單屬性抽樣計劃當檢查只能分為兩種結果時，使用 MIL-STD-105E 或 MIL-STD-105E。 人們可以將這種類型的計劃視為進行/不進行或符合規範與不符合規範。 廣泛使用是因為人們所需要做的就是計算樣品中發現的缺陷數量或評估過程中缺陷的比例。 如果使用大批量，則使用二項式分佈。 然而，當缺陷來自單個批次時，則使用超幾何分佈。 當根據所檢查批次中的缺陷比例繪製驗收概率時，可能有兩條曲線，A 型和 B 型。對於 A 型，曲線表示根據批次中缺陷比例驗收批次的概率，其中： ，對於B型，曲線繪製了生產商過程中將被接受的批次比例與缺陷比例的關係。
該過程是從大小為 N 的批次中隨機抽取大小為 n 的樣本。 如果樣品旨在作為批次本身，則在使用該過程生產批次時被視為 A 類抽樣或 B 類抽樣。
Procedure for Single Attributes Sampling單一屬性抽樣程序
我將展示如何使用兩點方法按屬性生成單個抽樣計劃。 對於兩點抽樣計劃方法，使用 ( p1, α ) 和 ( p2, β ) 作為點。 其中，p1 稱為可接受質量限度或 AQL，p2 是可拒收質量限度或 RQL，α 是生產者的風險，β 是消費者的風險。 通過 JMP 抽樣計劃插件，可以使用二項分佈（B 型）或超幾何分佈（A 型）。
啟動加載項從插件菜單中選擇 JMP 抽樣計劃。 選擇屬性-->單個。
Single Attributes Sampling Plan單一屬性抽樣計劃
現在，您將看到批次驗收抽樣計劃的三 (3) 個選項。
我將使用該選項通過兩點法生成屬性抽樣計劃。
Generate Single Attributes Sampling Plan生成單一屬性抽樣計劃
單擊“確定”將彈出一個對話框，用於輸入 AQL、RQL、α 和 β，以及在指定批量時選擇 A 型或 B 型分析選項。 測量單位將允許您更改 p 的選項：缺陷比例、缺陷百分比或每百萬缺陷數通過下拉菜單。 在製定計劃時，首要考慮的是為生產者和消費者提供保護。
在對話框中輸入以下值：
合格質量水平 = 0.018
RQL = 0.18
接受 AQL 批次的概率 (1- α ) = 0.95
RQL ( β ) = 0.10 時接受批次的概率
請注意，手數大小是可選的。 如果未指定批量大小，則不會顯示性能圖表。
Specifying two points for single attribute sampling plan為單屬性抽樣計劃指定兩個點
JMP 抽樣計劃報告生成的內容包含有關所創建計劃的詳細信息。 讓我們瀏覽每個大綱框以查看輸出的內容。
展開第一個大綱節點將顯示指定用於生成計劃的參數。
Detail Report for Single Attribute Sampling Plan單一屬性抽樣計劃的詳細報告
此外，創建的計劃的樣本數量 (n) = 28，驗收數量 (c) 為 2。如果 28 個樣本中的缺陷品或不合格品數量 <=2，您將接受該批次。 如果不合格品的數量> 2，則將拒絕該批次。採用此計劃，包含1.8% 不合格品的批次只會在1.37% 的情況下被拒絕，而包含18% 不合格品的批次則被拒絕。合格的物品將被接受 9.795 的時間。
查看第二個大綱節點的輸出會顯示操作特性曲線 ( OC )。 OC 曲線用於評估該計劃向消費者和生產者提供的保險。 顯示兩條 OC 曲線。 左側的曲線使用指定的質量水平（AQL = 0.018 和 RQL = 0.18）和相關的（計算的）驗收概率顯示。 其中，右側的 OC 曲線使用指定的驗收概率（Pa@AQL = 0.95 和 Pa@RQL = 0.1）和計算的質量水平顯示。
Operating Characteristic Curves工作特性曲線
展開或查看最後一個大綱節點會顯示所創建計劃的表格摘要。 顯示的輸出顯示了所需的質量。
該表採用顏色編碼，以指示指定 AQL 和 RQL 水平下相關驗收概率的增加或減少。 AQL 處的接受概率 (0.98635 > 0.95) 的性能比要求的更好，帶有藍色字體和向上箭頭或 0.097937 < 0.1，RQL 處的向下箭頭和相同的藍色字體提供了計算的接受概率和與所要求的相比，它們是否更好或更差。 同樣，顯示了每個指定的接受概率的相關質量級別。 由向上箭頭和紅色字體表示的 AQL 相關質量水平 (0.029800 > 0.018000) 的增加表明質量比指定的要差。 查看 RQL (0.17910 < 0.18000) 處的關聯質量水平，顯示出好於預期的結果，如向下箭頭和藍色字體所示。
Tabular Plan Summary表格計劃摘要
現在，讓我們重新運行分析，但這次我們將提供 10,000 手的數量。 從操作特徵曲線下的紅色三角形菜單選項中選擇重新啟動分析。 這將使用我們之前的條目填充的選項作為起點進行分析。 將選擇從“連續抽樣類型 B”（二項式）更改為“批量抽樣 - 類型 A”（超幾何），然後單擊“確定”繼續。
請注意，報告的“計劃摘要”大綱框下已計算並以表格形式總結了其他績效指標。 輸出與之前提供的略有不同，因為我們在計算中納入了批量大小，並且現在使用超幾何分佈。 而之前我們使用二項式分佈。 Pm 的績效衡量指標、平均樣本數(ASN)、平均樣本數（完全縮減）、平均出廠質量(AOQ)、平均出廠質量限值(AOQL)、平均總檢驗量(ATI)、AQOL 平均總檢驗量以及提供了 AQL 和 RQL 指定質量下的實際風險。
展開性能圖的大綱節點會顯示 AOQ 和 ATI 的圖。 單擊大綱節點下的紅色三角形菜單選項將允許顯示另一張圖表，包括 ASN.1 圖表。 ASN曲線分為不限電和全限電兩種情況。 其他選項包括在單個繪圖或預測刻畫器中顯示所有曲線。
平均出廠質量 (AOQ) 圖顯示根據缺陷比例的可能值繪製的 AOQ。 曲線最大值處的 AOQ 指定為 AOQL。
出現缺陷比例的點標記為Pm。 AOQ 曲線在評估對不合格批次進行 100% 檢查後對交付給消費者的平均質量的影響時非常有用，以評估整改完成後給予消費者的信心水平。
Performance graphs with optional ASN Curve具有可選 ASN 曲線的性能圖
我讓讀者可以探索其他大綱節點下可用的其他紅色三角形菜單選項，以保存輸出或創建計劃摘要輸出的 JMP 數據表。
下次我們將看看創建零屬性批次驗收抽樣計劃，又名， 斯奎利亞計劃。
JMP 驗收抽樣計劃插件
請在下面給我留言。
參考
國防部，1989，按屬性檢驗的抽樣程序和表格, MIL-STD-105E， https://archive.org/details/MIL-STD-105E_1/mode/2up，檢索日期：2021 年 4 月
席林，EG， ＆紐鮑爾，DV， 2017年，質量控制中的驗收抽樣，第三版，佛羅里達州博卡拉頓，CRC Press
蒙哥馬利，華盛頓特區， 2013年,統計質量控制簡介，第 7 版，美國，John Wiley & Sons
格蘭特，EL， ＆萊文沃斯，RS， 統計質量控制，第 5 版，1980 年，麥格勞-希爾圖書公司。
SAS/QC® 15.2 用戶指南，2020 年，北卡羅來納州卡里
你好@斯坦_科普羅夫斯基,
我有一位客戶對此插件感興趣並想提出問題。 不幸的是，我不是這個主題的專家，無法提供幫助。 我非常感謝您對此的回答：
“對於給定的 ASP
如果您知道 AQL 和 RQL 並知道驗收數量 (a)，您如何確定此 ASP 所需的最小樣品數量 (N)？”
親切的問候，
歐文
編輯：感謝斯坦的回答！
“如果我正確理解你的問題，則需要生成一份單一屬性抽樣計劃。
JMP 抽樣計劃 > 屬性 > 單一，然後單擊生成/創建屬性計劃。
制定計劃需要兩點，
(P1, 1-Alpha) 和 (p2, Beta)
p1=aql
p2=rql
alpha = 0.05 和 beta = 0.1 的典型值
一旦您提供了兩個點的值，插件將計算所需的樣本大小和接受數量。”
你好@貝魯茲,
對於延遲在這裡發布更新，我感到非常抱歉。
我確實對我提到的 UI 進行了更改，但現在我的單元測試用例由於更改而失敗了。
一旦單元測試用例通過，插件的更新將在接下來的幾天內發布。
乾杯，
斯坦
你好@Minh93VN ,
樣品本身的縮減或處理可以是三個條件之一。
- 全面檢查；檢查抽樣計劃定義的 n 個樣本中的所有項目
- 半縮減檢查；當發現的缺陷數量超過抽樣計劃驗收數量時，停止檢驗
- 全面縮減檢查；一旦對樣品做出決定就停止檢驗
要以圖形方式顯示平均樣本數，請從性能圖表中的紅色小三角選擇 ASN.1。
Performance Graph--Red Triangle Select ASN性能圖--紅三角選擇ASN
你好，先生，
平均樣本數減少了多少？以及如何用圖表來說明？ 謝謝！
嗨斯坦
我有另一個問題。
當我使用“比較屬性計劃”功能來比較不同的抽樣計劃時，即使我選擇 B 類抽樣計劃（雙正態），它也會選擇 N=10000（在本例中）的批量大小進行比較。
謝謝了。 現在可以了。 非常感謝並且非常有用的插件。
你好@貝魯茲,
根據錯誤，由於區域格式的原因，我似乎無法正確處理指定的數字。
也就是說，數字輸入為 1,8 與 1.8。
要確認是否可以使用（美國）“.”再次嘗試輸入。而不是數字小數部分的“，”（EU），請告訴我錯誤是否已解決。
乾杯，
斯坦
斯坦先生
我已經安裝了您的插件來創建不同的採樣計劃，但我不斷收到錯誤消息。 我正在運行 JMP 16。 有什麼建議如何解決這個問題嗎？
Br。
貝魯茲
