统计讲义(常用QC7手法)

PAGE2PAGE27企业管理培训系列资料统计讲义（常用QC7手法）（仅供参考）撰写人：李春洲个人资料未经许可不得复印第一章什么是统计1.统计（statistics）：是由国家（state）一词演化而来的，它的意思是收集和整理国情资料、信息的一种活动。2.统计方法：是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对所反映的问题作出一定结论的方法。3.统计方法在质量管理中的用途：3.1提供表示事物特征的数据；3.2比较两事物的差异；3.3分析影响事物变化的因素；3.4分析事物之间的相互关系；3.5研究取样和试验方法，确定合理的试验方案；3.6发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化；3.7描述质量形成过程。统计方法基础知识1.产品质量波动（变异）：a.正常波动：是由随机原因引起的，这些原因在生产过程中大量存在，对产品质量经常发生影响，但它造成的质量波动往往很小。一般情况下，这些波动是允许存在的。公差就是承认这种波动的产物。我们把仅有正常波动的生产过程称为控制状态或稳定状态。b.异常波动：是由系统原因引起的波动。这些因素在秤过程中并不大量存在，但一旦出现，对产品质量的影响就比较显著。如：原料不合格；机器带病运转；测量工具系统性误差；作业员违章操作等。这些原因引起的质量波动大小和作用方向一般具有一定的周期性或方向性，因此，一般说来在生产中是不允许存在的，这种状态称为失控状态或不稳定状态。质量管理的重要工作，就是要找出波动的规律，把正常波动控制在合理的范围内，消除系统原因引起的异常波动。2.统计数据及其分类：a.计量数据：凡是可以连续取值的数据，叫做计量数据。如：长度、温度、硬度、强度、化学成分等；b.计数数据：凡是不能边续取值的数据，叫计数数据。如：不良品数、缺陷数等。3.统计量数值：省略第三章排列图（柏拉图）由意大利经济学家巴雷特分析社会财富分配时发明的，由美国人裘兰博士加以推广。排列图是指将问题的原因或是状况进行分类，然后将所得的数据由大到小排列后所绘出的累计柱状图。作用：在现场众多的不良品问题中，找出关键的前几名，以便解决今后工作的重点。作出方法：列出所有不良项目，并收集相应时期的数据；按数据大小排列不良项目；设定坐标系，填上坐标值，左纵坐标为不良数据，右纵坐标为不良率累计百分比，横坐标为不良项目；按数据多少绘出柱状图，并在其X轴下方记入项目；计算各项目所占比例，累计后将其值填入坐标系中；将各点连结起来，一直到100%；记入图名，作成者、作成时间等相关内容。例如：某厂TJ50录音机2000年3月份工序内不良发生情况如下：序号不良项目数量累计1抖晃8741.00%2音量小4260.80%3R键不锁定3175.50%4K盖伤痕2184.40%5共振1391.50%6播音失真1096.20%7其它8100%根据以上数据，可以画得以下排列图TJ50录音和3月份不良柏拉图通过排列图，可以很直观地看出，头四位不良，占了总不良的80%以上，根据抓大放小，针对关键的原则，4月份起主要管理的重点，应在头四项，其它3项则可暂不予理会。实际操作注意点：重点管理占80%的前几项不良，其它剩余项目并非全然不予理会，当前几项不良消失后，后几位又开上来，成为必须重点对策的不良。“其它”栏的数据不能超过20%，否则便要往下细分。在现场管理中，此图通常在不良品的等级，种类、数量、损失金额、原因的分析上用的较多。因果图（鱼骨图、鱼刺图）因果图是指用树状结构绘出因果关系的图，由日本石川馨首先提出的，又叫石川图。作用：将影响品质的诸多原因一一找出形成因果对应关系，使人一目了然，对于确定正确的对策方案有帮助。作成方法：列出品质发生异变的项目；画出4MIE5条支干或只画出相关的支干；在支干上画出相关次支干，并写出原因，次支干与主支干互为因果关系；如此反复，直至所有支干和最终一层原因写出为止；记入图名、作成者、作成日期等项目。例如：在TJ50的不良中，经过调查发现占不良首位的抖晃，主要是由以下几个方面的原因造成：P卷轴不良、C齿轮松动，测试带过期。C齿轮扇P卷轴不良夹具未调整托盒不良有飞刺压入不良未定期更换抖晃C轴直径小测试带旧C轮松动TJ50录音机抖晃因果图从图中可以看出，每一支干都是由次支干的原因造成的，要解决抖晃这个最终问题，就得从最小的次支处入手。实际操作要领：尽可能多听取现场当事人的意见，从中筛选出相关的原因；要记入事实原因，不可以想当然地提造出因果关系来；要当因果干支太多时，要选取重要的给予优先对策；每一个问题都要创根问底，直至找出真正原因；要解决主干，就得先解决支干，要解决支干就得解决下一个次支干；因果图只告诉你问题的原因在哪，不会告诉你哪一个更重要，哪一个需优先处理，因此要结合其它QC手法，才能发挥更大作用。散布图以点的形式在坐标系上，画出两个对应变量之间的内在关系的图，也称为：散点图、相关图。作用：用于确认两个变量之间是否存在某种内在关系，有助于判别原因真假。作成方法：确定要调查的两个变量，收集相关的最新数据；设定坐标系，将两个变量分别写入X轴、Y轴；将相对应的两个变量，以点的形式上坐标系；必要时可将前后两个点联结起来，以便于观察；记入图名、作成者、作成时间等项目。例如：为确定TJ50录音机连续运转之后，速度是否发生改变，经试验获得以下数据：连续运转与速度一览表时间（H）速度（HZ）时间（H）速度（HZ）t（H）V（HZ）130301130102129902302812300822298833026133006232986430241430152429845302215300225298363020163000262990730281729982729808301618299728295693014192994292974103012202995302990运转时间与速度散布图从图中可以看出，随着运转时间的延长，速度是明显下降趋势，即二者的内在关系为负相关。实际操作要点：两组变量数据的收集至少30个以上，最好有50个；当两点重复时以⊙做记号，三点重复时以◎作记号；通过图形可以看出两个变量之间的三种内在关系。负相关，相关性强负相关，相关性弱不相关正相关，相关性强正相关，相关性弱直方图对同一类型的数据进行分组统计，并根据每一组所分布的数据画出柱子状的图，也称“柱状图”。作用：弄清众多数据的分布状态，了解总体数据的中心和变异，并以此推测事物总体的发展趋势。作成方法：收集同一类型数据；设定组数，并计算全距、组距、组界、中心值：A．组数：为了便于观察分布情况，人为设定的数值区，通常如下：数据量：50~100100~250＞250组数：6~107~1210~20B．全距：代号为R，即数据中最大值与最小值之差；C．组距：等分各组的宽度，代号为H，即：H=全距/组数=R/组数，通常要调整到测定单位的整除数；D．组界：各组数之间的界限值；E．中心值：各组界之间的中心值，也称中值，代表值。c、统计符合各组数值的数据次数；d、按横坐标为数据特性值，纵坐标为数据的次数值，建立坐标系；e、按每一组数据的多少在坐标系里画出直柱图；记入图名、作成者、作成时间等相关项目。最小值全距最中值组距组界中心值1组2组3组4组5组6组例如：为了解TJ500录音机磁带速度分布情况，经过测定获得以下数据：录音要速度一览表NO实测NO实测NO实测NO实测NO实测129866299111299516303021297923007729791230111729692230063296883011132967183019232998430449301114303819303224299552979103002152981203028253013NO实测NO实测NO实测NO实测NO实测263003312995363017412989463004272915323008373012423011473010283015333028383030433007483011292994342992392986443021493001302975353015402968452990502957*规格为：3000+90，测定单位为HZ。从表中可得：全距R=3044-2957=87HZ，设组数为8组，那么，组距HZ87/8=10.87≈11HZ，那么，第一组的下界=最小值-测定单位/2（一般除以2）=2957-1/2=2956.5HZ，其它各组相应数据如下：组次组数数据次数中心值12956.5-2967.52296222967.5-2978.54297332978.5-2989.57298442989.5-3000.59299553000.5-3011.514300663011.5-3022.56301773022.5-3033.55302883033.5-3044.523039T550录音机磁带速度直方图Min=2957X=3001.46Max=3044S=19.8从上图可以看出整体平均值略微偏左，整体分布仍为常态分布，工序正常，有了直方图，还可以进一步计算工序能力是否可以满足要求。实际操作要点：直方图一般有以下几种分布情况；当数据出现异常分布时，首先要做如以下确认工作：A．测定数据有无遗漏？有无混入其它不相关数据？B．组距设定是否恰当？应为测定单位的整除数；C．必要时，将数据重新细分后，再确认分布情况。尽可能多收集数据，至少50个以上；收集数据时，应是随机的；异常分布时，必须采取对策，使数据处于正态分布。正态分布左偏或右偏离岛分布锯齿分布双峰分布平顶分布检查表以表格的形式，对数据进行简单整理和分析的一种方法，也称为调查表，统计分析表、查核表。作用：简便，直观地反应数据的分布情况。作成方法：确定查核对象、查检者、查检时间等；将查检项目列入表中，必要时可利用图表说明；将相关的检查数据列入表中。从表中可以清楚知道TT550录音机当天的品质状况如何。TT550QC检查成绩表担当作成品名TT500检查日期2000/4/6数量1200不良数15合格率98.8%批次4-1不良项目等级数量备注共振B3音量小B2声音不清B1失真B4上框印刷不良C3G臂弹簧安装不良C2……实作要领该表多用于产品品质相对稳定时维持管理上；表的格式千差万别，无需追求统一，只要实用就可以；向其他部门反馈信息情报时，如果每个数据有实物的话，则更有说服力。分层法分层法是指：按某一线索，对数据进行分门分类，统计的方法，也有人称之为“层别法”。作用：寻找出数据的某项特性或共同点，对现场中的即时判定有帮助。作成方法：确定分层线索，即按照什么条件进行分层；确定该分层条件所对应的范围；统计符合各分层的条件；记入图名、作成者、日期等项目。实际操作要领：如果是以某一生产要素为线索进行分层处理的话，则所得到的数据有助于判断；与其它QC手法结合使用，效果更明显。控制图用统计方法分析品质数据的特性，并设置合理的控制界线，对引起品质变化的原因进行判定和管理，使生产处于稳定状态的一种时间序列图，有人称为“管制图”、“管理图”美国人休哈特于1924年创立的，所以又叫休哈特图。常用的控制图有以下几种：一般情况下使用X-R控制图，当样本数＞10以上时，用S图代替R图；需要把数值直接记入控制图时，可以用X-R控制图更方便；每一个数据都进行管理，或者是样品数据均匀，多抽样也无太大意义时，用X-RS控制图。数据类型分布形态控制图类型备注计量值正态分布平均值—极差X-R控制图平均值—标准差X-S控制图中位值—极差X-R控制图单值—移动极差X-RS控制图计件值二项分布不合格品率P控制图不合格品数Pn控制图计点值泊松分布缺陷数C控制图单位缺陷数u控制图控制图使用场合：当需要通过事物的计量值的长度、重量、强度、纯度、收缩率等来管理品质时，用到X-R图；当需要通过不良率、合格率、报废率、交货延迟率等来管理品质时，用到P图；当需要通过不良个数来管理品质时，用到Pn图；从预先确定的单位中统计所有的不良数，并以此来管理品质时，用到C图；从非固定的试料中统计所有不良数，并以此来管理品质时用u控制图。控制图常用代号知识：代号含义计算方法备注X试料的平均值X=（X1+X2+X3+…+Xn）/n读XBARX中位值位于最中间的数据（奇XMEDIANS标准差（X1-X）+（X2-X）+…+（Xn-X）S=—————————————————n读SMALLR极差MaxXi—MinXj读RRS移动极差Rs=︱Ri-Ri+1︱i=1.2.3…n-1读RsP不良率P=试料不良数/试料总数读PPn不良个数试料中的不良总数读PnC不良个数任可一定单位中的不良个数读Cu不良个数平均每个单位的不良个数读u控制图作用能够判断品质是处于稳定状态还是处于异常状态；可以确认不良对策是否有效；可用作日常品质维持管理的主要工具。5.实际操作要领(仅以X-R控制图为例)（1）选定要控制的对象，一般在《标准作业书》里都有详细规定。（2）准备数据。要生产稳定时期的最新数据。以此数据作成的控制图，在日后使用过程中如不能真实反映品质状况，还需重新研讨收集数据的时期。数据量越多越好，尽量在100个以上，组数在20~25以上。（3）计算以下各值：中心值（CL）、上限值（UCL）、下限值（LCL）、平均值（X）、总平均值（X）、极差平均值（R）。X控制图R控制图UCL=X+A2RCL=XLCL=X-A2RUCL=D4RCL=RLCL=D3R*其中A2、D4、D3可以从《系数表》中查得。*上下限计算到小数点后面二位。X-R管理图系数表NA2B3B4C4D3D4M3A221.88—3.2670.797—3.2671.8831.023—2.5680.886—2.5751.18740.729—2.2660.921—2.2820.79650.577—2.0890.94—2.1150.69160.4830.031.970.951—2.0040.54970.4190.1181.8820.9590.0761.9240.50980.3730.1851.8150.9650.1361.8640.43290.3770.2391.7610.9690.1841.8160.412100.3080.2841.7160.9720.2231.7770.363110.2850.3211.6790.9750.2561.744—120.2660.3541.6460.9770.2831.717—130.2490.3821.6180.9790.3071.693—*当N=2—6时，不考虑R控制图中的下限。（4）在空白通用X-R控制图上，记入品名、品质特性、规格、测定单位、测定仪器、测定者、测定日期等内容。（5）在空白通用X-R控制图的相应位置上画上UCL、CL、LCL线，其中UCL、LCL线为红色虚线，CL为红色实线。A.例如，T550录音机P卷轴自1998/3起生产工序一直处于稳定状态，试作成X-R管理图。T550P卷轴压入高度数据一览表规格11.6±0.1测定者张测定日期1998/4/1~4/30单位0.0测定仪器百分仪测定场所部组组号实测值X1X2X3X4X5XX4月1日11.5811.5711.6111.611.5911.590.044月2日11.5511.6211.611.5411.6111.580.084月3日11.5611.5911.5811.5911.611.580.044月4日11.611.6111.5711.6111.611.60.044月7日11.5611.5811.5811.5811.5711.570.024月8日11.5611.5811.611.6111.5711.580.054月9日11.5911.5711.6211.5911.6411.60.074月10日11.5611.5911.6411.611.6111.60.084月11日11.5911.5811.6111.6311.611.60.044月14日11.6211.5911.5911.5911.6211.60.034月15日11.5811.5711.6111.611.5911.590.044月16日11.5511.6211.611.5411.6111.580.084月17日11.5611.5911.5811.5911.611.580.044月18日11.5911.5811.6111.6311.611.60.044月21日11.6211.5911.5911.5911.6211.60.034月22日11.611.6111.5711.6111.611.60.044月23日11.5611.5811.5811.5811.5711.570.024月24日11.5611.5811.611.6111.5711.580.054月25日11.5911.5711.6211.5911.6411.60.074月27日11.5611.5911.6411.611.6111.60.08*每天测取5个数据，X=11.59R=0.04X控制图R控制图UCL=X+A2R=11.59+0.577×0.04=11.61CL=X=11.59LCL=X-A2R=11.59-0.577×0.04=11.56UCL=D4R=2.115×0.04=0.0846CL=RLCL=D3R=不存在B.试以该数据作成的控制图对5月份的压入高度进行管理。又设5月份的头几天共获得以下数据：5月份P卷轴压入高度实测数据日期X1X2X3X4X5XR5月2日11.5511.5711.5711.5411.5711.560.035月5日11.5611.5811.5811.5811.5911.580.035月6日11.5811.5911.5811.5911.611.5880.045月7日11.5811.6111.611.611.611.60.035月8日11.611.6211.6111.6111.6111.610.025月9日11.5711.5911.5811.5811.5911.580.02X控制图R控制图C．将以上数据填入到控制图。随着生产的进行，将每一天的数据记入表中，通过连接点线的走势，就能很好地判定品质是否处于稳定或异常状态。（6）当点线走势满足以下条件时，判定为品质处于稳定状态：A.连续25个点都在控制线内。B.连续35个点中，只有1个点在控制线外。C.连续100个点中，只有2个点在控制线外。（7）当点线走势满足以下条件时，判定为品质处于异常状态：A.点落在控制线外，或刚好在控制线上（要先考虑判稳条件）。B.点的排列不呈随机状态，有明显某一趋势，如以下一些情况：a、连续3点中有2点接近控制线。判异条件ab、连续7点中有3点以上接近控制线。判异b条件c、连续10点中有4点接近控制线。d、连续11点中有10点落在中心线的某一侧。e、连续14点中有12点落在中心线的某一侧。f、连续17点中有14点落在中心线的某一侧。g、连续20点中有16点落在中心线的某一侧。h、当连续7点上升或下降时，即非随机排列。判异h条件j、当点线呈现有规律的周期性波动时。判异j条件判明品质异常之后，最为重要的是要查明原因，消除造成不良的因素，使品质恢复稳定状态。采用QC七大法后产生的直接效果：产品品质（狭义）得以稳定并能提高；不良品下降，内外投诉事件减少；生成本降低，为增加产量打下基础；人机怠工减少，返工减少；检查频度和数量得以减少，各种试验费用随之减少；各种装置、设备、工装的修理，改善式增添合理，有重点间接效果：不是凭直觉或者经验，而是可以科学地、有效地分析现场，把握现场问题；只要明确判断标准，谁都可以同样作出正确判断；平日被忽略的问题重点突出地表现出来，避免管理遗漏；可以具体杂乱的变化中发现问题总的规律性；不会被个别的问题分散了注意力，可以看到整体；因为具有客观性，容易统一众人的意见；在状况说明时，因为有统计分析过的数据，说明可以简单地进行；看一眼图表就能大致明白现状，可以提全员对品质的责任心和关心。使用心得：仅是达成目的的有效手段之一，千万不要忘记，手法始终只是作为管理，作业改善的一种工具，它不能解决所有问题，如：人际关系。利用QC七手法可以解决很多问题，凭借直观和经验，意愿或者胆量并不能处理好事情，但只要牵牵地掌握住QC七手法并加以正确使用的话，则可以解决很多问题。亲自操作此单纯懂得理论更重要，手法的价值取决于是否巧妙运用，如果机械地使用QC的某一种手法或只是简单地进行内容统计的话，都不能充分发挥手法的作用。要使QC手法富有成效，必须全体动员，比如对于因果图来说，只叫某一个人来作成是不会成功的，主要大家齐心协力，共同出计出策才可以做成，因此，齐心合力，共献计策，使手法生效是非常重要的。不仅仅判断最终结果，还要重视收集数据的过程，把握住事实，重要的是抓住目标并追溯数据得出的过程，同时有必要确认其结果是否可信。不进行分门别类就无法很好地进行解析和管理，从上序上获取的数据，有时会存在很多不均衡性，碰到这种场合，就分开不同机器或不同作业人员或不同材料的数据。像这种按生产要素不同而分类的数据，对调查不良和故障产生的原因有很大帮助。真正大问题、大原因只占2/3，现场有很多造成不良的原因，如果都要追交的话，需要很大精力，因此高明的手法就是在重要的原因上浓缩焦点，有的放矢。所有的数据，都有分布不均的特点，因此，差异的因素总是存在的。第四章工序能力有关定义工序能力是指：工序的加工品质满足技术标准的能力。工序能力指数是指表示工序能力满足产品品质标准（产品规格、公差）的程度，一般以Cp或Cpk表示。Cp适用于品质标准规格的中心值与实测数据的分布中心值一致，即无偏离的情况下，而Cpk适用于品质标准规格的中心值与实测数据的分布中心值不一致，即在偏离的情况下。工序能力与生产能力有着本质的区别，工序能力是指品质上所能达到的程度，而生产能力是指数量上所能达到的程度，一个是指数量上，一个是指品质上。就产品本身的品质来说，一般都由机能、性能、外观和包装等四个要素组成，不论哪一个要素，均有各种各样的技术规格要求，这些规格正是平时我们判断良否的依据所在。因此，有人认为，只需将品质的各项要求控制在规格之内就可以了，至于这些数据是处于规格的上限还是下限，就没有必要去理会了，反正都是合格品。此种观点有一定道理，不过要是某一产品的实测数据，总是趋向规格的上限或下限，虽然还没有成为不良，是否就不用理会了？事实告诉我们，有这种趋势的产品，用不了多久，不良就开始发生了，换言之，品质数据的偏离就是某种不良发生的前兆；也是生产要素发生变化的一个信号，那么就得采取相对应的对策，使这种偏离趋势得到纠正。人们经过研究发现，当工序处于稳定状态（生产要素处于理想状态）时，产品的计时品质特性值有99.73%，落在u±3σ的范围内，也就是说我们可以反用测定的数值来判定工序是否处于稳定状态下，而工序稳定正是品质稳定的前提保证。工序是稳定取决于4MIE如何，当4MIE处于最佳状态时，工序最稳定，工序能力也就最高，不过众所周知，要想4MIE永远处于最佳状态，不是那么容易就能办到的，它意味着要耗费昂贵的成本，所以又把Cp=1.33作为理想控制目标，太高也没必要，太低也不行。工序能力分析步骤明确工序能力调查的目的：查清哪些工序能力较差，为确定管理重点指明方向；削减过高的工序能力，使得该工序成本支出保持在合理水平；为经济、合理的工序设计提供依据，从设计阶段就开始控制成本；为经济、合格的品质检查方式提供依据。收集相应工序的数据：收集近期同一类型的数据；数据量最少30个以上，越多越好。计算工序a、当品质规格双侧都有公差，即有规格上、下限时（采样实测值与品质规格中心值无偏离）Cp=T/6σ=（Tu-Tl）/6σ≈T/6S其中T为公差范围（公差带），σ为工序的标准偏差，σ可以用实测计算后取得的样本标准偏差S来替代，见控制图部分：S=[（X1-X）+（X2-X）+…+（Xn-X）]/n例如：某录音机磁带速度规格为3000±90HZ，经过采样测定计算，其X=3000.5HZ，S=19.8，那么，它的工序能力为：Cp=（3090-2910）/（6×19.8）=1.51b、当品质规格双侧都有公差，即有规格上下限时（采样实测中心值与品质规格中心值有偏离）：Cpk=（1-k）（Tu-Tl）/6σk=︱[（Tu+Tl）/2]-X︱/[（Tu-Tl）/2]例如：某录音机磁带速度规格为3000±90HZ，经过采样测定计算，其中X=3010.9HZ，S=19.8HZ，那么，它的工序能力为：k=︱（3090+2910）/2-3010.9︱/[（3090-2910）/2]=10.9/90=0.12Cpk=（1-0.12）×[（3090-2910）/（6×19.8）]=1.32c、当品质规格只有上限单侧公差时：Cp=（Tu-X）/3S如果X≥Tn时，计算所得Cp的值无意义，证明工序能力为0。例如：某录音机播音电平变动要求，小于4Db，抽测100台，经计算后，得知电平变动值=2.5dB，S=0.213，那么它的工序能力为：Cp=（4-2.5）/（3×0.213）=2.34d、当品质规格只有下限单位公差时：Cp=（X-Tl）/3S例如：某扬声器要求输出功率必须大于0.2KW，抽测50台，经计算后，得知扬声器输出值X=0.46KW，S=0.112，则其工序能力为：Cp=（0.46-0.2）/（3×0.112）=0.773工序能力的判定及对策：Cp值的范围判定应采取对策Cp≥1.67工序能力过高可考虑抽检或免检1.67﹥Cp≥1.33工序能力充分继续维持现状1.33﹥Cp≥1.0工序能力尚可要注意各个生产要素的变化情况，产品要加严检查1.0﹥Cp≥0.67工序能力不足找出影响因素，采取对策，产品必须全检0.67﹥Cp工序能力严重不足必要时，停止生产，直到找出原因，确定加以对策，产品要全检Cpk与不良率的关系工序能力越高，不良率越低，工序能力越低，不良率越高，二者成反比，具体对应关系可依据下表查出。Cp值、k值、P值关系一览表第五章抽样检验基本知识AQL是指合格质量水平（aupetablequalitylevel），也称可接受水平，具体是指抽检时，假设工序平均能够满足的不良率上限（每100单位里的缺互数的上限）。有的制造厂家为了提高产品的合格率，不惜花费大量的人力、财力对所有产品实施全检，但是，不管怎么努力，要想保证卖给客户的所有产品100%合格，是做不到的，总会有一小部分产品发生不良。再说即使个别客户不幸买到了该不良品，那么，只是个别的（做好售后服务），其它客户也不会把不良品统统“枪毙”了，一定程度上的不良品在客观上是无法避免的，也是市场所允许的，但不能以此为理由，把明知是不良的产品推向市场。一般来说，当制造工序处于稳定状态时，不良品的发生也是稳定的，或者说是很低的在这种情况下，无需对产品进行全检，当然，也不能以工序稳定为由，什么都不检查，万一工序出现波动，品质下降时，又不能通过检查及时发现问题，因此，再好的品质也需要通过检查来验证。那么，用什么方法验证最合理呢？既要发现不良，不能降低鉴定成本，甚至通过检查结果能有效反馈整个品质控制系统，使品质得到提升，常用的抽样方式是计数型抽检方式，基代表作是MIL-STD-105D（以下简称105D），它是由美国军方于1963年并在军需品采购中加以实施的，欧共体将其改名为ABC-STD-105D，ISO组织又将其照搬成ISO2859，我国将其略作修改，称为GB2828。主要是由一系列抽检表构成的，使用者可概据实际需要选取合适的抽检表，按照表中的要求进行采样和判定，对事物进行较客观合理地处理，使用相关方便，当然，在决定抽样方式之前，首先要决定什么程度是良品什么程度是不良品，然后才能决定整体合格质量水平，否则判定就没有依据。AQL的设定方法1、参照品质要求进行设定从使用上的技术性，经济性等条件出发，必须要加以确保的不良率（每100单位的缺点数）是多少？这个不良率的上限就是AQL。2、参照缺点或者不良品的等级设定一般来说，越是重要的项目，AQL就严格，当检查项目数不同时，AQL的基准也有所不同。重不良品轻不良品检查项目数AQC（%）检查项目数AQC（%）检查项目数AQC（%）1-20.2512-191.510.658.184.03-40.4020-482.521.019以上6.55-70.6549以上4.03-41.58-111.05-72.53、在供货品质平均的基础上设定：AQL高，不合格批次增多，生产计划或使用计划可能被打乱，同时生、选别、特采等；AQL低，原不合格变成合格，不良品更多流入本公司，可造成品质下降甚至生产停顿。4、与供货同协商后进行设定品质上的要求与供货者的实际能力是否相符，事先与供货者协商清楚，这也是防止日后双方不必要纠纷的有效办法。105D对缺点等级的划分：致使缺点：提会危及到人身安全的缺点，如果制品虽然无法使用，但不会影响人身安全，也不能当做致命缺点；重缺点：因某一缺点导致该制品完全无法使用，或者使用寿命极短，性能极差等，都属于重缺点；轻缺点：该缺点在制品的正常使用过程中，没有任何影响。105D对不良等级的划分：致命不良品：含有致命缺点的制品，有的同时含有重缺点和轻缺点；重不良品；轻不良品。105D抽检表特点：抽样水准一经确定，批次数量与抽样多少也就确定；有多种抽样水准，通常3级，特制情况下可以是4级；既可以用不良率来表示，也可用不良数来表示；有3种抽样方式，即：一次抽样，二次抽样和3次抽样；没有界限品质的保护措施。适用范围：适用于从多个供货者大批量连续购入的场合；适用于供货者强烈关心批次合格与否的场合：最终制品的检查，为了出库或入库，对于正在包装之中或包装之前制品检查；部件与原材料的检查；操作方法的检查，由人操作机器重复进行某项作业时，其操作方法正常与否的检查；制程材料检查，制程材料是否变质，交付下一道工序前是否合格的检查；保管中的补给品，检查处于保管中的补给品，其品质、数量是否合格；保养、维护业务，大规模维护保养后，检查其结果如何；数据或是某项记录，涉及到大量数据时，检查其正确程度如何；管理手续，日常生活中检查管理是否达到预期效果。105D的使用方法：决定品质水准：定下良品，不良品的判定基准，如果无法用文字表述的部分，必须设定实物样品，这是日后引起双方的争议隐患所在。设定AQL：不良率从0.01到10共有16级，每100单位内缺点数从0.01到1000，共26级，选定其中合适级。设定检查水准：如果没有特别指定，采用水准II；一些简单的物品，即使批次误判的比率略大于II，也不会有太大影响时，为了缩小采样量，可用I水准；对于些高价，重要的物品，为了减少误判的批率，可以用不准I