17 不流入不良，不制造不良，不流出不良
n＝125 Ac＝5 Re＝6
表示从送验批中抽取125个样本，逐一检查，当不良品≤5个时，整批合格，允收。
当不良品个数≥6个时，不合格整批退货。
一、流入、制造及流出
无论是生产部门、行政部门、服务部门等都有流入、制造及流出三阶段。
生产部门：
行政部门：
医疗部门：
今就以生产部门言之，即从供应商购入了原材料，经过加工处理，生产出了某制品，交给顾客。提供顾客满意又安心的制品。为了做好品质保证，进厂的原材料要合乎规格，不合格者不予以进厂，这就是不流入不良，当制造加工时，必须依照作业标准，做事做到位，不要做出不良品，这就是不制造不良，当制造出来的制品，交给顾客时，不要有不良品，这就是不流出不良品，这是最理想的品质保证。
然而，并不那么理想，供应商提供的原材料有合格者，偶尔也会有不合格者，虽然依照标准作业程序，但也偶尔会出现不良品，合格制造出来的制品中，也难免会有不良混于其中，如何达到不流入不良，不制造不良，不流出不良，就要做好妥善的管理。不流入不良及不流出不良最常用的管理方法是抽样检验，而不制造不良是采制程管理。
二、何谓抽样检验
约120年前，尚无什么规模的企业可言，只是一些小型的店，就如我们较熟知的打铁店，打铁匠本人就是老板，负责买铁材，负责起火打铁，还负责卖刀收款等。他可以慢慢选购铁材，一支一支挑，买入好的，打铁时也可以一锤一锤地敲，敲出又好又利的刀子。如发现哪里不好，还可以多敲几锤，终至满意为止，所以顾客进门买的刀子，也是可以一支一支地挑，这在抽样检验中，谓之全数抽验。
后来，工业革命之后，就变成大量的生产，大量的购入与售出，由于时间上、人力上的限制，全数检验几乎是不可能办到。尤其，若属破坏性检验时，更不可能采全数检验，如鞭炮，非经过点火试爆怎知良不良？等知道是“会响”的良品时，已成灰烬了。因此抽样检验（Sampling Inspection）就被研究产生。
抽样检验简称抽检，系由美国贝尔电话研究所的H.F.Dodge及H.G.Roming所创始。即经提供者与收受者双方事先约定好的检验方法，再从送验批中随机抽取一定数量的所谓样本（Sample）进行检查，再将此所得之情报来判定该送验批是合格允收还是不合格拒收的一种方法。这是依统计学所发展出来的，极具高度的可靠性及实用性。尤其在第二次世界大战时，美军应用在大量军用物资之采购上，获致极大的效果。目前的企业，抽样检验在品质保证上也扮演着极重要的角色。
本书只简单介绍其概念，使读者略知其一二，及其来龙去脉。进一步学习专门的抽样检验就容易多了。
三、α及β
学习抽验有两个概念不可不知，即生产者冒险率（α）及消费者冒险率（β）。
抽样检验是依近代统计学发展出来的。加上一些抽样时的误差等等。因此并非百分之百的绝对正确，举例言之。
设采购一大卡车的苹果，但限于时间、人力无法全检，就采取了抽验的方法，而此法假设是：从一大卡车中，随机抽取一定数量，设为100个苹果，经检查，如其中含有2个或以下之烂苹果时，可以将整卡车的苹果购入，反之，如发现有3个或以上是烂苹果时，整卡车要退回供应商。试想，那一大卡车中或有一些烂苹果，因此就很有可能在抽样时被抽到，也有可能没被抽到，因此在允收、退货时就极可能会有一些冒险存在。
生产者冒险率：即本来应该被判为合格的批，在抽验后却被误判为不合格的机会（几率或然率），以“α”示之。
消费者冒险率，即本来应该被判为不合格的批，在抽验后被误判为合格的几率，以“β”示之。
四、抽样检验的类型
●可分全数检验及抽样检验。
●可分计数值抽验及计量值抽验。
●可分单次抽验及双次、多次抽验。
●可分规准型、送别型、调整型、连续生产型抽验。
●在调整型中又可分为普通（正常）检验、加严检验及减量检验等。
补举调整型一例说明之：
设某厂需长期采购某零件，每月交货一二次，每次批量为2 000个，双方约定AQL值（允收品质水准，Acceptable Quality Level消费者认为尚能接受的最高不良率）为1.0%，求单次之正常，加严及减量抽验计划：
（解）N＝2 000个
AQL＝1.0%
单次。未特别指定，采Ⅱ级水准
查表知当N＝2 000，Ⅱ级水准时，代号为K，
查正常表知n＝125，AC＝3，Re＝4
查加严表知n＝125，AC＝2，Re＝3
查减量表知n＝50，AC＝1，Re＝4
解释如下：
正常时：抽125个样本，发现不良≤3个时，合格，允收，当不良≥4个时，不合格，拒收。
加严时：抽125个样本，不良个数≤2个时，合格，允收，当不良≥3个时，不合格，拒收。
减量时：抽50个样本，不良个数≤1个时，合格，允收，当不良个数≥4个时，拒收。当不良个数在AC与Re间（即不良个数为2个、3个）时，可允收，但下批改为正常检验。
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