质量控制中的抽样计划

节省小型金属零件检测的时间和成本

我们经常谈论检查对于小型金属零件的制造有多么重要，有助于确保组成数千甚至数百万产品的组件的质量。

然而，100% 的检查会消耗大量的时间和成本——而且它仍然不能保证 100% 的合规性。这就是制造商及其客户依赖质量控制 (QC) 抽样计划的原因。

使用抽样计划进行检查的充分理由

目视检查——无论是用肉眼还是使用复杂的光学工具——都是为了检测金属零件中的各种表面光洁度问题，从腐蚀和污染到裂纹和表面不规则。

但鉴于大多数制造商的工作量很大，因此花费大量时间和大量资金来查看每批中 100% 的零件是不切实际的。例如，在 Metal Cutting Corporation，我们通常会生产由 100,000 个零件组成的批次。

检查这么大的批次，也很容易出错。将零件放入错误的容器中，在测量时将千分尺稍微偏离，或者只是眨眼——任何这些都可能意味着遗漏了一些会影响最终产品性能的缺陷。

此外，即使有一系列非常精确的工具可用于检查零件，也不可能检查零件表面的每个微小部分。这意味着即使您进行了 100% 的检查，也并非完全是 100%。

根据定义，抽样计划 是一种统计方法，用于确定是否接受或拒绝正在生产的大量材料。使用 QC 抽样计划，检查批次中相对较少的件数，以根据样本中的缺陷件数确定整批是接受还是拒绝。

质量控制抽样中的 AQL

在 Metal Cutting，经验告诉我们，批量检测一小部分零件不仅更快、更具成本效益——它还使我们能够更加关注检测过程。样品中的每一块都经过更仔细的检查，从而降低了出错或遗漏某些东西的可能性。

最重要的是，质量抽样计划可提供统​​计上有效的结果，并且如果样品无缺陷，则整个批次将满足客户对可接受的质量水平 (AQL) 的要求。

从统计上讲，AQL 是衡量在特定样本量中可接受的缺陷商品的最大数量。它对应于在必须采取某些纠正措施之前可以拒绝的生产运行的百分比。

AQL 越高，要检查的零件数量就越少。这意味着对于 100,000 件的批量，例如，AQL 0.4 将检查 123 件，但 AQL 4.0 将仅检查 29 件。

抽样计划标准

在抽样计划中，样本中要检查的件数和可接受的缺陷件数通常基于美国国家标准协会的已发布标准（如 ANSI/ASQ Z1.4-2008）中包含的 AQL 和指数值(ANSI)/美国质量协会 (ASQ)。

您还可以在零验收数抽样计划一书中找到批次和抽样大小值以及其他技术信息 ，第五版，Nicholas L. Squeglia 着。

在 Metal Cutting，我们更喜欢使用标准 AQL 1.0 c=0 来检查金属零件 ，这是一个零验收抽样计划 来自斯奎利亚的书。该计划规定了我们将根据批量大小随机检查多少个零件，以统计确保所有零件的质量都可以接受。

使用零接受 AQL 1.0 C=0 抽样计划

从统计学上讲，N 是零件总数，n 是样本大小，c 是允许的不良零件数量。因此，c=0 抽样计划只是意味着如果在样本量 (n) 中发现一个缺陷，则整批 (N) 要么被拒绝，要么接受 100% 检验。

关联的 AQL 根据总批量确定将检查多少随机选择的零件。例如，使用 1.0 的 AQL 索引值作为我们的标准，我们会检查：

• 在 5,000 个小金属零件的批量中随机抽取 50 个零件
• 在 100,000 件的批量中随机抽取 74 个零件

使用我们首选的零验收抽样计划 AQL 1.0 c=0，如果只有 一个 样品中随机抽取的部分未通过检验，则整批不合格或必须对不合格特性进行 100% 检验。如果整个样品通过检验，则整批被接受

何时在质量控制中使用抽样计划

在 Metal Cutting，我们每天生产数千个小型金属零件，我们喜欢说检查零件的质量是我们 DNA 的一部分。因此，我们通常在每个项目开始时都会制定一份抽样计划，其中详细说明了金属零件检验的具体细节，包括相关的 AQL 和指标值。

通过提供这种详细程度以及严格的零件检验指南，我们发现抽样计划有助于我们确保可接受的质量水平和成本效益。

由于我们的质量承诺，我们不仅仅在制造结束时、在包装和交付之前检查最终部件。相反，我们的流程包括各个阶段的 QC 抽样。

这包括接收，我们不仅接收和检查我们的原材料，还包括我们将用于制造零件的任何客户提供的材料。我们还在生产过程中的指定步骤（或多个步骤）进行 QC 抽样——当然，在最后。

这使我们能够确保在整个过程中严格控制质量。

其他 QC 统计工具

当然，抽样方案也不是完美的，所以十万个中可能会有一两个不完美的部分。这就是可以将其他统计工具引入流程的地方。

例如，客户可能要求 Cpk 值为 1.33 或更高，以确保（从统计上讲）零件接近标称值，而不是公差规格的上限或下限。

如果客户有非常严格的公差并且正在使用机器的最大功能，那么 Cpk 不是最佳选择。这是因为需要使用整个公差范围来满足严格的规范。

但是，在公差范围较宽的情况下，Cpk 统计量可用于显示符合要求的过程和结果。

为什么我们更喜欢 AQL 1.0 C=1 抽样计划

有时客户会要求不同的 AQL 级别，例如 0.4（相对于 1.0），这会增加要检查的样品零件数量，进而增加检查成本。

此外，客户可能会要求不同类型的抽样计划，例如基于 ANSI 创建的标准的抽样计划，它需要更大的样本量，但允许某些部件超出规格。例如，ANSI/AQL Z1.4–2008 图表指定在批量为 5,000 件、AQL 为 1.0 和检验级别 II 的正常抽样计划中：

• 随机样本大小为 200 件
• 最多可以接受 5 个不符合规格的抽样部件的批次
• 只有在六个或更多零件不符合规格时，该批次才会被拒收并接受 100% 检验

但是，我们发现我们首选的标准 AQL 1.0 c=0 是一种更有效且更具成本效益的抽样计划。 AQL 1.0 c=0 允许我们检查更少的零件而不会增加拒收零件的统计概率，从而帮助我们提供高水平的质量保证，同时降低检查成本。

此外，运送很多我们知道会包含不良零件的货物与我们的质量目标背道而驰，我们的质量目标是对不符合规格的零件进行零检查。这使得零验收抽样计划最适合我们的业务和客户的需求。

统计有效性胜出

最后，通过统计上有效的抽样计划，我们可以更仔细地检查较少数量的件，并让客户高度自信地相信，如果样品可以接受，则整个批次都是可以接受的。

同样，您可以在 Squeglia 的书中（上文引用）中找到有关 QC 抽样计划的批次和抽样规模值以及其他技术信息，以及有关 AQL c =0 的有效性的文档，这是 Metal Cutting 强烈推荐的抽样计划。

但是，无论您决定使用何种检查方法和抽样计划，在您的规范和项目估算请求中包含此信息非常重要。这样一来，您的制造合作伙伴就可以提出建议并提供准确及时的报价——其中包括对您的金属零件总成本进行检查。

您可以通过下载我们的综合指南如何微调您的报价请求到您的最大优势：小零件采购中的常见问题解答 .