正常的可变性，并将2%的缺陷率设定为供应商可接受的阈值。要测试您的供应商，您需要对一组燃油表样本进行校准测试以确定缺陷率是否超过可接受的阈值。

收集数据

你的小组选择了前一周供应的500个燃油表，并对其进行校准测试。在500个燃油表中，您发现有18个校准不正确。

1-比例检验:是什么？

1-比例检验也称为单比率检验，是一种统计工具，用于确定样本中某一特征的比例是否与已知或假设的总体比例存在显著差异。在我们的例子中，我们想要确定缺陷率(有缺陷的燃料表的比例)是否大于指定的2%。

设定假设

该测试的假设是:

· 零假设(H0):缺陷率等于或小于2% (p ≤ 0.02)

· 替代假设(Ha):缺陷率大于2% (p > 0.02)

在MINITAB中执行测试

1. 选择斯达> 基本统计> 1比例.

2. 选择汇总数据.

3. 在…里事件数量，类型18.

4. 在…里试验次数，类型500.

5. 进行假设检验.

6. 在…里假设比例，类型0.02.

7. 点击选择.

8. 完成对话框，然后单击确定。

解释结果

结果显示不良率高于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，我们可以拒绝零假设，得出缺陷率高于2%的结论。

既然您已经发现缺陷率高于预期，那么您需要确保您的测量系统是正确的。如果在您的测量过程中有任何不必要的偏差或差异，您可能会错误地认为燃油表确实有故障。(幸运的是，Minitab有一个测量系统分析模块专为此目的而设计！)

然而，如果你是对您的测量系统充满信心，您可以考虑要求供应商重新设计燃油表以提高精确度。或者，也许是时候寻找一家新的供应商，它可以提供您需要的优质零件，以保持您的供应链平稳运行。

记得考虑样本大小

制造过程中的样本必须随机抽取。如果所有500个燃油表都来自同一个批次或具有相同的生产日期，分析将排除批次间的差异或随时间变化的来源。结果可能会有偏差，尤其是当样本由一组特别好或特别差的零件组成时。

利用MINITAB做出更明智的决策

通过使用Minitab中的单比率检验，供应链经理可以对采购产品的质量做出数据驱动的决策。这种类型的分析使企业能够采取适当的行动，例如与供应商密切合作以改进制造流程，确保更顺畅的供应链和更高的客户满意度。

审核编辑 黄宇