抽样检验概述抽样检验是指从交验的一批产品中，随机抽取若干单位产品组成样本进行检验，通过对样本的检验结果对整批产品做出质量判定的过程。抽样检验又分为统计抽检检验和非统计抽样检验。但这一做法无论从理论上和实际操作中都是不经济的，有必要进行“零缺陷”抽样方案中的样本量与正常抽样方案中的样本量之间的转化，以此来确定样本量大小。
随机抽样与随意抽样的区别?所谓“零缺陷”抽样方案，简单的说，就是不管你的批量和样本大小如何，其抽样检验的接收数Ac=0，即“0收1退”很多人会有疑问，这样会不会太理想、太严格了，供应商根本不可能做到？本文将通过对正常抽样和“零缺陷”抽样的介绍和比较为你详解“零缺陷”抽样的理念与做法，我来为大家科普一下关于随机抽样与随意抽样的区别?以下内容希望对你有帮助!
随机抽样与随意抽样的区别
所谓“零缺陷”抽样方案，简单的说，就是不管你的批量和样本大小如何，其抽样检验的接收数Ac=0，即“0收1退”。很多人会有疑问，这样会不会太理想、太严格了，供应商根本不可能做到？本文将通过对正常抽样和“零缺陷”抽样的介绍和比较为你详解“零缺陷”抽样的理念与做法。
抽样检验概述
抽样检验是指从交验的一批产品中，随机抽取若干单位产品组成样本进行检验，通过对样本的检验结果对整批产品做出质量判定的过程。
抽样检验又分为统计抽检检验和非统计抽样检验。
如果质量相当差，大于0的允收数并没有多大的帮助；
当抽样计划允收数大于零，相当于授权检验人员接受一些可能没有用的产品；
“零缺陷”强制对任何缺陷采取措施；
正常抽样计划允许缺陷的存在，与6 Sigma或零缺陷的质量思想冲突。
“零缺陷”抽样方案的样本量
在实施“零缺陷”抽样检验方案时，可以执行正常检验一次抽样方案中的样本量（n ）作为“零缺陷”抽样方案的样本量（n ）。
但这一做法无论从理论上和实际操作中都是不经济的，有必要进行“零缺陷”抽样方案中的样本量与正常抽样方案中的样本量之间的转化，以此来确定样本量大小。
怎么转化的？
“零缺陷”抽样方案与正常抽样之间的转化基于二项分布的公式（建议大家忽略这个转化的计算过程）。
按照GB2828抽样表分别转化为“零缺陷”的抽样表如下表所示。
“零缺陷”抽样方案没有检验水平的设置，只有一张主表，相对于正常抽样（GB2828）分为正常、放宽、加严的抽样表实施起来比较简单。
第三部分：正常抽样与“零缺陷”抽样的差别
不同抽样方式的比较其实就是其抽样风险的比较，包括生产方风险与使用方风险。
比较这两种风险的一个有效方式是OC（Operating Characteristics：运行特性）曲线。
OC曲线介绍
OC曲线是批接收概率Pa(p) 与批质量水平(批不合格品率)P的关系曲线。
有一个抽样方案(n,Ac)就一定能绘制出一条与之相对应的OC曲线，OC曲线表述了一个抽样方案对一个批质量的辨别能力。
OC曲线越陡，抽样检验方案越严格，OC曲线越平，抽样检验方案越松。
正常抽样与“零缺陷”抽样的OC曲线比较
以一个例子来说明，AQL=4.0，批量为2000时，一次正常抽样抽样方案为(125，10)，“零缺陷”抽样方案为(18，0)，这两种抽样方案的OC曲线如下图所示。
由上图可知，在AQL值相同时，“零缺陷”抽样方案能比正常抽样方案给使用方提供较高的保护，然而生产方的风险（错判）相对升高，要求生产方具备较高的质量水平。
结语：希望通过以上的介绍，大家对抽样方案的检验水平及AQL水准的确定有了一定的了解，对“零缺陷”抽样也有了初步的认识。进一步的学习，大家可以参考《GB 2828.1-2012》，也欢迎留言相互讨论。
