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1、C=0抽样方案第一部分 C=0抽样计划说明：本部分用于QC培训，已帮助他们正确理解并使用C=0抽样计划历史背景抽样表及其使用抽样检验中的几个基本概念本部分考试为闭卷考试抽样方案的历史发展背景MIL-STD-1051950年美国军方首先使用，是世界上影响最大的抽样检验方案，1995年美国军方废止此方案（最后的版本为E），以ANSI/ASQC Z1.4代替。1996年颁布MIL-STD-1916。ISO组织在MIL-STD-105D基础上转化成国际标准ISO2859-1974，目前最新版本为2003很多国家都将MIL-STD-105转化后成为其国家标准1981年我国在ISO2859-1974的基础
2、上建立了GB/T2828，目前最新版本为2003C=0抽样方案0缺陷抽样方案1965年，美国的一位大学教授尼古拉斯斯托格力亚发表C=0抽样方案，几经改版，目前最新的版本为第四版。1996年美军发布MIL-STD-1916作为新的军方采购的接收标准，也是一种0缺陷抽样方案。为什么采用C=0抽样方案由于“零缺陷”（C=0）抽样方案的判定准则限定为“0收1退”，只要出现一个缺陷品，不论批量大小、样本多少，都可以判整批不合格。突出“零缺陷”观念，可以促进大家质量意识提升。“零缺陷”（C=0）抽样方案的另外考虑是：如果你的质量相当差，大于0的允收数并没有多大的帮助；当你的抽样计划允收数大于零，你在授权你
3、的检验人员接受一些可能没有用的产品；零缺陷强制对任何不合格采取措施；经济性：较少的抽样数量。ISO/TS16949的要求：“7.1.2 对计数型数据抽样，其接收水平应是0缺陷（8.2.3.1）”C=0抽样表和抽样检验有关的几个概念可接收质量水平（AQL）：在一个批次中，可以接受的不合格的最高比例。当不合格比例低于AQL时，有很大的概率被接受。平均检出质量（AOQ）：检出产品的所期望的平均质量水平，AOQ随送检物料水平变化。平均检出质量界限（AOQL）：AOQL是AOQ最坏的情况下的AOQ，意味着经过抽检合格的产品，不良率最坏的情况。通过抽样方案进行检验不适用的情况：过程非常稳定：全检或者免检+
4、统计监控不良率非常低：免检+统计监控第二部分 计数型抽样原理说明：本部分用于QE培训，以帮助QE确定产品检验，制程控制，以及产品和制程验证时的抽样数量和频次计数型抽样的数学模型OC曲线本部分考核方式为开卷考试抽样原理案例1:200个产品中有2个不良，现在抽样抽50个，1收2退。问拒收的概率是多少？抽到0个不良品的概率为：抽到1个不良品的概率为：所以接收概率Pa=93.84%概念：式中1-Pa=6.16%，是抽样时候，生产者风险，记为，也叫I类风险抽样方法实际上是一种假设检验。假设不良率达到要求，则抽n个，不良数在1-的情况下会少于等于Acc值。假设不良率达不到要求，则抽n个，不良数在1-的 情
5、况下会大于等于Rej值。称为使用者风险，也称II类风险。有些抽样方案设计的时候，存在AccRej-1的情况，形成Acc不良数Rej的情况，然后通过加抽形成多次抽检的方案。和抽样有关的几个分布二项分布：二项分布是n个独立的是/非试验中成功的次数的概率分布，其中每次试验的成功概率一样。（二项分布的计算方式如何推导？）超几何分布：由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还）。前述案例中已给出超几何分布计算的案例。泊松分布：当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似。事实上，泊松分布是由二项分布导出的。概率密度累积概率OC曲线案例：有N=10000个产品，不良率为
6、P，我们抽取n=100个，1收2退。分别计算P=1%,2%,3%时的接收概率Pa根据泊松分布，Pa分别为：Pa1=73.58%;Pa2=40.64%;Pa3=19.91%当P从0100%变化时的曲线。称作上述抽样方案的OC曲线。不同抽样数下的曲线变化 0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%7.00%8.00%9.00%10.00%11.00%12.00%13.00%14.00%15.00%16.00%17.00%18.00%19.00%20.00%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%P1.00%3.00%5.00
7、%7.00%9.00%11.00%13.00%15.00%17.00%19.00%21.00%23.00%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%Pa20Pa50Pa100Pa200C=0时的OC曲线案例：有N=10000个产品，不良率为P，我们抽取n=50个，0收1退。分别计算P=1%,2%,3%时的接收概率Pa根据泊松分布，Pa分别为：Pa1=60.65%;Pa2=36.79%;Pa3=22.31%当P从0100%变化时的曲线。在不同抽样数情况下的曲线变化Pa0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%7.00%8.0
8、0%9.00%10.00%11.00%12.00%13.00%14.00%15.00%16.00%17.00%18.00%19.00%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%n=50，c=00.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%7.00%8.00%9.00%10.00%11.00%12.00%13.00%14.00%15.00%16.00%17.00%18.00%19.00%20.00%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%Pa20Pa50Pa100Pa200其它情况下使用抽样原理（扩展）产品或制程验证（案例研究）计数型数据假设检验抽样数量确定