
【电】 production sampling tests
manufacture; output; product; work
【医】 product
【经】 produce clearing house; product; turnout
【计】 sampling test
产品抽样测试(Product Sampling Testing)是指从一批产品中按特定规则抽取少量样本进行质量检测的过程,旨在通过样本结果推断整批产品的质量状况。其核心是通过统计学方法评估产品是否符合标准要求,英文对应术语为"Product Sampling Inspection"或"Acceptance Sampling"。
依据概率论原理,通过分析代表性样本的数据,评估整批产品的合格率、缺陷率等指标。国际标准ISO 2859-1(计数抽样检验程序) 和GB/T 2828.1(中国国家标准) 是常用规范,确保抽样科学性和结果可靠性。
平衡质量监控成本与风险:在避免全检的高成本前提下,控制不合格品流入市场的概率(如AQL, Acceptable Quality Level标准)。
每件产品被抽中的概率均等,适用于批次均匀场景。
按固定间隔(如每100件抽1件)取样,操作简便但需警惕周期性质量波动。
将批次按生产时段、设备等分层后分别抽样,提升对子群体质量的代表性。
生产线批量出货前,通过抽样判定批次接收/拒收,减少全检成本。
监管部门对市售商品抽样检测(如国家质检总局抽查),保障消费者权益。
采购方对供应商来料抽样验收,降低劣质原料风险。
权威参考来源:
- ISO 2859-1:1999, Sampling procedures for inspection by attributes
- GB/T 2828.1-2012, 《计数抽样检验程序》
- FDA, 21 CFR Part 117 - Current Good Manufacturing Practice for Human Food
产品抽样测试是指从整批产品中随机选取部分样本进行检验,通过样本结果推断整批质量是否合格的一种统计方法。其核心目的是在保证效率的同时评估风险,适用于无法或无需全检的场景。以下从定义、目的、步骤及适用范围进行详细说明:
一、定义与基本原理
•定义:根据和,抽样测试是从产品批次中按随机原则抽取少量样本,通过检测样本质量来判定整批是否合格的统计推断方法。
•核心原理:利用概率统计理论,通过样本数据(如不合格品率)建立数学模型,计算整批产品的接收概率。例如,当样本不合格品数≤允许值时,接收整批;否则拒收。数学表达式可简化为:
$$
Pa = sum{d=0}^{c} frac{C{D}^{d} C{N-D}^{n-d}}{C_{N}^{n}}
$$
其中,$N$为批量,$D$为实际不合格数,$n$为样本量,$c$为接收数。
二、核心目的与优势
三、实施步骤
四、适用范围与限制
•适用场景:大规模量产、破坏性测试、来料验收等;
•局限性:接收批仍可能存在不合格品,例如按AQL=1.0%抽样,接收批实际不合格率可能在0.65%-2.3%之间波动。
产品抽样测试是质量控制中平衡成本与风险的统计工具,其有效性依赖于科学的抽样方案设计和严格的随机抽样执行。如需了解具体行业标准(如ISO 2859-1),可参考、7等来源中的详细方案。
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