MIL-STD-1916培训教材1

MIL-STD-1916抽样标准的理解与实施飞瑞股份有限公司品保处供应商品保部WatsonHe2007.6第一章概论统计抽样检验概述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，对批或过程的品质进行检验。品质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.品质检验（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.统计品质控制（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MIL-STD-105.3.全面品质管理（20世纪60年代提出）加入了许多科学管理方法，如TQM、ISO、TPM、6σ…，并认为统计品质控制是不可缺少的部分。QA与QC品质保证的由来：在50年代，美国的军方在全国提出了品质保证要求。后来成为MIL-Q-9858A标准；作为对军火品质的要求。因为按常规的品质检验方式，发现军火品质有问题时，退货重新生产已为时太晚。定义：QC(QualityControl)/品质控制:品质管理的一部分，致力于满足品质要求。QA（QualityAssurance）/品质保证:品质管理的一部分，致力于提供能满足品质要求会得到满足和信任。区别与联系：QC：为了达到规定的品质要求而展开的一系列活动。主要关注的是过程的结果——产品。一般以品质检验为主要活动。QA：主要关注预期的产品。必须有效地实施品质控制，在此基础上才能提供品质保证。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，相同品质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d≤ACd≥Re比较判断准则（Ac,Re）N,Ac,Re用数理统计的方法来确定1916中AC=0，Re=1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、汽车等例：百分比抽样的不科学分别从批量(N)为1100，350，150的产品中抽取10%的产品作为检验子样(n)。假定正常生产的不合格品率为2%，则接收L(2%)为12.4%，48%，74.5%.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》作为标准统计抽样检验的发展历程1960~1962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。1996年美军推出新版的抽样标准：MIL-STD-1916，用以取代MIL-STD-105E作为美军采购时主要选用的抽样标准。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年发布现为2003年版GB/T6378：1986年发布统计抽样检验的分类‹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、行业主管部门如品质技术监督局的抽样检查——爆光）‹按单位产品的品质特征分类计数抽样检验①计件：针对整体②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）‹按工序流程分类IQC、IPQC（可再分：首检、巡检、转序检验）、FQC、OQC、驻厂QC‹按检验人责任分类：专检、自检、互检‹按检验场所分类：工序专检和线上检验、外发检验、库存检验、客处检验统计检验的分类‹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（昀多抽样两次的检验）多次抽样检验（昀多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）1916只有一次抽样，删除了二次与多次抽样。‹按是否调整抽样检验方案分类调整型抽样方案特点：①有转移规则（正常、加严、放宽）②一组抽样方案（一次、二次、多次）③充分利用产品的品质历史信息来调整，可降低检验成本非调整型抽样方案特点：只有一个方案，无转移规则计数抽样检验的基本原理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。1916中Ac=0，Re=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d≤Ac，接收该批若d≥Re，拒绝该批Re=Ac+1计数抽样检验方案的OC曲线OC曲线的概念设采用抽样方案（nAc,Re）进行抽样检验，用L(P)表示当批不合格率为p时抽样方案的接收概率：L(P)=∑P(X=d)1916中L(P)=P(X=0)=exp(-np)称所给定的函数L(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OC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0＜p＜1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L(p)=P（X≤Ac）当X（随机变量）服从超几何分布,P(X=x)L(p)=P(x)=CDxCN－Dn-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）OC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(x≤1)=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/N≤0.1p：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(x≤Ac)=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n≥10,p≤0.1时产品批的单位产品所含平均不合格数为λ,抽样样本为n,若样本的不合格数x(x=0,1,2……λ＞0),出现的概率为泊松分布.P(X=x)=e-λ当p为每百单元产品不合格数时一定要采用泊松分布.λxx!λ=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:λ=np=80*0.01=0.8L(p)=p(x≤Ac)L(0.01)=p(x≤1)=p(x=0)+p(x=1)=e-0.8+e-0.8=e-0.8(1+0.8)=80.9%0.800!0.811!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？λ=np=100*10%=10L(p)=p(x≤Ac)L(p)=p(x≤15)=p(x=0)+p(x=1)+……p(x=15)=e-10+e-10+……e-10=0.9511000!1011!101515!0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%90.00%100.00%00.0060.0120.0180.0240.030.0360.0420.0480.0540.06pL(p)OC曲线的分类0≤p≤10≤L（p）≤1当p1＜p2时，有L(p1)＞L(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L(p)也称Pa(p)Oc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(x≤Ac)（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品质的判别能力。特点：①0≤P≤1，0≤L（P）≤1②曲线总是单调下降，PL（P）③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的方案昀严格，昀让人放心①N=1000,n=100,Ac=0;②N=1000,n=170,Ac=1;③N=1000,n=240,Ac=2焦点B时P=2.2%，L（P）=0.1三条OC曲线交点于B（P=2.2%，L（p）=0.1）①P只要变化比0%稍大，L（P）迅速减小；对生产方不利。②③相对L（p）增加相对较大。所以②③方案有利于保护生产方。0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%90.00%100.00%00.0040.0080.0120.0160.020.0240.0280.032pL(p)Ac=0Ac=1Ac=2抽样方案的辩识率抽样方案的辨别力是指对于高品质产品以低概率拒收（以保护生产方）和对于低品质产品以高概率拒收（以保护使用方）的综合能力。常用辨别率OR定量地衡量某个抽样方案的辨别力：OR=P0.10P0.95接收概率为0.1时所对应的品质水平接收概率为0.95时所对应的品质水平例：A抽样方案ORAB抽样方案ORB假定ORA＜ORB则A方案的辨别力高于B方案的辨别力抽样风险如N=1000，（n=50,Ac=1）,对应OC曲线如下：0.10.005PL（P）0.97390.0337高品质的产品批，批品质为0.005的接收概率为0.9739，犯错概率为：1-0.9739=0.0261。第一类错误，称作α，生产