AOQL Single Sampling Plans from a Single Chart and Table
用单一图表确定平均出厂质量上限的一次抽样方案AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究工业验收抽样和检验量优化，未涉及所列微观、宏观或金融计量细分方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
用单一图表确定平均出厂质量上限的一次抽样方案
- 研究问题
- 如何借助一张图和一张表便捷确定满足平均出厂质量上限的单次抽样方案，并在不同来料质量信息下接近最低检验工作量？
- 方法与思路
- 作者提供用于确定AOQL单次抽样方案的图表工具，分别考虑来料质量未知和平均来料质量已知的情况，摘要未说明具体计算步骤。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所给方案在两类来料信息条件下都能较好逼近最小检验量，但批次之间质量变动极小时存在例外，贡献侧重简便的方案设计。
- 阅读关注点
- 应核对AOQL约束、总检验量的定义与比较基准，以及图表如何确定样本量和验收规则；尤其检查批间质量变动极小的例外为何出现。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明。摘要未提供图表、近似误差或批间变动阈值，不能判断具体方案的检验节省幅度或推断刊本变化。
原文摘要
This paper presents a single chart and table from which AOQL (Average Outgoing Quality Limit) Single Sampling Plans may be determined with ease. These plans yield a close approximation to minimum inspection both for unknown incoming quality and for known average incoming quality unless the variation in quality from lot to lot is extremely small.