歩留まりの計算方法について教えて下さい。 １０００回ほどのテストを実施したところ、１回のミスがありました。 この場合…

Question

歩留まりの計算方法について教えて下さい。
１０００回ほどのテストを実施したところ、１回のミスがありました。
この場合、
このテスト結果を持って歩留まり９９．９％という想定で進めるべきか、
ミスの事例が何回か発生するまでテストを継続しないと、正しい想定値にならないか、
が良くわからないでいます。

統計的に正しいと説明するためには、どの程度のテストが必要でしょうか？
ミスが何回発生するまでテストすべきかを教えて下さい。
よろしくお願いします。

補足

映像の変換作業です。失敗か成功かしかないので、ばらつきはありません。

Answer 1

あの・・
誤差の概念、データがない、計算が出来ない中で
必要な、あるいは適正なＮ数を求める理由が分からないのですが･･？？？
統計学では適正なデータ数を求める数式は確かにあります（略）。

歩留まり（逆は不良率）ってバラツキ/変動の監視の方が重要なのです。
何故アップダウンするのか？下がった/上がった理由は何なのか？
その時の操業条件は？ 原材料投入条件・使用銘柄はどうであったか？
それを見て、次にどういう改善アクションを取るべきなのか？
こういう管理を行うのではないでしょうか？

んーでも、と云うわけでもなさそうですね。
１ロットで1000回ずつ検査し、それを何ロットか続け、
不良率（歩留まりの逆）のバラツキを出して
誤差を求めて歩留まり（逆は不良率）の正確さの信頼性区間を決めて・・
なんて事をやるつもりなのでしょうか？
よく理解出来ません。

不良率（歩留まりでもいいですどっちでも）ってそういう管理には使わないでしょ？
累計（データをどんどん加算）し値が収束し、一旦切る（例えば月間で）。
これを毎月やる。そして月間推移を傾向管理する。異常月の異常理由を分析する。
こういう事だと思いますよ？

良品歩留まりを月間～年間平均値として算出し、原材料需給計画と
手配に繋ぐ、普通はこうしませんか？

回答：
1/1000？ 統計的に言えば充分です。
次の不良が出現するまでに検査が計2000回になってたり？
・・意味ないかもね。

別の方なら、もう少し統計学的に、アカデミックに回答を下さるかも知れません。
ですが、貴方が歩留まり、不良率管理の話をされると、私はこういう風にしか答えられません。

p.s.いちおうの定義
歩留まり%＝｛良品を含む完成品総数（量）★｝÷｛投入原材料総数（量）｝×100%
★＝投入原材料総数（量）-不良品を含む製造過程でのロス総数（量）とも書けます。

補足へ：

１回目＝1個/1000検査＝99.9％
２回目＝3個/1000検査＝99.7％
３回目＝6個/1000検査＝99.4％
平均：99.7％→原材料・部品発注計画へ繋ぐ

こんな検査ですか？これならバラツキあるでしょ？

じゃなくて、

初回 1個/1000検査め＝99.9％
↓【1000 追加】
累計 4個/2000検査め＝99.8％
↓【1000 追加】
累計 10個/3000検査め＝99.7％

ですか？

であるならば、簡易的ですが値がほぼ収束する検査回数
をグラフで読み取ればいいと思うが･･

例えば更に 【1000 追加】し、
累計 13個/4000検査め＝99.7％ でもう変化がなかったとして、

歩留まりは4000検査めでほぼ収束した ∴真値99.7％

・・っていう管理ですか？ ぅーんやっぱり私には理解出来ない。

原材料の品質や部品精度や造り込みの条件がいつでも
同じじゃないんでしょ？
ならば、一旦〆て平均値を求めて、その変動（月毎とか）の
推移をプロットして監視するんではないのですか？
変動を察知してアクションを起こすのではないのですか？
その月々の平均値歩留まりで発注計画を組むんでは？？
理由？製造ラインの足元の状態を反映するためです。
改善すれば歩留まりも向上し、それを新たな指標にすればいい。

申し訳ないが管理の方向が見えないのでこの辺にします。

Answer 2

歩留まりの表現は通常、製造工程で使うことが普通ですよ。
例えば100個製造ラインに流し、良品が90個、不良品が10個なら歩留まり90％。
2個流し良品1、不良1なら歩留まり50％です。

1000回に1回なら99.9％で問題ありません。