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1、特色食品公司质量管理制度xx有限公司目录一、 项目基本情况3二、 产业环境分析5三、 发展基础6四、 必要性分析8五、 控制图的基本原理8六、 控制图的观察与分析12七、 质量数据与分布规律14八、 过程质量控制的特点17九、 抽样检验的基本术语22十、 计数抽样检验的基本原理28十一、 质量检验的组织34十二、 质量检验制度38十三、 服务质量形成规律40十四、 服务设计过程的质量管理44十五、 服务质量形成模式51十六、 服务接触系统54十七、 项目风险分析63十八、 项目风险对策66十九、 人力资源配置67劳动定员一览表67一、 项目基本情况（一）项目投资人xx有限公司（二）建设地点本期
2、项目选址位于xxx。（三）项目选址本期项目选址位于xxx，占地面积约62.00亩。（四）项目实施进度本期项目建设期限规划24个月。（五）投资估算本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算，项目总投资24283.75万元，其中：建设投资19252.04万元，占项目总投资的79.28%；建设期利息481.89万元，占项目总投资的1.98%；流动资金4549.82万元，占项目总投资的18.74%。（六）资金筹措项目总投资24283.75万元，根据资金筹措方案，xx有限公司计划自筹资金（资本金）14449.14万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额9834.61万
3、元。（七）经济评价1、项目达产年预期营业收入（SP）：39300.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：33208.67万元。3、项目达产年净利润（NP）：4438.28万元。4、财务内部收益率（FIRR）：10.98%。5、全部投资回收期（Pt）：7.33年（含建设期24个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：17638.42万元（产值）。（八）主要经济技术指标主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积41333.00约62.00亩1.1总建筑面积70760.39容积率1.711.2基底面积25626.46建筑系数62.00%1.3投资强度万元/亩301.712总投资万元24283.
4、752.1建设投资万元19252.042.1.1工程费用万元16587.232.1.2工程建设其他费用万元2295.192.1.3预备费万元369.622.2建设期利息万元481.892.3流动资金万元4549.823资金筹措万元24283.753.1自筹资金万元14449.143.2银行贷款万元9834.614营业收入万元39300.00正常运营年份5总成本费用万元33208.676利润总额万元5917.707净利润万元4438.288所得税万元1479.429增值税万元1446.9110税金及附加万元173.6311纳税总额万元3099.9612工业增加值万元11425.8513盈亏平衡点
5、万元17638.42产值14回收期年7.33含建设期24个月15财务内部收益率10.98%所得税后16财务净现值万元-14.03所得税后二、 产业环境分析“十二五”期间，全省加快创新步伐，全省研究与发展经费支出占地区生产总值的比重，由2010年的1.72%上升到2015年的2.23%，万人有效发明专利拥有量由0.4件大幅增加到4.9件。但目前，全省仍存在科研成果转化和激励机制不完善，高端人才不能满足转型发展需要等深层次问题。“十三五”期间我省将把创新作为引领发展的第一动力，努力塑造更多依靠创新驱动、更多发挥先发优势的引领型发展。今后五年，全省研究与试验发展经费投入强度要达到2.6%，每万人口发
6、明专利拥有量达到14件，科技进步贡献率由2015年的55.1%上升到60.5%。今后五年，我省将争取在人工智能、生命科学、空间海洋、量子技术、纳米科技等领域取得一批重大基础研究成果，在核心电子器件、系统软件等领域攻克一批核心关键技术，在智能制造、先进材料、信息安全、节能减排降碳等领域组织实施一批重大科技创新工程。为推动科技成果转化，我省将下放省属高校、科研院所科技成果使用、处置和收益权限，将科技人员成果转化收益比例提高到不低于70%不高于95%。三、 发展基础产业体系门类齐全经济运行平稳。在全国推进供给侧结构性改革、优化经济结构存量、培育经济增长新动力的大背景下，杭州市食品饮料产业发展逐渐进入
7、平稳运行期。2020年，杭州市食品饮料产业主营业务收入在1000万元以上的企业约359家，其中规上企业267家；食品饮料产业工业总产值486.12亿元，利税71.53亿元，利润总额52.11亿元，与过去4年基本持平。从产品结构看，软饮料占据主导地位，产能规模达560万吨以上，其次为方便食品、婴童食品、食用油、巧克力，以及具有区域特色的豆制品、休闲食品等，基本涵盖了食品饮料产业的主要行业门类，产业体系日益完善。产业结构持续优化集聚效应初成。杭州市食品饮料产业已初步形成集群化发展格局。其中，钱塘区聚集了娃哈哈、康师傅、味全食品、太古可口可乐等杭州市多家知名企业，产值规模占全市食品饮料行业总产值的三
8、分之一以上；其次是余杭、临安、萧山，三个区域的规上企业总数占全市的46.28%，工业总产值占全市的30.28%。产业集群化组织形式的逐渐形成，优化了产业资源的配置、加强了企业间的分工协作、降低了企业创新创业成本，促进了区域经济社会发展。产业优势持续突显品牌价值提升。以农夫山泉、娃哈哈为代表的饮料产业和以益海嘉里为代表的粮油产业已在全国范围内形成独特的产业发展优势，尤其饮料产业的品牌价值近年来呈现快速提升趋势。2020年，胡润品牌价值200强排行榜中，杭州市入列企业13个，其中农夫山泉以710亿元的品牌价值位列第30位，娃哈哈以145亿元的品牌价值位列第119位。十三五期间，农夫山泉和祖名豆制品
9、的成功上市进一步提升了企业品牌形象和价值，带动了杭州市食品饮料产业竞争力的全面提升。产业标准持续完善食品安全加强。杭州市一直严格按照食品安全“四个最严”要求推进食品安全放心工程建设，开展“双安双创”活动，已建立了较完善的食品饮料产业标准体系。全产业链布局的逐步打通，为食品质量安全可追溯体系的健全提供了必要保障。“十三五”期间，基本实现了重大食品安全事故零发生率和食品安全保障水平的稳步提升。同时，针对产业永续性消费的发展需求，绿色制造水平、加工废弃物的综合利用率、资源节约和循环利用水平得到进一步提高。四、 必要性分析1、提升公司核心竞争力项目的投资，引入资金的到位将改善公司的资产负债结构，补充流
10、动资金将提高公司应对短期流动性压力的能力，降低公司财务费用水平，提升公司盈利能力，促进公司的进一步发展。同时资金补充流动资金将为公司未来成为国际领先的产业服务商发展战略提供坚实支持，提高公司核心竞争力。五、 控制图的基本原理数据或质量特性值处理的方法中，不论是频数分布表、直方图、分布的计量值、分布规律及过程能力指数等所表示的都是数据在某一段时间内的静止状态。但是，生产过程中，用静态的方法不能随时发现问题以调整生产或工作。因此，生产过程或工作现场不仅需要处理数据的静态方法，也需要能了解数据随时间变化的动态方法，并以此为依据来控制产品生产过程或工作的质量。1、控制图的基本概念控制图是对测定、记录、
11、评估和监察过程是否处于统计控制状态的一种统计方法设计图。世界上第一张控制图是美国休哈特在1924年5月16日提出的不合格品率（P）控制图。（1）控制图的设计原理。正态性假设。3准则。小概率事件原理。小概率事件原理是指小概率的事件一般不会发生。由3准则可知，数据点落在控制界限以外的概率只有0.135%，因此，生产过程正常情况下，质量特性值是不会超过控制界限的，如果超出，则认为生产过程发生异常变化。（2）控制图应用经验与理论分析表明，当生产过程中只存在正常波动时，产品或过程质量将形成典型分布，若过程正常，即分布不变，则出现点子超过UCL或LCL的概率只有0.135%左右。若过程异常，分布曲线上移或
12、下移，产品或过程质量的分布必将偏离原来的典型分布，即,发生变化。发生这种情况的可能性很大，其概率可能为0.135%的几十至几百倍。小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，若发生即判断异常。因此，根据典型分布是否偏离就能判断异常波动是否发生，而典型分布的偏离可由控制图检出，所以，控制图上的控制界限就是区分正常波动和异常波动的科学界限，亦可分析偶然因素与异常因素对过程的影响。2、控制图的基本种类（1）常规控制图的分类。常规控制图是按产品质量的特性及其分布规律所作的分类。均值极差控制图。均值标准差控制图。中位数极差控制图。单值移动极差控制图。不合格品率控制图。不合格品数控制图。缺陷数控制图。单位缺陷数
13、控制图。（2）按控制图的用途划分。按控制图的用途来划分，可以分为分析用控制图和控制用控制图。实施SPC分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。两者间的关系适应日本质量管理的名言：“始于控制图，终于控制图。”所谓“始于控制图”是指对过程的分析从应用控制图对过程进行分析开始，所谓“终于控制图”是指对过程的分析结束，最终建立了控制用控制图。故根据使用的目的和用途的不同，控制图可分为分析用控制图与控制用控制图。分析用控制图。分析用控制图是根据过去数据，主要用于分析现状，涉及分析两个方面的内容，一是所分析的过程是否处于统计控制状态，二是该
14、过程的过程能力指数是否满足要求，若经过分析后，生产过程处于非统计控制状态，则应查找原因并加以消除。控制用控制图。控制用控制图由分析控制图转化而来，当过程达到了确认的状态后，才能将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图。由于后者相当于生产中的立法，故由前者转为后者时应有正式交接手续。这里要用到判断稳态的准则（简称判断准则），在稳定之前还要用到判断异常的准则。进入日常管理后，关键是保持所确定的状态。经过一个阶段的使用后，可能又会出现异常，这时应查出原因，采取必要措施，加以消除，以恢复统计控制状态。3、控制图的界限公式对于常规控制图的控制界限计算公式，世界上各个国家都有相应的标准。中华人民共和国国
15、家标准常规控制图（GB/T40912001），等同于国际标准休哈特控制图（ISO8258：1991）及其1993年的修订本。（1）常规计量控制图的界限公式。（2）常规计数控制图的界限公式。计数控制图是通过记录所考察的样本中每个个体是否具有某种特性（或特征），如合格与不合格；合格率与不合格率；缺陷与单位缺陷等某种事件所发生的次数对过程进行监控的控制图。六、 控制图的观察与分析在生产过程中，通过分析控制图来判定生产过程是否处于稳定状态。1、控制图的判断稳态准则在生产过程中只存在偶然因素而不存在异常因素对过程的影响状态，这种状态称为统计控制过程状态或稳定状态，简称稳态。稳态是生产过程追求的目标。在统
16、计量为正态分布的情况下，只要有一个点子在界限外就可以判断有异常。但由于两类错误的存在，只根据一个点子在界限内外远不能判断生产过程处于稳态。如果连续在控制界内的点子更多，即使有个别点子出界，过程仍看作是稳态的，这就是判稳准则。在做控制图判别时，首先应该判断过程是否稳定。生产过程或工序是否处于受控状态，其基本判断条件有以下两条。（1）在控制界限内的点子排列无缺陷，为随机排列。点子排列无缺陷意味着应满足以下三个条件：样本点分布均匀，位于中心线两侧的样本点各占50%；靠近中心线的样本点约占2/3；靠近控制界限的样本点极少。（2）所有点子基本上都落在控制界限内。由概率论理论可知，小概率事件可以认为不会发
17、生。如果在控制图中点子未出界限，同时界线内点子的排列也是随机的，则认为生产过程处于稳定状态或控制状态。如果控制图点子出界或界限内点排列非随机，则认为生产过程不稳定或失控。对于生产过程或工序而言，控制图的判断稳态准则起着告警铃的作用，控制图点，子出界就好比告警铃响，告诉现在是应该进行查找原因、采取措施、防止再犯的时刻了。2、控制图的判异规则控制图上的点子依样本时间序列而出现在控制图上，通常是很随机地散布在管制界内。有时点子虽未超出管制界限，但一连串好几点都在管制图的中心线以上或点子呈现周期性变化时，也可判为异常。判异准则有两类：点出界就判异，这一点是针对界外点的；界内点排列不随机判异，这一点则是
18、针对界内点的。常规控制图的判异准则参照ISO8258和GB/T40912001有8种准则。将控制图等分为6个区。七、 质量数据与分布规律1、质量数据的基本概念定量分析是现代质量管理中的基本特征之一。为了进行定量分析，就必须有数据。因此，在质量管理中要特别重视对数据的搜集、整理和分析工作。质量数据是指某质量指标的质量特性值，在质量控制过程中，将检测和分析得到的质量特性值用数字记录下来，简称质量数据。由于质量一词含义丰富，既包括狭义的产品质量，也包括广义的工作质量，因而质量指标在企业中就多种多样，质量数据在企业中几乎无处不在。在质量数据统计分析中，从样本到总体的问题，即统计推断问题。所谓统计推断，
19、就是根据抽样分布律和概率理论，由样本结果（统计数）来推论总体特征（参数）。因此，特别关注三项指标，一是数据的集中位置，二是数据的分散程度，三是数据的分布规律。质量数据是指由个体产品质量特性值组成的样本（总体）的质量数据集，在统计上称为变量；个体产品质量特性值称变量值，根据质量数据的特点，可以将其分为计量值数据和计数值数据。（1）计量值数据。计量值数据是指可以连续取值的数据，属于连续型变量。其特点是在任意两个数值之间都可以取精度较高一级的数值。它通常可以用仪器测量的连续性数据，如长度、重量、强度、时间、标高、位移等。（2）计数值数据。计数值数据是指不能连续取值的，只能用自然数表示的数据，属于离散
20、型变量。如合格品件数、废品数、错字数、质量缺陷点数等。计数值数据还可进一步划分为计件值数据和计点值数据。计件值数据是指按产品个数计数的数据，如合格品件数、废品件数等；计点值数据是指按点计数的数据，如缺陷、棉布上的疵点数、铸件上的砂眼数等。计数值是指具有离散分布性的数据。2、质量数据的统计特征值应用统计过程质量控制，其基本的做法就是用有限的样本去分析推断总体的特征。过程的质量特性值是不断波动的。当搜集到的数据足够多时，就会发现一个现象，即所有数据都在一定范围内分散在一个中心值周围，越靠近中心值，数据越多；越偏离中心值，数据越少。这意味着数据的分散是有规律的，表现为数据的集中性。数据的分散性和集中
21、性统称为数据的“统计规律性”。质量数据的集中趋势和离散程度反映了总体质量变化的内在规律性。（1）质量数据的位置特征值。在分析质量数据的分布状态时，描述数据分布集中趋势主要有算术平均值、中位数等。（2）数据的离散特征数。数据的分散程度在质量管理中就是质量特性值的波动性，反映过程能力。在分析数据的分布状态时，常被用于表示数据分布的离散程度的特征数，主要有极差、标准偏差等。3、质量数据的分布规律质量数据具有个体数值的波动性和总体分布的规律性。在统计过程质量控制中，各种统计技术的应用都是以质量数据的分布规律为依据进行的，其中最常用的有正态分布、二项式分布和泊松分布。（1）正态分布。正态分布是一种最常见
22、的连续性随机变量的概率分布。其特征是“钟”形曲线。实际工作中，正态曲线下横轴上一定区间的面积反映该区间的例数占总例数的百分比，或变量值落在该区间的概率（概率分布）。不同范围内正态曲线下的面积可用公式计算。轴与正态曲线之间的面积恒等于1。（2）二项分布。二项分布是一种典型的离散性分布。（3）泊松分布。泊松分布P（A）中只有一个参数入，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差。在实际事例中，当一个随机事件，例如，某电话交换台收到的呼叫来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白细胞等，以固定的平均瞬时速率入（或称密度）随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积
23、）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。八、 过程质量控制的特点1、统计过程质量控制的基本概念所谓控制是要以某个标准为基准，一旦偏离了这个基准，就要尽快加以纠正，使之保持这个基准。SPC（统计过程控制）就是以统计控制状态（稳态）作为基准的，这是一个非常重要的基本概念。统计控制状态也称稳态，即过程中只有正常因素（随机因素）而无异常因素（系统因素）产生的变异的状态。影响质量变异的原因包含正常因素（随机因素）和异常因素（系统因素）两大类。正常因素的特点表现为：对质量变异的影响是微小的；在过程中是始终存在的；对质量变异的影响方向是不确定的。由正常因素所造成的质量变异称为正常质量波动，鉴于正常质量波动
24、的原因难以查明、难以消除，所以常采取持续改进的方法。异常因素的特点表现为：对质量变异的影响很大；在过程中时有时无；对质量变异的影响方向是确定的；异常因素是可以控制的（可以查明、可以消除）。由于异常因素所造成的质量变异、质量波动，其原因可以查明、可以消除，所以采取的态度应该是“严加控制”。正常质量波动表现出质量数据形成典型分布（在确定的生产条件下，质量数据的分布中心和标准偏差表现为确定的值）。异常质量波动表现出质量数据的典型分布遭到破坏，即质量数据的分布中心和标准偏差发生显著的变化。统计过程控制就是要保持过程中只有正常因素起作用，控制异常因素的作用，使过程处于稳定受控状态。为了实现过程控制，必须
25、采用科学的质量控制方法，如统计技术中分布状态、控制图，来捕捉过程中的异常先兆，并结合专业技术消除异常的质量波动。也就是说，统计过程控制是通过应用统计技术识别异常、消除异常，把不合格原因消灭于过程之中，达到预防不合格品产生的目的。2、统计过程质量控制的步骤质量控制大致可以分为7个步骤。（1）选择控制对象。（2）选择需要监测的质量特性值。（3）确定规格标准，详细说明质量特性。（4）选定能准确测量该特性值的监测仪表，或自制测试手段。（5）进行实际测试并做好数据记录。（6）分析实际与规格之间存在差异的原因。（7）采取相应的纠正措施。当采取相应的纠正措施后，仍然要对过程进行监测，将过程保持在新的控制水准
26、上。一旦出现新的影响因子，还需要测量数据，分析原因，进行纠正，因此这7个步骤形成了一个封闭式流程，称为“反馈环”。这点和六西格玛质量突破模式的DMAIC有共通之处。质量控制技术包括两大类：抽样检验和过程质量控制。抽样检验通常是指生产前对原材料的检验或生产后对成品的检验，根据随机样本的质量检验结果决定是否接受该批原材料或产品，过程质量控制是指对生产过程中的产品随机样本进行检验，以判断该过程是否在预定标准内生产。抽样检验用于检验与评价，而过程质量控制应用于各种形式的生产过程。因此，所谓统计过程质量控制，是利用数理统计的方法，对生产过程的各个阶段进行控制。从而达到改进与保证产品质量的目的。SPC强调
27、全过程预防为主的思想。SPC不仅可用于制造过程，而且还可以用于服务过程，以改进和保证服务质量。SPC强调全员参加，人人有责，强调采用科学的方法来达到目的。3、SPC的特点许多质量管理技术是对已生产出来的产品进行分析、检验或评估，以找出提高产品质量的途径和方法，这是事后补救的方法。而统计过程控制与其他方法不同，它是在生产过程的各个阶段对产品质量进行适时的监控与评估，因而是一种预防性的方法，强调全员参与和整个过程的控制。因而其特点可总结为以下几点。（1）产品质量的统计观点。应用数理统计方法分析和总结产品质量规律的观点是现代质量管理的基本观点之一。产品质量的统计观点包括以下两方面内容。产品质量或过程
28、质量特性值是波动的。在生产过程中，产品的质量特征值的波动是不可避免的，它是由设备（Machine）、材料（Material）、操作人（Man）、工艺（Method）、环境（Environment），即4MIE五个方面等基本因素的波动综合影响所致。由于产品在生产中不断受4MIE等质量因素的影响，而这些质量因素是在不断变化的，即使同一个工人，用同一批原材料在同一台机器设备上所生产出来的同一种零件，其质量特性值也不会完全一样。它们或多或少存在差异。这是质量变异的固有本性波动性。产品公差制度的建立已表明产品质量是波动的。产品质量的变异具有统计规律。即产品质量特性值的波动具有统计规律性。产品质量特性值的
29、波动幅值及出现不同波动幅值的可能性大小，服从统计学的某些分布规律。在质量管理中，常用的分布主要有正态分布、二项分布、泊松分布等，而寿命特性值很多服从指数分布。知道了质量特性值服从什么分布，就可以利用这一点来保证与提高产品的质量。因此，可以用统计理论来保证与改进产品质量。统计过程质量控制就是在这种思想指导下产生的。（2）发现及纠正异常因素。从对质量的影响大小来看，质量因素的波动分为两种：正常波动和异常波动，或称为偶然误差（偶然因素）和系统误差（异常因素）。产生质量波动的因素分为随机因素和异常因素两大类。随机因素对产品质量和过程的影响可用质量改进的技术与方法进行识别、减小和降低；异常因素对产品质量
30、的影响很大，在生产过程中应利用SPC控制技术及时分析，并纠正和消除。因此，在正常生产过程中一旦发现异常因素，则应尽快地把它找出来，并采取措施将其消除。这就是抓主要矛盾。SPC控制技术是发现及纠正异常因素的科学工具。（3）稳定状态是过程质量控制追求的目标。在生产过程中，只有随机因素而没有异常因素的状态称为稳定状态，也叫统计控制状态。在统计控制状态下，对产品质量的控制不仅可靠而且经济，所产生的不合格品最少。因此，稳态生产是过程控制所追求的目标。（4）预防为主是统计过程控制的重要原则。质量是制造出来的，不是检验出来的。统计过程控制的目的是在生产过程中实施一种避免浪费，不生产废品的预防策略，发挥质量管
31、理人员、技术人员、现场操作工人的共同作用，从上、下工序过程的相互联系中进行分析，实现“预防为主”的原则，在生产过程中保证产品质量。现代质量管理强调以预防为主，要求在质量形成的整个生产过程中，尽量少出或不出不合格品，这就需要研究两个问题：一是如何使生产过程具有保证不出不合格品的能力；二是如何把这种保证不出不合格品的能力保持下去，一旦这种保证质量的能力不能维持下去，应能尽早发现，及时得到情报，查明原因，采取措施，使这种保证质量的能力继续稳定下来，保持下去，真正做到防患于未然。前一个问题一般称为生产过程的工序能力分析，后一个问题一般称为生产过程的控制。九、 抽样检验的基本术语1、抽样检验的概念所谓抽
32、样检验是指从批量为N的一批产品中随机抽取其中的一部分单位产品组成样本，然后对样本中的所有单位产品按产品质量特性逐个进行检验，根据样本的检验结果判断产品批合格与否的过程。如果样本中所含不合格品数不大于抽样方案预先最低规定数，则判定该批产品合格，即为合格批，予以接收；反之，则判定该批产品不合格，予以拒收。简言之，按规定的抽样方案随机地从一批或一个过程中抽取少量个体进行检验称为抽样检验。计数抽样检验方案是以数理统计原理为基础，适当兼顾了生产者和消费者双方风险损失的抽样方案，具有科学的依据，并提供一定的可靠保证。抽样检验适用范围：检验项目较多时；希望检验费用较少时；生产批量大、产品质量比较稳定的情况；
33、不易划分单位产品的连续产品，例如，钢水、粉状产品等；带有破坏性检验项目的产品；生产效率高、检验时间长的产品；有少数产品不合格不会造成重大损失的情况。由于抽验的检验量少，因而检验费用低，较为经济，而且该方法所需人员较少，管理也不复杂，有利于集中精力，抓好关键质量。由于是逐批判定，对供货方提供的产品可能是成批拒收，这样能够起到刺激供货方加强管理的作用。但抽样检验也存在着如下的缺点：经抽验合格的产品批量中，可能混杂一定数量的不合格品；抽验存在着错判的风险，不过风险大小可根据需要加以控制；另外，抽验前要设计方案，增加计划工作或文件编制工作量；抽验所得的检测数据比全检少。2、基本术语（1）单位产品和样本
34、大小n。为了实施抽样检查的需要而划分的基本单位称为单位产品。单位产品就是要进行检验的基本产品单位，单位产品的划分有随意性，根据具体情况而决定。如果按自然划分，如一批灯泡中的每个灯泡称为一个单位产品、一台电视机、一双鞋、一个发电机组等。而有的单位产品不可自然划分，如铁水、布等，必须人为规定出其单位，如一米布、一匹布等。样本是指从群体中随机抽取部分的单位体，样本大小用n表示，抽样检查的样本100%检验。（2）交验批和批质量。交验批是提供检验的一批产品，交验批中所包含的单位产品数量，称为批量，用N表示。无论是企业内部的产品检验还是使用方的购入验，抑或是成品的出货检验，所采取的批量大小都要因时因地而异
35、。当从成品，或半成品，或零部件中抽取一部分样本加以测定分析时，绝不是仅仅为获取样本本身的情报或状况，而是要从样本的检验结果推断群体（或该批量，或该工程）的状态，以便对群体采取措施。由于质量特性值的属性不同，评价交验批质量水平的方法也有所不同。例如：*批中所有单位产品的某个特征的平均值，如一批灯泡的平均使用寿命；*批中每个（或每百个等）单位产品的平均疵点数（或缺陷数等）；*批中不合格的单位产品所占的比例（即不合格品率）。（3）合格判定数Ac和不合格判定数Re,合格判定数Ac。在抽样方案中，预先规定的判定批产品合格的样本中最大允许不合格数，通常记作Ac或C。也称为接收数。不合格判定数Re。在抽样方
36、案中，预先规定的判定批产品不合格的样本中最小允许不合格数，通常记为Re。也称为拒收数。（4）合格质量水平（AQL）和不合格质量水平（RQL），合格质量水平（AQL）也称可接收质量水平或可接收的质量界限，在抽样检查中，认为可以接收的连续提交检查批的过程平均上限值，称为合格质量水平。而过程平均是指一系列初次提交检查批的平均质量，它用每百单位产品不合格品数或每百单位产品不合格数表示。具体数值由产需双方协商确定，一般由AQL.符号表示。不合格质量水平（RQL.）是指在抽样检查中，认为不可接收的批质量下限值。（5）抽样检验方案。抽样检验方案是在抽样检验时，合理确定样本量大小和有关接收准则（判定数组）的一
37、组规则。3、抽样方案的分类（1）按照质量特性值的性质分类。按照质量特性值的性质，抽验方案可分为计数抽验方案和计量抽验方案两类。计数抽验方案是指根据规定的要求，用计数方法衡量产品质量特性，把样品中的单位产品仅区分为合格品或不合格品（计件），或计算单位产品的缺陷数（计点），根据测定结果与判定标准比较，最后对其制订接收或拒收的抽验方案。由于计数抽验仅仅把产品区分为合格与否，它具有手续简便、费用节省、且无须预定分布规律等优点。计量抽验方案是指对样本中的单位产品质量特性进行直接定量计测，并用计量值作为批判定标准的抽验方案。这类方案具有信息多，判定明确等特点。一般更适用于质量特性较关键的产品检验。对成批成
38、品抽验，常采用计数抽验方法；对于那些需作破坏性检验及检验费用极大的项目，一般采用计量抽验方法。（2）按抽样方案制订原理分类，按抽样方案制订原理，抽样方案可分为标准型抽样方案、挑选型抽样方案和调整型抽样方案。标准型抽样方案是指能同时满足生产方和使用方双方要求，适用于孤立批的检验。挑选型抽样方案是指对被判为不合格的批进行全数检验，将其中的不合格品换成合格品后再出厂。这种抽样方案适用于不能选择供货单位时的收货检验、工序间的半成品检验和产品出厂检验。如果不合格批可以废弃、退货或降价接收，不宜应用这种抽样方案。此外，破坏性检验也不能应用该方案。调整型抽样方案是指根据产品质量的好坏来随时调整检验的宽严程度
39、。在产品质量正常时，采用正常抽检方案；当产品质量变坏或生产不稳定时，采用加严抽检方案，以保证产品质量；当产品质量有所提高时，则换用放宽抽检方案，以鼓励供货者提高产品质量，降低检验费用。在连续购进同一供货者的产品时，如果选用这种抽样方案，可以得到较好的结果。（3）计数抽样方案。根据只有在检验批中最大交验批限度地进行抽样作出批合格与否的判定这一准则，抽样方案可分成一次、二次与多次抽样等类型。一次抽样是一种最基本和最简单的抽样检查方法，它从总体N中抽取n个样品进行检验，根据n中的不合格品数d和预先规定的允许不合格品数Ac对比，从而判断该批产品是否合格。二次抽样是指最多从批中抽取两个样本，最终对批作出
40、接收与否判定的一种抽样方式。此类型须根据第一个样本提供的信息，对第一个样本检验后，可能有三种结果：接收、拒收及继续抽样。若得出“继续抽样”的结论，抽取第二个样本进行检验，最终作出接收还是拒收的判断。多次抽样是一种允许抽取两个以上具有同等大小样本，最终才能进行批产品作业接收与否判定的一种抽样方式。因此，通常采用一次或二次抽样方案。4、抽样检验的特点无论哪种抽样方法，它们都具有以下三个共同的特点。（1）批合格不等于批中每个产品都合格，批不合格也不等于批中每个产品都不合格。（2）抽样检查只是保证产品整体的质量，而不是保证每个产品的质量。（3）在抽样检查中，可能出现两类风险和。一种是把合格批误判为不合
41、格批，这对生产方是不利的，称为第类风险或生产方风险，以表示，一般值控制在1%、5%或10%。另一种是把不合格批误判为合格批，对使用方产生不利，称为第类风险或消费者风险，以表示，一般值控制在5%或10%。十、 计数抽样检验的基本原理1、接收概率与接收概率曲线把具有给定质量水平的交检批判为接收的概率，称为接收概率L（P），当用一个确定的抽检方案对产品批进行检查时，产品批被接收的概率是随产品批的批不合格品率P变化而变化的，它们之间的函数关系可以用一条曲线来表示，这条曲线称为接收概率曲线接收概念L.（P）与不合格率P在坐标系中的图像。（1）接收概率。接收概率是用给定的抽样方案验收某交检批，结果为接收的
42、概率。当抽样方案不变时，对于不同质量水平的批接收的概率不同。（2）接收概率与抽样特性曲线。在实际工作中，每一个交验批的不合格品率不仅是未知的，而且是变化的。对于一定的抽样方案（N，n，Ac）来说，每一个不同的P值都对应着唯一的接收概率L（P）。当P值连续变化时，特定抽样方案的接收概率随P值的L（P）变化规律称为抽样特性。2、抽样方案的风险与抽样方案的确定（1）抽样方案的风险。抽样检验是通过样本去推断总体，这样就难免出现判断错误。常见的错误有两类：第一类错误判断是将合格批作为不合格批而拒收，对生产商不利；第二类错误判断是将不合格批作为合格批而接收，对使用者不利。因此，对于给定的抽样方案（n/Ac
43、），当批质量水平P为某一指定的可接收值（如P0）时的拒收概率叫做生产方风险；对于给定的抽样方案（n/Ac）.当批质量水平P为某一指定的不可接收值（如P1）时的接收概率叫作使用方风险序。显然，对于生产者而言，希望较小些；对于使用者来说，则希望越小越好。在选择抽样方案时，应选择一条合理的OC曲线，使两种风险尽量控制在合理的范围内，以保护双方的经济利益。（2）抽样方案的确定。为了使抽样方案既能满足对产品质量的要求，又能经济合理地降低成本，就必须使生产者的风险和使用者的风险都尽可能小。为此，首先由供需双方共同协商确定P0、P1、四个参数，然后求解下列联立方程就可求得样本含量n和合格品判定数Ac。3、计
44、数标准型一次抽样方案制订与选择（1）标准型一次抽样方案制订和实行步骤。（2）标准型一次抽样方案制订原理，标准型抽样方案是在为了同时保障生产方和顾客利益，预先限制两类风险和的前提下制定的，也即要求确定接收上限P0和拒收下限P1。4、计数调整型抽样方案在计数抽样检验中，最为广泛应用的是调整型抽样检验。所谓调整型抽样检验，是指一组严宽程度不同的抽样方案及将它们联系起来的转移规则。当产品质量正常时，采用正常抽样方案进行检验；当产品质量下降或生产不稳定时，采用加严抽样方案进行检验。所以，计数调整型抽样检验是根据产品质量变化情况，适当地根据转移规则对抽样方案的宽严程度进行调整，为使用方和生产方提供适当的保
45、护，把抽样检验和质量变化联系在一起形成的一个动态过程。是根据供货者过去提供产品质量情况，调整检验的宽严程度，以促使供货者提供合格产品的一种抽样检验。因此，调整型抽样检验是由正常、加严、放宽和暂停四种不同程度的方案和一套转换规则组成的抽样体系。（1）计数调整型方案制订程序。（2）AQL的确定，在中华人民共和国国家标准GB/T2828.12003逐批检查计数抽样程序及抽样标准中，提出了接收质量限（AcceptanceQualityLimit，AQL）的概念，取代了合格质量水平（AcceptableQualityLevel，AQL）。AQL是指生产方和使用方能够共同可接收的连续交验批的过程平均不合格
46、品率的上限值，AQL不是针对某一批产品或某一个抽样方案的描述，而是生产方和使用方商定的过程平均的不合格品率的上限。（3）检查水平与样本大小字码。调整型抽样方案中，除了预定一个AQL外，还要选定一个检查水平。所谓检查水平是根据经过综合考虑所需抽检费用和一旦被拒收可能造成的损失而确定的样本大小。在AQL相同的条件下，如检查水平低，样本就小，检验费用也少。GB2828把检查水平由低到高分为7个等级：S1，S2，S3，S4，、；前四个为特殊检查水平，适用于军品检验或破坏性检验等检验。为了简化抽样方案表，可以预先将抽样样本大小n用一组字码表示，再通过字码和AQL查得抽样方案。由于样本大小是根据检查水平和
47、批量确定的，所以中华人民共和国国家标准GB28282003专门制订了一个字码表。表中，每种字码代表一个样本大小。（4）转移规则。转移规则是指从一种检验状态转移到另一种检验状态的规定。调整型抽样方案是根据连续交验批的产品质量及时调整抽样方案的宽严，以控制质量波动，并刺激生产方主动、积极地不断改进质量。开始检验时，一般先从“正常检验”开始，在按一定的规则选择转移方向。中华人民共和国国家标准GB28282003给出了4种检验状态及6个转移规则。正常转为加严。正常检验开始以后，一旦发现有一批被拒收，则从被拒收的这一批开始计算，如果连续5批或者不到5批，又有一批被拒收，则应立即从下批开始加严检验。加严转换为正常。当采用加严方案时，如果连续5