在质量管理的工作中，我们经常在使用可接受抽样方法。那么问题来了，我们对它的看法和理解真的正确吗？

不管是检验供应商的来料质量，还是在对在制品的质量进行控制时，100%的完全质量检验无疑将花费很大的人力、时间和经济成本。如果我们能借助统计方法，采用合理的抽样检验计划，将能够实现事半功倍的效果。

早在1930和1940年代，可接受抽样（Acceptance Sampling）就是统计质量控制(SPC: Statistical Process Control)的主要方法之一，被广泛用于来料检验。其典型的应用场景是：我们从供应商处收到了一批货物，这批货物将被作为我们自己产品生产的材料。于是，我们按照可接受抽样的方法，从中抽取出一定数量的货物进行检验，以便决定我们是接受这批货物还是拒收并将其退回给供应商；或者，我们也可以按照可接受抽样的方法按批次对我们的在制品进行抽检，抽检通过的产品将被放行，而抽检未通过的产品很可能被返工。

通常，对某个批次的产品，我们可以有三种处理方式：

1. 免检通过；
2. 100%全检并剔除未能通过检验的产品；
3. 可接受抽样；

事实上，如果供应商的过程能力达到或超过3，可接受抽样将不太能够帮助我们发现有缺陷的产品，这种情况下，如果该产品的质量非常关键，我们可以选择100%全检的方式。

QuAInS认为，可接受抽样最有可能在如下情况下发挥作用：

• 质量检验是破坏性的

• 100%全检的成本（时间成本）或者难度过高

• 待检产品太多而且误检率过高，从而导致100%全检的误接受缺陷产品的风险过高

• 供应商的历史质量水平很高，但又未高到可以免检的程度 。

可接受抽样检验的优势

与100%全检相比，可接受抽样的优势包括：

• 节省成本，因为只需要做较少的检验

• 较少地操作产品，产品被破坏的风险得以降低

• 在质量检验是破坏性的情况下，更可行

• 需要较少的人力资源和时间

• 通常能够显著降低误检率

• 整批退回检验未通过的批次而不是只退回有缺陷的产品，这种做法往往能够让供应商更有动力地进行质量改进

可接受抽样检验的缺点

• 存在接受“Bad”批次和拒绝“Good”批次的风险

• 通常只能产生关于产品及其生产流程的较少的信息

• 需要设计抽样计划和相关的文档（100%全检通常不需要）

对“可接受抽样”的理解，如下两方面非常重要

• 可接受抽样的目的是为了帮助我们决定如何处置某个批次的产品（或半成品），而不是为了评估这些产品（或半成品）的质量水平如何

• 可接受抽样并不能指导我们进行质量控制。即使所有批次的质量水平一样，在可接受抽样的过程中，很可能有部分批次被拒绝，而其他批次被接受。如果我们需要进行质量控制和改进，应使用SPC方法、质量大数据方法、实验设计、六西格玛、精益等方法或工具。

现在，更典型的质量保证实践是和供应商一起，通过SPC、实验设计（DOE：Design Of Experiments）等方法来帮助提升质量水平，而不是将可接受抽样作为主要的质量保证工具。研究也表明，在组织发展的（相对）早期，企业较多地使用可接受抽样的方法来进行质量保证，但随着组织的发展和成熟度的提高，它们更多地利用SPC、DOE、质量大数据分析、质量预测、精益六西格玛等工具和方法来进行质量保证。特别地，SPC、DOE、statistical analysis等方法比可接受抽样方法能更加经济、有效地帮助企业进行质量保证。