工廠生產部門對質量部門的一個很大的意見是：為什么經過了IQC(進貨檢驗控制)的檢驗，生產線還總是會發現不良品，耽誤產量、造成停線、拖延供貨……進而造成更大程度的客戶抱怨，難道不能通過IQC徹底地攔住殘次品而讓生產線順利生產嗎?
盡管這個問題常常讓質量人員痛苦難堪不已，但冷靜下來仔細想想，從另一方面講，這何嘗不是質量工作人員長期以來想突破的瓶頸啊!
我們還是來審查一下我們的入場檢驗吧。
由于種種條件的限制，如工作量的大小，或是實驗條件的約束，也有可能是破壞性的實驗要我們更多地考慮成本問題……我們IQC無法做到全檢。而任何抽檢，只要不是全檢，它就只有相對的意義，在對抽檢的產品沒有做統計分析前甚至不能說它具有統計的意義。99%的檢驗又怎么樣，仍然有另外的1%逍遙于檢測之外，你能說那1%肯定就是合格品嗎?盡管從概率的角度來講這種可能性很低。這就是生產部門和進貨檢驗部門經常發生爭議的原因，在進貨檢驗沒有抓到某些產品的缺陷而追究原因時，生產部門覺得IQC(進貨檢驗控制)總是有遁詞。
原因就是：抽檢的合格率永遠只能近似地代表整個批次的合格率，它沒有任何的絕對的意義。而且不管是抽檢的不良率還是經過統計計算后的工序能力，它的代表性也是有條件的，我們知道，我們的統計通常都有樣本數量的約束，于是檢驗結果的代表性就打了折扣，統計學的結論要想絕對準確只有在樣品數量接近于無窮時才會發生。
正是因為存在著這種相對性，這個問題似乎成了無解的難題。
那么，我們難道不可以能動地通過質量手段提高抽樣檢驗的代表性嗎?能，這就是標準化，這就是現代質量管理的核心。在標準化的基礎之上，很大程度上，原本棘手的問題會變得簡單明了。
現在，我們回看我們的檢驗，抽檢的產品只能代表和它同一生產狀態的，同一制程的產品，可能是同一個班，同一個操作員，同一套標準化的操作程序，這一批抽樣只能代表這一批的產品，否則抽檢的意義就要打折扣。我們在生產件評審時取樣的要求是：在正式生產區域，在正式生產模具、檢具、工藝、材料、操作員、環境和工藝參數設置(如進給量、速度、周期、壓力、溫度等等)的情況下的連續生產中取樣。還記得嗎，這就是PPAP生產的要求，其目的也是提高該認證批的工藝代表性和質量代表性。那么，如上的要求到底是什么?
答案是：工藝的標準化。如果首件生產是一套工藝，生產件認可時是另一套工藝，批量生產時又換了另一種做法，這等于白做了前面的認證工作。
總之，樣件必須是有質量代表性的，在工藝還沒有穩定的時候抽樣是沒有意義的，因為它代表不了將來的批量產品，你抽取了第xxxxx3件，你還是不知道第xxxxx4件是什么樣的。那么，怎樣使樣件有代表性呢，很簡單，就是盡可能的標準化。
所以，對于抽檢的意義，既不能過分夸大，僵化地完全依賴，從而陷入一種形而上學的泥潭(絕對化)，也不能徹底否定而失去了我們相對把握整體質量狀況的途徑，從而陷入另一個形而上學的泥潭(另一種絕對化)。在其中，我們并不是無所作為的，我們所能做的就是最大限度地發揮能動性，即盡可能地增加樣件的代表性，從而更多地讓樣件的信息為我們判斷質量狀況服務。這才是一種清醒辯證的態度。
這個最大限度地發揮能動性，就是最大限度地推動質量的核心工作;這個最大限度地推動質量的核心工作，就是最大限度地使生產制程標準化;當我們從最高級別的標準化制程中取樣時，樣件就可以最大限度地代表批量生產的產品。
那么，我們再回到那個困擾了質量界的難題：在這個最大限度地代表了批量產品的樣件被評審通過以后，是不是就可以確保以后量產無虞，萬事無憂，工廠各部門再也不用擔心質量問題了?不，別忘了徹底的辯證唯物主義者不是不負責任的算命先生，也不是能輕易打保票的江湖大夫，他能做的也只是客觀清醒地認識抽檢的意義，在客觀條件的局限之內盡可能大地發揮抽檢的意義。
畢竟，誰也擺脫不了那個揮之不去的相對性。
質量管理大師菲利浦–克勞斯比在20 世紀60 年代初提出的。“零缺陷”管理的思想主張從人的主觀能動性出發，努力做到產品、業務沒有缺點，并向著高質量標準的目標而奮斗。
“零缺陷”要求生產工作者從一開始就本著嚴肅認真的態度把工作做得準確無誤，而不是依靠事后的檢驗來糾正。“零缺陷”不僅僅是一個管理概念，他更是質量工作的一個無形標準。缺少了零缺陷的概念，質量工作就缺乏實質的內涵，只能是泛泛空談，質量就會成為一個口號，一種形式。
從制造始至今，產品質量依賴于質量檢驗。質量檢驗是指借助于某種手段或方法來測定產品的一個或多個質量特性，然后把測得的結果同規定的產品質量標準進行比較，從而對產品作出合格或不合格判斷的活動。
質量質量檢驗的方法一般有兩種：全數檢驗與抽樣檢驗。而抽樣檢驗的活動的必須進行抽樣過程，抽樣是一種系統的統計方法，它通過研究總體有代表性的部分(即樣本)來獲取該總體的某些特性信息。有各種抽樣技術可以使用，如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣以及系統抽樣等.抽樣技術的選擇取決于抽樣的目的和抽樣條件。
應用抽樣，根據各自的優缺點科學的使用，可以減少質量統計誤差，提高質量統計能力。
抽樣調查是建立在隨機原則基礎上，從總體中抽取部分單位進行調查，并運用概率估計原理，根據樣本數據對總體的數量特征進行推斷的一種調查方法。從調查方法上來看，它是屬于一種非全面調查。但又與一般調查不同，它不只停留于搜集資料和整理資料，而且還要對資料進行分析，并據以推斷總體的數量特征。
01 隨機抽樣
解析
簡單隨機抽樣也稱為單純隨機抽樣、純隨機抽樣、SPS抽樣，是指從總體N個單位中任意抽取n個單位作為樣本，使每個可能的樣本被抽中的概率相等的一種抽樣方式。
應用
實施簡單隨機抽樣有兩種常用方法：抽簽法和隨機數表法，用抽簽法抽取樣本過程中，每一個個體被抽到的機會是均等的。這也是一個樣本是否具有良好的代表性的關鍵前提，沒有個體機會均等，就沒有樣本的公平性和合理性。同抽簽法抽取樣本一樣，用隨機數表法抽取樣本的過程中，關鍵也是要保證每一個剩余個體被抽到的機會是均等的.這就要求隨機數表的確是隨機產生的，不含人為因素在內;在選擇隨機數表的開始位置和方向時，也要保證隨機性，如果在看過隨機數表后再使用，所抽取的樣本就失去了公平性，也就沒有實際意義了。
優缺點
隨機抽樣最大的優點就是操作起來非常簡便，當然，隨機抽樣也有不足之處，它只適用于總體單位數量有限的情況，否則編號工作繁重;對于復雜的總體，樣本的代表性難以保證，不能利用總體的已知信息等。在市場調研范圍有限。或調查對象情況不明、難以分類或總體單位之間特性差異程度小時采用此法效果較好。
02 分層抽樣
解析
分層抽樣又稱作類型或者是分類抽樣，是將所有樣本分成多個部分之后，再從每個部分按一定方法抽取部分個體選取樣本的方法。
應用
分層抽樣盡量利用事先掌握的信息，并充分考慮了保持樣本結構和總體結構的一致性，這對提高樣本的代表性非常重要。當總體是由差異明顯的幾部分組成時，往往選擇分層抽樣的方法。
分層抽樣的具體程序是：把總體各單位分成兩個或兩個以上的相互獨立的、完全的組(如男性和女性)，從兩個或兩個以上的組中進行簡單隨機抽樣，樣本相互獨立。總體各單位按主要標志加以分組，分組的標志與關心的總體特征相關。例如。正在進行有關啤酒品牌知名度方面的調查，初步判別在啤酒方面男性的知識與和女性的不同.那么性別應是劃分層次的適當標準。如果不以這種方式進行分層抽樣，分層抽樣就得不到什么效果，花再多時間、精力和物資也是白費。
優缺點
分層抽樣的優點是可以降低總的抽樣誤差，在全國性抽樣調查設計中經常使用分層抽樣方法。缺點是抽樣手續較簡單隨機抽樣還要繁雜些。
03 系統抽樣
解析
系統抽樣又稱等距抽樣，是純隨機抽樣的一種演變形式，在隨機抽樣的基礎上將樣本按照一定順序進行排列，按照個體總容量與所要選取樣本的比例確定合適的間隔進行取樣。
應用
在定量抽樣調查中，等距抽樣常常代替簡單隨機抽樣。由于該抽樣方法簡單實用，所以應用普遍。等距抽樣得到的樣本幾乎與簡單隨機抽樣得到的樣本是相同的。
等距抽樣的基本做法是將總體中的各單元先按一定的順序排列、編號，然后決定一個間隔，并在此間隔基礎上選擇被調查的單位個體。樣本距離可通過總體單位數/樣本單位數來確定，并且可以隨意選擇數據的起點。
優缺點
等距抽樣方式相對于簡單隨機抽樣方式最主要的優勢就是經濟性。等距抽樣方式比簡單隨機抽樣更為簡單，花的時間更少，并且花費也少。使用等距抽樣方式最大的缺陷在于總體單位的排列上.一些總體單位數可能包含隱蔽的形態或者是“不合格樣本”，調查者可能疏忽，把它們抽選為樣本。由此可見，只要抽樣者對總體結構有一定了解時，充分利用已有信息對總體單位進行排隊后再抽樣，則可提高抽樣效率。
04 整體抽樣
解析
整體抽樣也被稱作聚類抽樣，是將總體中的個體按照一定的規則并為不同的群體，然后以這些群體為單位進行抽樣。應用整體抽樣時，要求各群有較好的代表性，即群內各單位的差異要大，群間差異要小。
應用
在具體運用整體抽樣的過程中，首先將總體分為互不交叉、相互獨立的幾個群，并確定每個群的標注，其次確定所需的樣本數量，從而確定每個群中應該選取的樣本數量。繼而在每個群內采用隨機抽樣或者是系統抽樣的方法選取樣本。
優缺點
整體抽樣的優點是實施方便、節省經費;整體抽樣的缺點是往往由于不同群之間的差異較大，由此而引起的抽樣誤差往往大于簡單隨機抽樣。
05 抽樣的用途
抽樣大致可分為不互斥的兩大領域：“驗收抽樣”和“調查抽樣”。驗收抽樣是基于選取“批”的樣本結果，作出接收或不接收該“批”(即一組產品)的決定。為滿足具體要求和應用.有許多驗收抽樣方案可供選擇。
06 抽樣應用的益處
*正確設計的抽樣方案與總體調查或100%批檢驗相比，能節省時間、費用和勞動力。
*生產抽樣也是調查抽樣的一種特別形式，可用于過程能力分析。
*含破壞性試驗時.抽樣是獲相應信息的唯一切實可行途徑。
抽樣提供了一種既經濟有效又及時的方法，以獲取有關總體的某一所關心的特性值或分布情況的初始信息。
07 抽樣局限性
設計抽樣方案時，應慎重決定樣本量、抽樣頻次、樣本的選擇、劃分子組的根據以及抽樣方法的各種其他方面。
抽樣要求以無偏的方式選擇樣本，即樣本要代表總體如果做不到這一點，將導致對總體特性作出不良估計。在驗收抽樣的情況下，不能代表總體的樣本可能導致對可接收質量批的不必要的拒收，或導致對不可接收質量批的非預期接收即使是無偏樣本，從樣本得到的信息也會產生一定程度的誤差。這種誤差可通過增大樣本量來減少，但卻不能消除。達到所期望的置信水平和精密度的樣本量取決于具體問題和抽樣范圍，這樣的樣本量可能太大。以至于沒有實用價值。
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