GB2828抽样标准.ppt
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GB/T2828.1-2003标准的理解与实施:
第一章概论1.1统计抽样检验概述1.1.1什么是统计抽样检验抽样检验是利用从批或过程中随机抽取的样本,对批或过程的质量进行检验。
质量管理的历史演变统计抽样检验是相对于全数检验提出的。
可分3个阶段:
1.质量检验(20世纪初时采用)全数检验,工业不发达,产出量小。
军工业推动了检验手段的研究工作。
随工业技术的革新,产出量成倍增加,全数检验已不适合。
并且针对破坏性检验、流程性材料亦不适合(如炮弹和啤酒)。
2.统计质量控制(20世纪40年代提出)是以数理统计为基础的抽样检验,可针对产品和过程:
a)过程:
分析过程是否具有能力,一般是QA的工作范畴;b)产品:
判断合格与否,由QC实现,并普遍采用GB/T2828.1-2003(计数调整型抽样检验方案)3.全面质量管理(20世纪60年代提出)加入了许多科学管理方法,如TQM、ISO、TPM、6,并认为统计质量控制是不可缺少的部分。
产品的分类1:
有下述四种通用的产品类别:
服务(如运输);软件(如计算机程序);硬件(如发动机机械零件);流程性材料(特点是工序间连贯,程均匀性,如润滑油)。
许多产品由不同类别的产品构成,这种产品称为服务、软件、硬件或流程性材料取决于其主导成分。
例如:
外供产品“汽车”是由硬件(如轮胎)、流程性材料(如燃料、冷却液)、软件(如:
发动机控制软件、驾驶员手册)和服务(如:
销售人员所做的操作说明)所组成。
注2:
服务是在供方(3.3.6)和顾客(3.3.5)接触面上需要完成的至少一项活动的结果,并且通常是无形的。
服务的提供可涉及,例如:
在顾客提供的有形产品(如维修的汽车)上所完成的活动;在顾客提供的无形产品(如退税准备所需的收入说明)上所完成的活动;无形产品的交付(如知识的传授);为顾客创造氛围(如在宾馆和饭店)。
软件由信息组成,通常是无形产品并可以方法、记录或程序(3.4.5)的形式存在。
硬件通常是有形产品,其量具有计数的特性(3.5.1)。
流程性材料通常是有形产品,其量具有连续的特性。
硬件和流程性材料经常被称之为货物。
注3:
质量保证(3.2.11)主要关注预期的产品。
QA与QC质量保证的由来:
在50年代,美国的军方在全国提出了质量保证要求。
后来成为Micshofutcdantup9858A标准;作为对军火质量的要求。
因为按常规的质量检验方式,发现军火质量有问题时,退货重新生产已为时太晚。
定义:
定义:
QC(QualityControl)/质量控制:
质量管理的一部分,致力于满足质量要求。
QA(QualityAssurance)/质量保证:
质量管理的一部分,致力于提供能满足质量要求会得到满足和信任。
区别与联系:
区别与联系:
QC:
为了达到规定的质量要求而展开的一系列活动。
主要关注的是过程的结果产品。
一般以质量检验为主要活动。
QA:
主要关注预期的产品。
必须有效地实施质量控制,在此基础上才能提供质量保证。
1.1.2统计抽样检验的特性基本特性:
科学性、经济性和必要性科学性:
不同与那些过时的、不科学的检验方法。
经济性:
只需从批中抽取很少一部分产品进行检验必要性:
现代化生产的特点是产量大,速度快统计抽样检验虽然有很多优点,但也有一些不足。
统计抽样检验流程抽样检验可分为:
1.经验(百分比抽样):
批量不同时,相同质量可能有不同的判断结果。
2.统计抽样检验:
N批产品n样本d不合格品随机抽取全检43210批产品合格批产品不合格dACdRe比较判断准则(Ac,Re)N,Ac,Re用数理统计的方法来确定不足:
批产品合格中可能包括不合格品,反之批产品不合格中可能包括合格品。
全检不能被否定,全检仍适用于价值较大,后果影响严重的产品。
如热水器、汽车等1.1.3统计抽样检验的发展历程统计抽样检验方法始于本世纪二十年代1949年,美国国防部JAN-STD-1051950年,美国国防部MIL-STD-105A1957年,美国国防部颁布了计量抽样标准,MIL-STD-4141958年,MIL-STD-105A被MIL-STD-105B取代1961年,美国军用标准MIL-STD-105C取代MIL-STD-105BJIN是陆军和海军标准MIL是美国军标美国贝尔实验室技术员“道吉”和“罗米格”是创造者,在1929年发表一种抽样方法。
1941年被实际应用,并修改为一次抽样和二次抽样检查表,针对计数产品。
休哈特在1924年提出控制图理论(SPC),在四十年代得到应用。
1949年,首次将计数调整型的一次抽样和二次抽样检查表作为标准1.1.3统计抽样检验的发展历程19601962年,由美、英、加三国抽样专家共同组成ABC工作组,在全面修订105C的基础上研制出一个适合三这个国家军品和民品抽样检验标准。
在这三个国家给予不同的代号:
美国:
MIL-STD-105D加拿大:
105-GP-1(民)、CA-G115(军)英国:
BS-9001(民)、GEF-131-A(军)1973年,MIL-STD-105D被IEC(国际电工委员会)采用,命名为IEC410,1974年ISO(国际标准委员会)命名为ISO2859。
我国已发布了23项统计抽样检验国家标准,主要有GB/T2828(计数型)和GB/T6378(计量型)等。
GB/T2828:
1981年发布GB/T6378:
1986年发布1.1.4统计抽样检验的分类1.1.4.1按统计抽样检验的目的的分类预防性抽样检验(过程抽样检验、SPC)验收性抽样检验(抽样检验过程)监督抽样检验(第三方,政府主管部门、行业主管部门如质量技术监督局的抽样检查爆光)1.1.4.2按单位产品的质量特征分类计数抽样检验计件:
针对整体计点:
一般适用产品外观,如布匹上的瑕疵计量抽样检验:
有具体的物理量(9.9,10.0)1.1.4.3按工序流程分类IQC、IPQC(可再分:
首检、巡检、转序检验)、FQC、OQC、驻厂QC1.1.4.4按检验人责任分类:
专检、自检、互检1.1.4.5按检验场所分类:
工序专检和线上检验、外发检验、库存检验、客处检验1.1.4统计检验的分类1.1.4.6按抽取样本的次数分类一次抽样检验(只做一次抽样的检验)二次抽样检验(最多抽样两次的检验)多次抽样检验(最多5次抽样的检验)序贯抽样检验(事先不规定抽样次数,每次只抽一个单位产品,即样本量为1,据累积不合格品数判定批合格/不合格还是继续抽样时适用。
针对价格昂贵、件数少的产品可使用)1.1.4.7按是否调整抽样检验方案分类调整型抽样方案特点:
有转移规则(正常、加严、放宽)一组抽样方案(一次、二次、多次)充分利用产品的质量历史信息来调整,可降低检验成本非调整型抽样方案特点:
只有一个方案,无转移规则1.2计数抽样检验的基本原理1.2.1计数抽样检验方案抽样方案是一组特定的规则,用于对批进行检验、判定、计数抽样方案包括样本量n,判定数组Ac和Re。
在计数抽样检验中,根据抽样方案对批作出判定以前允许抽取样本的个数,分为一次、二次、多次和序贯等各种类型的抽样方案。
GB/T2828.1是计数的一次、二次、多次的抽样方案。
不包括序贯。
1.2.1.1一次抽样方案简记为(nAc,Re)从批中抽取n个单位产品对样品逐个进行检验,发现d个不合格品若dAc,接收该批若dRe,拒绝该批Re=Ac+11.2.1.2二次抽样方案简记为(n1,n2Ac1,Re1;Ac2,Re2)1.2.1.3多次抽样方案:
与二次抽样方案类似Re2=Ac2+1抽取和检验样本量为n1的第一样本若d1Ac1,接收若Ac1d1Re1若d1R1,不接收抽取和检验样本量为n2的第二个样本若d1+d2Ac2,接收若d1+d2Re2,不接收1.2.2计数抽样检验方案的OC曲线1.2.2.1OC曲线的概念设采用抽样方案(nAc,Re)进行抽样检验,用Pa(p)表示当批不合格率为p时抽样方案的接收概率:
Pa(p)=P(X=d)称所给定的函数Pa(p)为抽样方案(nAc,Re)的抽检特性函数,简称OC函数。
曲线称为抽样方案的抽检特性曲线。
简称OC曲线。
也称接收概率曲线。
每个抽样方案,都有它特定的OC曲线。
Acd=0接收可能性的大小1.2.2.1OC曲线的概念设N:
批量抽样方案为:
nAc,ReP:
产品不合格品率当P=0时,肯定接收当P=1时,肯定不接收当0p1时,可能接收也可能不接收X:
表示抽取n件产品可能发现的不合格品数Pa(p)=P(XAc)当X(随机变量)服从超几何分布,P(X=x)Pa(p)=P(x)=CDxCNDn-xCNnN:
批量n:
抽样量D(np):
批中不合格数X:
样本中抽到不合格品数(x可等于0,1,2,D)1.2.2.2OC函数的计算对于无放回抽样,X服从超几何分布:
公式见上页。
例:
N=50,D=3,(n=5,Ac=1),p=6%,求其接收概率?
答:
Pa(p)=p(x1)=p(x=0)+p(x=1)=+=0.724+0.253=0.98有放回抽样,X服从二项分布:
Pa(p)=p(X=x)=Cnxpx(1-p)n-xn/N0.1p:
批中不合格品率n:
样本量X:
样本中抽到不合格品数(x=0,1,2,n)C30C475C505C505C31C474Cnk=n!
k!
(n-k)!
二项分布当批量很大时,把不返回抽样看作返回抽样,可以重复试验,并且每次独立。
(如N=500,n=50,利用超几何分布很难计算,所以提出二项式分布)例:
N=300,(n=20,Ac=1),p=1%,求接收概率?
答:
Pa(p)=p(xAc)=p(x=0)+p(x=1)=C200(0.01)0(1-0.01)20-0+C201(0.01)1(1-0.01)20-1=98%泊松分布当n10,p0.1时产品批的单位产品所含平均不合格数为,抽样样本为n,若样本的不合格数x(x=0,1,20),出现的概率为泊松分布.P(X=x)=e-当p为每百单元产品不合格数时一定要采用泊松分布.xx!
=np计数抽样包括:
1.计点(不合格数)泊松分布2.计件(不合格品数)“超几何分布”或“二项式分布”泊松分布例:
N=1000,(n=80,Ac=1),p=1%,求接收概率?
答:
=np=80*0.01=8Pa(p)=p(xAc)Pa(0.01)=p(x1)=p(x=0)+p(x=1)=e-8+e-8=e-8(1+0.8)=80.9%800!
811!
泊松分布例:
有钢球10万个,进行外观检验,方案(n=100,Ac=15),p=10%,求接收概率?
=np=100*10%=10Pa(p)=p(xAc)Pa(p)=p(x15)=p(x=0)+p(x=1)+p(x=15)=e-10+e-10+e-10=0.9511000!
1011!
101515!
1.2.2.3OC曲线的分类0P10Pa(p)1当p1p2时,有Pa(p1)Pa(p2)接收概率是P的函数,当P大时接收概率小,所以引出OC曲线pPa(p)也称L(p)111.2.2.3Oc曲线计算如已知N=1000,(n=50,Ac=1),可根据二项式分布计算。
Pa(p)=p(xAc)(x是抽取50件发现的不合格品数)=p(x=0)+p(x=1)=C500p0(1-p)50+C501p1(1-p)49P0.000.050.010.020.040.050.10.21Pa(p)10.97370.91060.73580.41450.27940.03370.0002050,150,0每个抽样方案都有特定的OC曲线,OC曲线L(P)是随批质量P变化的曲线。
形象地表示一个抽样方案对一个产品批质量的判别能力。
特点:
0P1,0L(P)1曲线总是单调下降,PL(P)抽样方案越严格,曲线越往下移。
固定n,Ac越小,方案越严格;固定Ac,n越大,方案越严格。
错误的观点:
Ac=0的方案最严格,最让人放心N=1000,n=100,Ac=0;N=1000,n=170,Ac=1;N=1000,n=240,Ac=2pL(P)=Pa(P).焦点B时P=2.2%,L(P)
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