质量工程是指采用工程的手段从事质量活动，以提供满足顾客和社会对产品和服务质量的需求，它是组织与社会就质量所采取的一切相关活动的总和。
质量管理体系是指建立质量方针和质量目标并实现这些目标确定的相互关联或相互作用的一组要素，，它在质量方面指挥和控制组织的管理体系。
标准化： “在经济、技术、科学及管理等社会实践中，对重复性事物和概念通过制定、发布和实施标准，达到统一，以获得最佳秩序和社会效益”。
标准是企业各项生产活动和管理活动的重要依据，也是衡量产品质量和工作质量的重要尺度，是保证和提高产品质量的重要手段
：整理（Seiri）、整顿（Seiton）、清扫（Seiso）、清洁（Setketsu）、素养（Shitsuike）和安全（Safety），
“朱兰三部曲”。朱兰认为质量管理过程分成以下三个阶段：质量计划：目的在于建立有能力满足质量标准化的工作程序；质量控制：目的在于掌握何时采取必要措施纠正. 质量改进：质量改进有助于发现更好的管理工作方式。
全面质量管理（TQM）一个组织以质量为中心，以全员参与为基础，目的是通过顾客满意和本组织所有成员及社会受益而达到长期成功的管理途径。（一个中心，一个基本点，目的使三方受益的一条长期成功的管理途径）
QC小组（Quality Circle）又称质量圈，是以保证和提高产品质量和工作质量为目的，围绕生产现场所存在的问题，由若干员工(一般由5-7人组成) 自愿组成、主动开展质量管理活动的小组。
质量功能展开（QFD）QFD是一种把用户或市场需求逐级展开和转化为设计要求、制造工艺要求、检测试验要求和服务要求的多层次演绎方法，它是设计质量工程的先导步骤。
统计技术按用途分为：
（1）统计推断：依据样本提供的信息，通过统计计算和分析，对事物进行预测和推断。例如参数估计、假设检验、方差分析等。
统计控制：依据样本提供的信息，通过统计计算和分析，认识事物发展的现状、预测事物发展的趋势，并采取措施对过程实施有效的控制。例如过程能力分析，控制图等。
统计技术应用的场合可以是：
（1）获取信息：通过科学地进行观测、调查或试验，从而经济有效地获取数据资料；
（2）提炼信息：运用所获得的数据资料，用统计分析方法对实际问题的规律性及其因果关系进行科学地分析和推断。
统计方法：是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题作出一定结论的方法。包括：
统计调查，信息采集——数据整理——统计分析——统计推断
统计方法的用途
1. 提供表示事物特征的数据；(平均值、中位数、标准偏差、方差、极差)
2. 比较两事物的差异；（假设检验、显著性检验、方差分析、水平对比法）
3. 分析影响事物变化的因素； （因果图、调查表、散布图、分层法、树图、方差分析）
4. 分析事物之间的相互关系； （散布图、试验设计法）
5. 研究取样和试验方法，确定合理的试验方案；（抽样方法、抽样检验、试验设计、可靠性试验）
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；（频数直方图、控制图、排列图）
7. 描述质量形成过程。（流程图、控制图）
正常波动是由随机原因引起的产品质量波动；仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为控制状态或稳定状态。
异常波动是由系统原因引起的产品质量波动；有异常波动的生产过程称为处于非统计控制状态，简称为失控状态或不稳定状态。
波动的原因：
人（Man）机器（Machine）材料（Material）方法（Method）测量（Measure）环境（Environment）
质量特性数据分为计量数据（计量数据一般服从正态分布。），计数数据（计件数据一般服从二项式分布，计点数据一般服从泊松分布。当数据以百分率表示时，要判断它是计量数据还是计数数据，应取决于给出数据的计算公式的分子。）
总体（母体）：是指在某一次统计分析中研究对象的全体。
有限总体：被研究对象是有限的，如一批产品的总数；
无限总体：被研究对象是无限的，如某个企业、某个生产 过程从 前、现在、将来生产的全部产品。
个体：组成总体的每个单元（产品）叫做个体。
总体含量（总体大小）：总体中所含的个体数，常用N表示。
样本（子样）：是指从总体中随机抽取出来并且要对它进行详细研究分析的一部分个体（产品）；样本是由1个或若干个样品组成的。
样本容量（样本大小）：样本中所含的样品数目，常用n表示。
抽样：是指从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。
随机抽样：是指要使总体中的每一个个体（产品）都有同等机会被抽取出来组成样本的活动过程。
简单随机抽样法又叫随机抽样法，是指总体中的每个个体被抽到的机会是相同的。
优点：抽样误差小 缺点：抽样手续比较繁杂。
系统抽样法又叫等距抽样法或机械抽样法
优点：操作简便，实施不易出差错。缺点：容易出较大偏差。
适用场合：总体发生周期性变化的场合，不宜使用这种方法。
分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同于总体的总体（或称为层）中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。
优点：样本的代表性比较好，抽样误差比较小。 缺点：抽样手续较简单随机抽样还要繁杂。
适用场合：常用于产品质量验收。
整群抽样法又叫集团抽样法。是将总体分成许多群，每个群由个体按一定方式结合而成，然后随机抽取若干群，并由这些群中的所有个体组成样本。
优点：抽样实施方便。 缺点：代表性差，抽样误差大。
适用场合：常用在工序控制中。
样本平均值
：样本的算术平均值；
n ：样本大小
样本方差
S 2 ：样本方差
：某一数据与样本平均值之间的偏差
样本标准偏差
样本极差
极差是一组数据中最大值与最小值之差。常用符号 R 表示，其计算公式：
R = X max - X min
质量特性数据的分布特点
分散性（波动性、变异性）即随机性
由于异常原因、随机因素和系统因素的存在，使我们收集到的质量特性数据具不确定性和波动性。一般即使人、机、料、法、环、测各种条件相同，生产的同一批产品的质量也不完全相同。
2、规律性
当生产过程处于统计控制状态，数据的波动服从一定的分布规律，即统计规律。一般来说，离散型随机变量遵循二项式分布、泊松分布、超几何分布等。连续型随机变量遵循正态分布、指数分布、t分布等。
正交试验是一种科学安排和分析试验的方法。它是利用“均衡分散性”和“整齐可比性”的正交性原理，从大量的试验点中挑出适量的、具有代表性、典型的试验点以解决多因素问题的试验方法。
回归分析的定义 （GB/T 3358）
为建立拟合模型，通过优化目标函数来估计拟合模型参数，并对其进行适当的假设检验。利用拟合好的模型作统计计预报的一种方法 。
回归分析主要讨论以下三方面内容：
1．从一组数据出发确定变量之间近似的定量关系式；
2．对所得关系式的精度（可靠度、可信度）进行检验；
3．利用这种关系式对生产或经营过程进行预测或控制。
QFD （Quality Function Deploement）是一个把顾客或市场的定性需求通过形象直观的图形——质量屋和科学的加权评价法转化为定量的设计要求（设计标准、技术规范，产品特性）、零部件特性、工艺要求、监控及检测要求、售后服务措施等的多层次演绎并确定质量关键的分析方法。
质量屋（House of Quality）是一种直观的矩阵框架表达形式，是QFD方法的工具。通常的质量屋如图所示，其由以下几个广义矩阵部分组成：
1、左墙——WHATS矩阵，表示顾客需求和重要度，是HOQ的顾客需要“什么”；（C1，C2 ，C3 C m）
2、天花板—HOWS矩阵，表示针对需求怎样去做；
满足顾客需求必须采取的工程措施（P1，P2，P3 Pn）
3、房间—相关关系矩阵，表示顾客需求项目WHATS和工程措施的相互关系。
4、右墙—产品的竞争性或可行性评价矩阵，从顾客的角度评价产品，与市场上竞争对手进行比较。
5、屋顶—HOWS的相互关系矩阵，表示HOWS阵内
各项目的关联关系；表示工程措施之间的相互关系。
6、地板—技术竞争性评价矩阵，表示HOWS项的组织度或技术成本评价情况；包括技术特性的重要度和目标值，并确定优化配置的项目和重点保证的质量特性。
SPC(Statistical Process Control):为了贯彻预防原则，应用统计技术对工艺过程的各个阶段进行评估、监察和控制，从而改进和保证产品与服务质量满足要求。利用统计规律判别和控制异常因素造成的质量波动，从而保证过程处于控制状态的手段称为统计过程控制。主要应用数理统计方法，尤其是控制图。
SPC 的奠基人是Shewhart-休哈特，Dodge-道奇，罗米格
与全面质量管理相同，强调全员参与，而不是只依靠少数质量管理人员；
●强调应用统计方法来保证预防原则的实现；
●SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC的重点就在与“P（Process，过程）”
●可判断过程的异常，及时告警；
●不能告知此异常是什么因素引起的；
●发展为SPD（Statistical Process Diagnosis，统计过程诊断）；
------SPD既有告警功能，又有诊断功能。
质量特性的波动及其原因——影响波动因素分类
按不同来源可分为：
人员，机器，材料，环境，方法，测量（计算机软件，辅助材料，水点公用设施）
按影响大小与作用性质可分为：
偶然因素，系统因素
偶然因素（随机因素）
对生产过程一直起作用的因素。如材料成分、规格、硬度等的 微小变化；设备的微小震动；刃具的正常磨损；夹具的弹性变型及微小松动；工人操作的微 小不均匀性等；
对质量波动的影响并不大，一般来说，并不超出工序规格范围；
因素的影响在经济上并不值得消除；
在技术上也是难以测量、难以避免的；
由偶然因素造成的质量特性值分布状态不随时间的变化而变化。
∴由偶然因素造成的质量波动称为正常的波动，这种波动一般通过公差加以反映，此时的工序处于稳定状态或受控状态。
偶然因素（如机床的轻微振动、原材料的细微差异、操作的微小差别）的特点：
影响很小：对产品质量影响很小
始终存在：这些因素的影响贯穿生产始终
每件不同：随机性，对每件产品应想不同
难以除去：技术上困难，或经济上不合算
异常因素（系统因素）
在一定时间内对生产过程起作用的因素。如材料成份、规格、 硬度的显著变化；设备、工夹具安装、调整不当或损坏；刃具的过渡磨损；工人违反操作规 程等；
因素造成较大的质量波动，常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险；
因素的影响在经济上是必须消除的；
在技术上是易于识别、测量并且是可以消除和避免的；
由异常因素造成的质量特性值分布状态随时间的变化可能发生各种变化。
∴由异常因素造成的波动称为不正常的波动。此时的工序处于不稳定状态 或非受控状态。对这样的工序必须严加控制。
系统因素（如固定螺母松动造成的剧烈振动、刀具的严重磨损、违法规程的错误操作）的特点：
影响较大：对产品质量影响大
有时存在：某种原因产生，不总是存在
同向影响：某些质量特性变大或变小
不难除去：技术上易识别，经济上合算
质量统计的观点
1）产品质量具有变异性：由于产品质量是在一定的质量因素限制下制造出来的，质量因素的变化导致产品质量在生产过程中不断发生变化。
2）质量变异具有统计规律：在生产正常的情况下，通过大量的数据观测，利用数理统计的方法，可以精确地确定产品质量变异的幅度以及不同大小的变异幅度发生的可能性。
统计过程控制（SPC）
主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。
统计控制状态
●只有偶因而无异因产生的变异的状态
●优点：
----对产品的质量有完全把握
----生产也是最经济的
----在控制状态下，过程的变异最小
统计过程控制与产品检验的区别 :
检验是通过比较产品质量特性测量值与规格要求，达到剔除不合格品的目的，是事后把关。统计过程控制是通过样本数据分布状态估计总体分布状态的变化，从而达到预防异常因素造成的不正常质量波动，消除质量隐患的目的，是事先预防。
检验通常通过专门的测量仪器和设备得到测量值，并由检查人员进行判定。而统计过程控制必须使用专门设计的控制图，并按一定的判定规则判定过程状态是否处于正常状态。
统计过程控制虽然会带来一定程度的预防成本的提高，但却能及早发现异常，采取措施消除隐患，带来故障成本的大幅度降低。因此对比产品检验，统计过程控制会带来显著的经济效果.
过程能力(也称为工序能力) B
工序——生产过程中形成质量的基本加工单元。
影响工序质量的波动性的六要素——人、机、料、法、环、测（5M1E）
过程能力——过程在稳定状态下加工质量方面的能力，用6σ 表示。 B = 6σ
工序控制——维持工序长期处于稳定状态的活动。判断和消除异常波动，减少正常波动，采取各种措施保证产品达到要求的活动。
二、过程能力指数
过程能力指数是指过程能力满足质量标准要求的程度。它表示的是整个过程符合规格的程度。
Cp = 质量标准 / 工序能力 = T / 6σ
双侧公差且过程无偏
2 双侧公差且过程有偏
其中：
无偏移情况的 Cp 表示过程加工的一致性，即“过程质量能力”；
有偏移情况的 Cpk 是过程的“质量能力”与“管理能力”二者综合的结果。
(1)上侧公差
(2)下侧公差
控制图是由美国贝尔(Bell)通信研究所的休哈特( Shewhart)博士发明的，因此常规控制图也称休哈特控制图。
控制图是反映和控制质量特性值分布状态随时间而发生的变动情况的图表。它是判断过程是否处于稳定状态、保持生产过程始终处于正常状态的有效工具。可以称为质量特性值的心电图
小概率事件在一次试验中几乎不可能发生的事件，若发生了即可判断为发生了异常。
控制图的两类错误 :
当过程正常时，点子仍有落在控制界限外面的可能，此时会发生将正常波动判断为非正常波动的错误——误发信号的错误，这种错误称为第一类错误，控制图犯第一类错误的概率记为 α 。休哈特控制图的第一类错误（也称为第一类风险） α = % 约为3/1000
设总体均值μ0在异常因素的作用下移至μ1 ，σ不变。此时，点子应落在控制界限外以发出警报。但却也存在点子落在控制界限内不发警报的可能。这将导致将非正常波动判断为正常波动的错误——漏发信号的错误，这种错误称为第二类错误，控制图第二类错误的概率记为β。 β的计算比较复杂, β的大小需要对具体问题进行具体分析。
控制界限与两类错误的关系
放宽控制界限，即k越大，第一类错误的概率α越小，第二类错误的概率β越大；反之，加严控制界限，即k越小，第一类错误的概率α越大，第二类错误的概率β减小。控制界限系数k的确定应以两类错误判断的总损失最小为原则。
理论证明，当k=3时，即控制图上下界限距中心线CL为±3σ时，合计损失为最小
控制图的类型
1按用途划分类
●分析用控制图
应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态，确定过程参数。
特点：
（1）分析过程是否为统计控制状态；
（2）过程能力指数是否满足要求？
●控制用控制图
等过程调整到稳态后，延长控制图的控制线作为控制用控制图。
分析用控制图
●判断过程是否稳定，不稳定则调至稳定
●过程的过程能力指数是否满足要求，过程能力指数满足要求称之为技术稳态
控制用控制图
●延长分析控制图的控制线
2、按质量特性值的类型及其统计量划分
由于数据分为计量值与计数值两大类。因此控制图分为计量值控制图和计数值控制图两大类型。
常规控制图： 又称休哈特控制图，采用±3σ控制限，
控制图目的：某些可识别的、非过程所有的、理论上可消除的原因引起的变异或波动。这些可识别原因称为“可查明原因”或“特殊原因”，它们可以归结为：原材料不均匀、工具破损、工艺或操作不当、制造或检测设备性能不稳定等等。控制图有助于检测出异常变差，当因偶然原因造成变异的可接受水平一经确定，则对此水平的任何偏异都假定是由可查明原因造成的，对这些可查明原因要识别、消除或减轻，以控制或消除异常波动。建立并保持过程处于可接受的且稳定的水平，确保产品和服务符合规定的要求。
控制限：CL= E（x） UCL= E（x）+ 3 D（x）
LCL= E（x）- 3D（x）
X 为统计量，E（x）是x的期望值，一般用均值表示，
D（x）是x的标准差。
常规计数控制图的控制限公式
控制图又 称不合格数控制图，它是通过容量大小相同的样本中的不合格数目对工序进行控制。
A、排列图法
----排列图又叫帕累托图或主次因素分析图。它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表。
----排列图的主要用途是：1）按主要顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问题的影响；2）识别进行质量改进的机会。
排列图——应用排列图的步骤：
1）选择要进行质量分析的项目；
2）选择用来进行质量分析的度量单位，如出现的次数（频数、件数）、成本、金额或其他；
3）选择进行质量分析的数据的时间间隔；
4）画横坐标；
5）画纵坐标；
6）在每个项目上画长方形，它的高度表示该项目度量单位的量值，显示出每个项目的影响大小；
7）由左到右累加每个项目的量值（以％表示），并画出累计频率曲线（帕累托曲线），用来表示各个项目的累计影响；
8）利用排列图确定对质量改进最为重要的项目（关键的少数项目）
因果图是一种用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性的因素（原因）的一种工具。它可用于以下几个方面：
（1）分析因果关系；
（2）表达因果关系；
（3）通过识别症状、分析原因、寻找措施、促进问题解决。
应用因果图的步骤
简明扼要地规定结果，即规定需要解决的质量问题；
2）规定可能发生的原因的主要类别，这时可以考虑下列因素作为因素的主要类别：数据和信息系统、人员、机器设备、材料、方法、测量和环境等；
3）开始画图，把“结果”画在右边的矩形框中，然后把各类主要原因放在它的左边，作为“结果”框的输入；
4）寻找所有下一个层次的原因并画在相应的枝上，继续一层层地展开下去。
因果图——画因果图的注意事项
1)画因果图时必须开“诸葛亮会”，充分发扬民主，各抒己见，集思广益，把每个人的意见都一一记录在图上；
2)确定要分析的主要质量问题（特性）不能笼统，一个主要质量问题只能画一张因果图，多个主要质量问题则应画多张因果图，因果图只能用于单一目标的分析；
3）因果关系的层次要分明，最高层次的原因应寻求到可以直接采取对策为止；
4）对分析出来的所有末端原因，都应到现场进行观察、测量、试验等加以确认。
调查表又叫检查表、统计分析表等，用来系统地收集资料和积累数据，确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。主要用于调查生产现场不合格品项目频数和不合格品率，以便继而用于排列图等分析研究。
调查表——应用调查表的步骤
1）明确收集资料的目的；
2）确定为达到目的所需搜集的资料（这里强调问题）；
3）确定对资料的分析方法（如运用哪种统计方法）和负责人；
4）根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式，其内容应包括：调查者、调查的时间、地点和方式等栏目；
5）对收集和记录的部分资料进行预先检查，目的是审查表格设计的合理性；
6）如有必要，应评审和修改该调查表格式。
分层法
--------又叫分类法、分组法。它是按照一定的标志，把收集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。
----常用于归纳整理所收集到的统计数据。常与其他统计方法结合起来应用
----分层的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小，而层与层之间的差别尽可能大。
分层法——分层的依据
人员/机器/材料/方法/测量/时间/环境/其他
分层法——分层步骤：
收集数据；
将采集到的数据根据不同的目的选择分层标志；
分层；
按层归类；
画分层归类图。
直方图是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高度表示在给定间隔内的数据数。
－－直方图的作用是：
显示质量波动的状态；
较直观地传递有关过程质量状况的信息；
当人们研究了质量数据波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。
直方图法是从总体中随即抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理后，用一系列等宽的矩形来表示数据分布情况。
宽度表示数据范围的间隔，高度表示在给定间隔内数据的数目，变化的高度表示数据的分布情况
控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于统计控制状态的一种统计方法设计的图。
散布图是用来发现和显示两组相关数据之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系的一种示图工具
水平对比法是通过不断地将企业流程与世界处于领先地位的企业相比较，以获得有助于改善经营绩效的信息。它是一项有系统的、持续性的评估过程。
头脑风暴法也称集思广益法，它是采用会议的方式，引导每个人广开言路、激发灵感，畅所欲言地发表独立见解的一种集体创造思维的方法。
流程图是将一个过程的步骤用图的形式表示出来的一种图示工具。它既可以用来描述现有过程，亦可用来设计一个新过程。
质量检验是通过观察和判断,适当结合测量、试验所进行的符合性评价。
检验（Inspection）---采用某种方法（技术、手段）测量、检查、试验和计量产品的一种或多种质量特性并将测定结果与判定标准相比较，以判定每个产品或每批产品是否合格的过程。检验过程事实上是测量---比较判断---作出符合性判定—实施处理
验证：（verification）通过提供客观证据对规定要求已得到满足的认定。包括：验算、与已证实的类似设计规范比较，进行试验和演示、文件评审等。
试验 （test）:按照程序确定一个或多个特性
测量（measurement）:确定量值的一组操作。
判定的结果：合格，不合格，缺陷
合格（conformity）——满足要求。
不合格（nonconformity）——未满足要求。
不合格的定义适用于四类产品，也适用过程质量和体系质量。不合格可分为不合格品和不合格项。
缺陷（Defect）：产品质量特性不满足预定使用要求
质量检验的目的和意义
1、目的
判断产品质量是否合格
确定产品质量等级或产品缺陷的严重程度，为质量改进提供依据。
了解生产工艺执行情况
收集质量数据，并对数据进行统计、分析和计算，提供产品质量统计考核指标完成状况。
考核指标：优质品率、一次交验合格率等
仲裁检验
产品认证必须经第三方机构检验
监督检验
质量检验职能：
鉴别职能
把关职能
预防职能
报告职能
监督职能
全数检验适用于：
检验是非破坏性的；
检验数量和项目较少；
检验费用少；
影响产品质量的重要特性项目
生产中尚不够稳定的比较重要的特性项目；
单件、小批生产的产品；
昂贵的、高精度或重型的产品；
能够应用自动化检验方法的产品。
2.抽样检验适用于：
检验是破坏性的；
被检对象是连续批
（如钢卷、胶片、纸张等卷状物或流程性材料）
产品数量多；
检验项目多；
希望检验费用少。
抽样检验是利用样本进行的检验,所抽取的样本只占批中的一小部分,样本的质量特性结果只能相对地反映整批产品的质量,不能把样本的不合格率与整批产品的不合格率等同起来;
分层抽样
从一个可以分成不同子批（或称作层）的检验批中，按规定的比例从不同的层中抽取样本
计数检验：根据给定的技术标准，将单位产品简单地分成合格品或不合格品的检验；或是统计出单位产品中不合格数的检验。前一种检验又称“计件检验”；后一种检验又称“计点检验”。
计量检验：根据给定的技术标准，将单位产品的质量特性（如长度、重量等）用连续尺度测量出具体数值并与标准对比的检验。
单位产品(unit product) ：为实施抽样检验而划分的单位体或单位量。
检验批（Inspection lot） ：作为检验对象而汇集起来的一批产品，也称交检批。一个检验批应由基本相同的制造条件一定时间内制造出来的同种单位产品构成。
5).批量：指检验批中单位产品的数量；N
6). 不合格：在抽样检验中，不合格是指单位产品的任何一个质量特性不符合规定要求；
7). 不合格品：有一个或一个以上不合格的单位产品，称为不合格品；
8). 抽样方案：规定了每批应检验的单位产品数（样本量或系列样本量）和有关接收准则（包括接收数、拒收数、接收常数和判断规则等）的一个具体方案；如计数标准型 （n，Ac，Re），Ac 为合格判定数，d Ac 接收该批Re为不合格判定数 d ≥ Re 拒收该批
计量标准型是（n，k），k为接收常数，Qu 和 QL k 接收该批，Qu 或 QL ＜ k 拒收该批
9). 抽样计划：一组严格度不同的抽样方案和转换规则的组合。
（一）生产方风险α：对于给定的抽样方案，当批质量水平（如不合格品率）为某一指定的可接收值（如可接受质量水平）时的拒收概率。即好的质量批被拒收时生产方所承担的风险
（二）使用方风险β：对于给定的抽样方案，当批质量水平（如不合格品率）为某一指定的不满意值（如极限质量水平LQL）时的接收概率，即坏的质量批被接收时使用方所承担的风险；
