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试验机械
syjx.ybzhan.cn仪表网旗下 我国是一个玩具出口大国，*的玩具大部分都是我们生产的。在欧美市场玩具的召回中，绝大部分也都是中国产的，相关生产商，供货商要承担很大的损失。从报道的数据来看，被召回的原因，有很大一部分是因为产品的某些部件容易脱落。这些脱落的部件可能被儿童误食，存在窒息的危险。
按道理，这些在欧美市场上买卖的玩具，都事经过了相关玩具标准规定的扭力和拉力测试，如ASTM F963, EN 71, ISO8124 等等，并且取得了第三方实验室的合格报告，可一旦到了市场，为什么还会有这么多的不合格，这么多的召回呢？
为了弄清问题的所在，我们来了解一下传统的符合性（合格/不合格）测试方法，看看用这种方法抽检样板全部合格时（即合格判定数c=0），被检测批的合格率是多少, 不合格率又是多少？假定是一次抽样，由泊松（Poission）分布, 我们可以得到表一。
表一： 使用符合性测试方法合格批（c=0）的可能不合格品率
从上表可以看出，假设一批玩具有10万只，抽检30只用于扭力和拉力测试，尽管所抽检的30只样板都合格，似乎这批玩具的质量很好，但实际上仍有可能存在高达10% 的不合格品，即10000只玩具存在可能不合格的危险。只是限于抽检数量，它们没有被抽检到！打个比喻，好像10万只小球，其中有红球9万只，白球1万只，假设红球为合格品，白球为不合格品，我们在抽样时只是刚好连续抽到了30个红球而已。但玩具卖到市场上后，每只玩具都要在小朋友的手上受到检验，原潜在的不合格产品（白球）自然就原形毕露了。弄明白了这点，每年数量众多的召回也就不难理解了。
我们看到， 采用传统的符合性（合格/不合格）测试方法，如果我们想不合格率控制在1% 以下，单扭拉力的抽检数量就要超过300，除了个别情况，在实际操作中几乎不可能实行，更别说要将不合格率控制在0.1% 以下了。
有没有一种好的方法，既抽检数量少，又能将不合格率控制在0.1% 以下？当然有，这就是Intertek 在玩具行业导入、并已被广泛使用的破坏性测试方法—TTF （Test to Failure）. 图一是TTF测试系统，包括TTF机，拉力磅，数据收集系统等。
图一：TTF 测试系统
图二：TTF 测试
表二： 玩具尾巴TTF拉力测试数据
* C5=玩具的身体爆开导致尾巴脱落
与传统的符合性（合格/不合格）测试数据不同，我们可以对这30个数据进行统计分析，用下面的公式计算Z值。
其中：
X = 抽取样本的平均值
LSL = 标准要求的下限，这里参照ASTM取15磅
S = 抽取样本的标准偏差
从计算得到的Z值， 我们可以查表来估计被检测批的不合格率。
也可直接使用相关软件作图，直接得到Z值和不合格率（见图三）。
图三： 数据统计分析
从图三可以看到Z值 = 4.0，对应的不合格率为0.0032%， PPM为32，如果被检测批玩具的数量仍为10万，此时不合格品的数量不会超过3个！几乎每一个产品都是合格的，生产厂家和供应商不用再经常面对玩具被卖到市场上后，却被发现某些零部件易脱落，须被召回的压力和损失了。
从表三我们可以看到，同样是检测30个样板，要将不合格率控制在0.1% 以下，只要将Z值控制在3.7以上就可以了。
表三： Z值对应不合格品率表（低于标准要求下限）
结论：
采用传统的符合性（合格/不合格）测试方法，如果要控制较低的产品不合格率，就需要大幅度提高抽检样板数量，当我们想将不合格率控制在1% 以下时，传统的符合性（合格/不合格）测试方法已经失去可操作性。而1%的不合格率，不单是玩具，对任何产品的安全特性来说，显然都是太高了。
采用TTF破坏性测试方法，我们可保持固定的抽样数量30只，而将产品的不合格率控制到无限小，所做的是只需将Z值提高到某一数值水平。
由此可见，TTF破坏性测试方法在玩具的安全测试中与传统的符合性（合格/不合格）测试方法相比，具有抽样少，且能将不合格品率控制在很低的水平的优点， 能满足客户对产品安全和质量要求不断提高的需求，必将被越来越普遍的应用。
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