质量管理第五章抽样检验.pptx

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第五章抽样检验课件-PPT文档资料

因为
1
1
P0k 1 p n(k) C n kpkqn k
k 0
k 0
A C
1
L (p )C n dp d ( 1 p )n dC n d 0 .0 1 d ( 1 0 .0 1 )n d
d 0
d 0
结论：在抽样方案 ( n, Ac ) 确定的条件下，接收概率L(p)是批不合格率p%的函数。
而且不是固定的值。对于一定的抽样方案，每一个不同的p值有一个对应的接收概率L （p），它们之间的变化规律称为抽样特性。表示抽样特性的曲线就称为抽样特性曲线，简称OC曲线。
（二）OC曲线分析
（1）理想的OC曲线 • 如果规定，当批的不合格品率p不超过pt时，
这批产品可接收，那么，理想的抽样方案应当满足：
过程平均不合格率，用 p 来表示。可以用这些
批产品的样本抽验结果来估计。设共有k批产品，从
每批产品中抽取的随机样本的大小依次为n1， n2，… ，nk；其中的不合格品数依次为d1，d2，…， dk。则：
p =（d1+d2+…+dk）/（n1+ n2+…+nk）注意：一般来说，用来估计过程平均不合格品率的批
• c类不合格：单位产品的一般质量特性不符合规定，或单位产品的质量特性轻微的不符合规定。
5、不合格品：
有一个或一个以上不合格的单位产品称为不合格品。包括：
A类不合格品，有一个或一个以上A类不合格，也可能有B类和C类不合格。
B类不合格品，有一个或一个以上B类不合格，也可能C类不合格，但没有A类不合格。
数，不应少于20批。
p
• 四、我国已经颁布的常用抽样检验标准
第二节抽样检验特性曲线

质量管理第五章抽样检验

首件一般采用“三检制”的办法,
(2).巡回检验:要求检验人员在生产现场对制造工序进行巡回质量检验.
三按（按图纸、按工艺规程、按标准规范）三员（检验员、质量宣传员、技术辅导员）
(3).末件检验:指主要靠模具、工装保证质量的零件加工场合,当批量加工完成后,对最后一件或几件进行检查验证的活动。目的是为了下批生产做好生产技朮准备,保证下批生产时能有较好的生产技朮状态
全数检验的缺点
（1）有些产品的检验具有破坏性（2）有些产品的产量很大，对其进行全数检验需花费大量的人力、物力、财力，不经济（3）在数量多、速度快、时间长等情况下，全数检验容易产生错检和漏检。（4）全数检验是一种消极的检验方法，不能随机抽取一部分产品，通过检验少量产品来对这批产品的质量进行评估，进而判断这批产品是否接收的活动。它不是逐个检验这批产品中的所有产品，而是按照规定的抽样方案和程序从一批产品中随机抽取部分单位产品组成样本，根据样本测定结果来判断该批产品是否接收。
抽样检验的适用场合
（1）破坏性检验；（2）产量大而不能进行全数检查的时候；（3）检验对象是连续体的检验，如对布匹、油的检验等；（4）检验项目过多、周期长，进行全数检验有困难；（5）希望节省检验费用的场合。
抽样检验常用的名词术语
（1）单位产品：为实施抽样检验的需要而对产品划分的基本单位。单位产品是可单独描述和考察的事物。
例如从N=1000的群体中，随机抽取n=80的样本，样本中如发现 2个或2个以下不合格品时，则判断群体为合格，3个以上不合格品时，则判断群体为不合格
这种抽检方式可表示为（N=1000，n=80，c=2）
例如从N=1000的群体中，随机抽取n=80的样本，计算样本的缺陷数，样本中如发现 30个或30个以下缺陷数时，则判断群体为合格，31个以上缺陷数时，则判断群体为不合格

抽样检验方法PPT演示文稿

9
二次抽样方案
10
15.2计数抽样检验的基本原理
接受概率曲线（OC曲线，Opereting Characteristic Curve）
例:设一批产品的批量为N=100，给定的抽样方案为n=10, Ac=0,这表明我们从这批产品中随机抽取10件产品进行检验，如果没有不合格品，则接收这批产品，否则就拒收这批产品。
性能的缺陷，或偏离标准差但只轻微影响产品

的有效使用或操作的缺陷。
4
15.1基本概念
不合格品：有缺陷的个体，包括A类不合格品， B类不合格品，C类不合格品。
不合格品率：被观测的个体集中的不合格品数除以被观测的个体总数即不合格率。
总体不合格率：针对一批产品中左右参数而言的不合格率为 pT
检验不合格率: 对指定测试的几个参数的不合格率为p
17
15.3计数标准型一次抽样方案
抽样方案的操作特性
——合格质量水平（Acceptable Quality Level）有时也记为AQL
——极限质量水平（Limiting Quality Level）
L(p)1 pp0
L(p)
pp1
L(Lp(0p)1
1 )
——在国家标准GB/T13262－91中给出＝0.05，＝0.10下的计数标准型一次抽样方案。
果不一定一样。应根据缺陷后果的严重性予以分级。
致命缺陷（A类缺陷）：对使用、维护产品或与此有关的人员可能造成危害或不安全状况的
缺陷：或可能损坏重要产品功能的缺陷叫致命缺陷。
重缺陷（B类缺陷）：不同于致命缺陷，但能
引起失效或显著降低产品预期性能的缺陷叫重缺陷。
轻缺陷（C类缺陷）：不会显著降低产品预期

抽样检验及其标准课件

定制化服务
针对不同行业和产品的特点，抽样检验技术将提供更加定制化的服务，满足客户的特殊需求。
抽样检验标准的发展方向
完善标准体系
不断完善抽样检验标准体系，覆盖更多的行业和产品领域，提高
标准的适用性和实用性。
提高标准水平
加强与国际先进标准的接轨，提高我国抽样检验标准的水平和国
际竞争力。
强化标准实施
质量管理体系的建立
抽样检验是质量管理体系中的重要组成部分，有助于确保产品质量的稳定性和可靠性。
抽样检验在市场调查中的应用
市场需求的预测
通过对市场上的产品进行抽样调查，了解消费者需求和偏好，预测市场趋势。
产品竞争分析
通过对比不同产品之间的性能和价格等指标，分析产品的竞争力和市场地位。
消费者反馈的收集
通过抽样调查，收集消费者对产品的反馈意见，为产品改进和市场策略调整提供依据。
CHAPTER
05
抽样检验的未来发展
抽样检验技术的发展趋势
自动化和智能化
随着科技的不断进步，抽样检验技术将向自动化和智能化方向发
展，提高检验效率和准确性。
标准化和规范化
未来抽样检验技术将更加注重标准化和规范化，制定更加严格的检验标准和规范，确保检验结果的可靠性和一致性。
实施检验
对抽取的样本进行规定的检验项目，获取检验数据。
结果判定与处理
根据检验数据和判定标准，对产品是否合格进行判定，并采
取相应的处理措施。
抽样检验的方法
01
02
03
04
简单随机抽样
从总体中随机抽取一定数量的样本，每个样本被抽中的概率
相等。
分层随机抽样
将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中随机抽取

《抽样检验培训教材》课件

卡方检验
卡方分布
卡方分布是用于比较观测频数与期望频数之间的差异是否具有统计学显著性的概率分布。
Goodness-of-Fit检验
Goodness-of-Fit检验用于比较观测频数与预期频数在分布上是否有显著差异。
独立性检验
独立性检验用于检验两个变量之间是否存在显著的关联。
案例应用
实际应用场景
常见的抽样检验类型包括t检验、F检验和卡方检验等。
假设检验原理
1
怀疑总体参数
通过抽样检验，我们可以对总体参数进行推断，从而验证我们的假设。
2
假设设定
在进行抽样检验时，我们需要明确研究的原假设和备择假设。
3
判断假设
通过计算得到的统计量与临界值进行比较，以判断是否拒绝原假设。
抽样分布
中心极限定理
中心极限定理表明，当样本容量足够大时，样本均值的分布会趋近于正态分布。
发展前景
随着数据分析和统计学的进一步发展，抽样检验将继续在各个领域中发挥重要作用。
学习资料推荐
如果你对抽样检验感兴趣，可以查阅相关论文、学习R语言代码和 Python代码等学习资料。
抽样误差
抽样误差是样本统计量与总体参数之间的差异，可Βιβλιοθήκη 过增大样本容量来减小。自由度
自由度是指在计算统计量时能够自由变动的样本观测值的数量。
t检验
t分布
t分布是以自由度为参数的概率分布，用于计算样本均值与总体均值之间的差异在统计学上的显著性。
单样本t检验
单样本t检验用于比较一个样本均值与一个已知总体均值之间的差异是否显著。
双样本t检验
双样本t检验用于比较两个独立样本均值之间的差异是否显著。

抽样检验知识培训PPT课件

“一次抽样检验”取决于样本量n、接收数、拒收数。样本中检验发现的缺陷或缺陷产品数r ，接收数（acceptance number） Ac，如果r《Ac，则认为可接收该批。拒收数为Re （rejection number）。即如果r≥Re ，则认为应拒收此批。
二次抽样检验（double sampling inspection）是首先从批中抽取样本量n1的第一样本，根据检验结果，或决定是否接收或拒收该批，或决定再抽取样本量为n2的第二样本，再根据全部样本的检验结果决定接收或拒收该批。
抽样检验的目的就是通过检验所抽到的样本对这批产品的质量进行估计，对这批产品作出合格与否，能否接收进行的判断。
抽样检验知识培训
（三）基本概念及用语
1、检验批：
它是作为检验对象而汇集起来的一批产品，有时也称交检批。一个检验批应由基本相同的制造条件、一定时间内制造出来的同种单位产品构成。
批的含义很广泛。我们通常所说的批是指一组需要检验或验收的单位产品。我们也常称之为LOT。
1、规准型抽样检验（图2），按事先决定的抽样标准进行抽样及结果比较，判断群体的合格与不合格。
图2
N
随机抽样 n
r
r≥Re r≤Ac
群体不合格群体合格
良品
2、选别型抽样抽检验样检验知识培训
对于判为不合格的群体（批）采取全数检验，并将全检后的不良品全数处理（或退货、或修理、或废弃）。
3、调整型的抽样检验
注意：我们从成品、或半成品、或零部件中抽取一部分样本加以测定分析时，决不是仅为获取抽出样本的情报或状况。而是要从样本的检验结果判定批络的状态，以便对批络采取措施。
4、样本（n）
我们从批中抽取的部分个体。常用n来表示。

抽样检验ppt课件

市场调研与数据分析
在市场调研中，抽样检验可以帮助企业了解客户需求和产品反馈。通过对市场上的产品进行抽样检测，企业可以了解产品的性能、质量和使用情况，为产品改进和市场策略调整提供依据。
数据分析是现代企业决策的重要依据。通过抽样检验获得的数据可以与其他数据源结合，进行深入的数据分析，挖掘潜在的市场机会和改进点，为企业决策提供支持。
生产过程监控
在生产过程中，企业需要对原材料、半成品和成品进行质量检测。通过抽样检验，企业可以在短时间内对大量产品进行检测，及时发现异常，采取措施进行调整，保证生产过程的稳定性和产品质量的一致性。
抽样检验可以应用于生产线上的各个环节，如来料检验、过程控制和成品检验等。通过合理的抽样方案和数据分析，企业可以监控生产过程，提高生产效率和产品质量。
03 。
03
抽样检验的标准与规范
GB/T 2828.1-2008标准
概述
应用范围
GB/T 2828.1-2008是关于计数抽样检验的国家标准，适用于对产品质量进行抽样检验的情形。
广泛应用于制造业、物流业、零售业等需要进行产品质量控制的行业。
主要内容
该标准规定了计数抽样检验方案的制定、实施和评价，包括抽样检验的基本原则、抽样方案的设计、实施过程和结果判定等。
确定检验目的
明确目标确定抽样检验的目的，是为了质量控制、产品认证、过程控制还是其他目的。
明确检验的期望结果和可接受标准。
制定检验计划
详细规划
制定详细的检验计划，包括抽样方法、样本量、检验项目和检验标准等。
考虑抽样的随机性和代表性，以及检验的精度和可靠性。
抽取样本
随机抽取从总体中随机抽取一定数量的样本，确保样本的随机性和代表性。

抽样检验(PPT34页).pptx

•极限质量水平：对于连续批系列，认为不满意的过程平均的最高质量水平；
•生产方风险α：对于给定的抽样方案，当批质量水平（如不合格品率）为某一指定的可接收值（如可接受质量水平）时的拒收概率。即好的质量批被拒收时生产方所承担的风险；
•使用方风险β：对于给定的抽样方案，当批质量水平（如不合格品率）为某一指定的不满意值（如极限质量水平LQL）时的接收概率，即坏的质量批被接收时使用方所承担的风险；
对百分比抽样方案的评审
百分比抽样方案就是不论产品的批量N如何，均按同一百分比抽取单位产品(样品)组成样本，而对样本中的不合格判断数都规定为0。因此百分比抽样方案为(n=aN，A=0)，a为一固定比例。
例：供方有批量不同但批质量相同(P=5%)的三批产品交检，均按10%抽取样品检验，于是可得到下列三种方案：①N=900, n=90, A=0②N=300, n=30, A=0③ N=90, n=9, A=0. OC曲线如图所示:
( )n d p
( ) A
L(p) =∑
n d
Pd (1-p) n-d
d=0
从样本量n中抽取d个不合格品的全部组合数；
批不合格品率
当有限总体n / N≤0.1时,可用二项概率去近似超几何概率.
• 泊松分布计算法: 计点抽检
A (np)d
L(p) = ∑
d=0
d！
e-np
OC曲线
批接收概率L(p)随批质量p变化的曲线称为抽检特性曲线或OC曲线。OC曲线表示了一个抽样方案对一个产品的批质量的辨别能力。
•使用方风险质量p1:对于给定的抽样方案，与规定的使用方风险相对应的质量水平
•生产方风险质量p0:对于给定的抽样方案，与规定的生产方风险相对应的质量水平；

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第五章质量检验与抽样检验理论
一、质量检验
质量检验
对产品的一个或多个质量特性进行观察、测量、试验，并将结果与规定的质量要求进行比较，以判断每项特性合格情况的一种活动/过程。目的是对产品的一个或多个质量特性是否符合规定的质量标准取得证据。
质量检验的职能鉴别职能（符合性）保证职能（把关作用）预防职能（把关预防相结合）报告职能（编制相应质量计划）
a.分类检验法:对外购货品按其质量特性的重要性和可能发生缺陷的严重性,分成A、B、C三类。A类是关键的,必须进行严格的全项检查;B类是重要的,应对必要的质量特性全检或抽检;C类是一般的,可以赁供货质量证明文件验收或作少量项目的抽检.
b.接受抽样检验:对正常的大批量进货,可根据双方商定的检验水平及抽样方案,实施抽样检验.
抽样检验的适用场合
（1）破坏性检验；（2）产量大而不能进行全数检查的时候；（3）检验对象是连续体的检验，如对布匹、油的检验等；（4）检验项目过多、周期长，进行全数检验有困难；（5）希望节省检验费用的场合。
抽样检验常用的名词术语
（1）单位产品：为实施抽样检验的需要而对产品划分的基本单位。单位产品是可单独描述和考察的事物。
不合格等级分类
致命缺陷（A类缺陷）对使用、维护产品或与此有关的人员可能造成危害或不安全状况的缺陷，
或可能损坏重要产品功能的缺陷叫致命缺陷。重缺陷（B类缺陷）不同于致命缺陷，但能引起失效或显著降低产品预期性能的缺陷叫重缺陷。轻缺陷（C类缺陷）不会显著降低产品预期性能的缺陷，或偏离标准差但只轻微影响产品的有
p D 100% N
D——批产品中不合格品的个数；Ｎ——批产品的总数（6）批平均不合格品率 Nhomakorabeap
D1 D2 Dk N1 N2 Nk
100%
实行抽样检验时，D是未知的，一般是用抽样检验结果的历史资料进行估计。
p
d1 d2 dk n1 n2 nk
100%
（7）抽样方案：规定了每批应检验的单位产品数（样本量）和有关接收准则（包括接收数、拒收数等）的一个具体方案。
全数检验的适用场合
（1）生产过程不能保证达到预先规定的质量水平，不合格品率大时。（2）不合格的产品会造成严重的不良后果，如果漏检有可能造成人身事故或对下道工序或消费者带来重大损失，必须进行全数检验。（3）条件允许，能容易地进行质量检验,且费用低廉。
（4）批量比较少，且批的大小和样本大小接近，没有必要进行抽样检验（5）同检验费用相比，产品价值特别昂贵，应进行全数检验
2.工序检验:目的是地加工过程中防止出现大批不合格品,避免不合格品流入下道工序.工序检验通常分为三种形式:
(1).首件:是指每个生产班次刚开始加工的第一件或加工过程中因换人、换料、换活以及换工装、调整设备等改变工序条件后加工的第一件产品.目的是尽早发现问题,防此系统性质量因素导致产品成批报废的有效措施.
抽样检验方案与随机抽样
抽样检验方案的分类（1）按检验特性值的性质分类
1）计量抽样检验：是通过测量样本中的质量特性值并与标准进行比较，进而推断整批产品是否接收。 2）计数抽样检验：对检验批中每个个体记录有无某种属性，计算共有多少个体有（或无）这种属性；或者计算每个个体中的缺陷数的检验方法叫计数检验。
效使用或操作的缺陷。
质量检验的基本类型
检验活动可分为三类:
1.进货来验
进货检验是对外购货品的质量验证，进货检验有首件(批)样品检验和成批进货检验两种
(1).首件(批)样品检验通常用于以下三种情况: a.供方首次交货. b.供方产品设计或结构有重大变化. c.供方产品生产工艺有重大变化.
(2).成批进货检验:成批进货检验是对按购销合同的规定供方持续性后继供货的正常检验.针对货品的不同情况,有如下两种检验方法:
首件一般采用“三检制”的办法,
(2).巡回检验:要求检验人员在生产现场对制造工序进行巡回质量检验.
三按（按图纸、按工艺规程、按标准规范）三员（检验员、质量宣传员、技术辅导员）
(3).末件检验:指主要靠模具、工装保证质量的零件加工场合,当批量加工完成后,对最后一件或几件进行检查验证的活动。目的是为了下批生产做好生产技朮准备,保证下批生产时能有较好的生产技朮状态
全数检验的缺点
（1）有些产品的检验具有破坏性（2）有些产品的产量很大，对其进行全数检验需花费大量的人力、物力、财力，不经济（3）在数量多、速度快、时间长等情况下，全数检验容易产生错检和漏检。（4）全数检验是一种消极的检验方法，不能引起生产者对产品质量的关心
抽样检验
从一批产品中随机抽取一部分产品，通过检验少量产品来对这批产品的质量进行评估，进而判断这批产品是否接收的活动。它不是逐个检验这批产品中的所有产品，而是按照规定的抽样方案和程序从一批产品中随机抽取部分单位产品组成样本，根据样本测定结果来判断该批产品是否接收。
（2）检验批：为实施抽样检验而汇集在一起的一定数量的单位产品。构成检验批的所有产品应当是同一生产条件下所生产的同型号、同规格的单位产品。
（3）批量：检验批中单位产品的数量。常用N表示。
（4）缺陷：单位产品的质量特性不符合产品技术标准、工艺文件、图样所规定的技术要求
（5）批不合格品率p：批中不合格的单位产品所占的比例。
3.完成检验:又称最终检验,是全面考核半成品或成品质量是否满足设计规范标准的重要手段。完工检验可以是全数检验,也可以是抽样检验,应该视产品特点及工序检验情况决定.
检验的类型
1、全数检验
所谓全数检验就是对全部产品逐个地进行测定，从而判定每个产品合格与否的检验。它又称全面检验、100%检验。其处理对象是每个产品。
例如从N=1000的群体中，随机抽取n=80的样本，样本中如发现 2个或2个以下不合格品时，则判断群体为合格，3个以上不合格品时，则判断群体为不合格
这种抽检方式可表示为（N=1000，n=80，c=2）
例如从N=1000的群体中，随机抽取n=80的样本，计算样本的缺陷数，样本中如发现 30个或30个以下缺陷数时，则判断群体为合格，31个以上缺陷数时，则判断群体为不合格