裝運前檢驗 – 抽樣風險
這些風險源於以下因素：1. 抽樣的固有性質 2. 將不同產品合併為一次檢驗……
我在前文簡略討論過抽樣對買方及生產商帶來的風險。雖然我對這些風險有把握，但我亦希望我們的生產商充分認識和理解這些風險。這些風險源於以下因素：
- 抽樣的固有性質
- 將不同產品合併為一次檢驗
- 把大批次拆分為多個分批進行檢驗
抽樣固有性質所帶來的風險
要討論抽樣的固有性質，必須介紹一個重要概念：操作特性曲線，簡稱 OC 曲線。這是我用來衡量裝運前檢驗所用抽樣計劃，會否對作為買方的 Quality First（買方風險）或作為 Quality First 生產商的供應商（生產商風險）帶來過高風險的統計工具。此外，我亦負責在有需要時向公司管理層及供應商闡述和解釋這些風險。
OC 曲線的概念
就計數抽樣計劃而言，OC 曲線是批次不良率 p 與抽樣計劃接收該批次的概率 Pa 之間的關係圖。
上圖顯示的曲線，是在以下情況下會得出的特性：根據正常一般檢驗水平 II AQL 2.5%，指示檢驗員從 3,000 件的批次中抽取 125 件樣本，如發現的不良品不多於 7 件便接收該批次。
因此，一個不良率為 2.33%（優於 2.5% 的要求）的好批次，有百分之一的機會被拒收。由於這是良好的品質，即使機會只有百分之一，這仍是生產商須承受的固有抽樣風險。
相反，一個不良率為 6.14%（差於 2.5% 的要求）的壞批次，有百分之五十的機會被接收，這亦稱為無差別品質水平。此外，一個不良率為 9.42%（遠差於 2.5% 的要求）的壞批次，有百分之十的機會被接收。由於這是不良的品質，這是作為買方的 Quality First 必須容忍的固有抽樣風險。
目前，我們對所經營的所有產品類別，劃一按一般檢驗水平 II AQL 2.5% 進行檢驗。我在想，我們是否應以單一檢驗水平來保障所有產品類別。我明白從產品安全角度而言，不同產品的不合格風險各異；從品質控制角度而言，物料變異及工序變異亦各有不同。
此外，根據我對不同產品類別檢驗報告的分析，我收集了足夠數據，支持我們不應使用單一檢驗水平，而應採用不同的檢驗水平，以應對上述風險。換言之，較高風險的產品應採用較高的檢驗水平。
在我的流程改善計劃中，我建議 Quality First 把產品分為 3 類進行裝運前檢驗。每類產品根據產品不合格的嚴重程度、品質變異或對客戶的產品安全風險，分別指定不同的檢驗水平，即一般檢驗水平 I、II 及 III。這 3 類為：
第 1 級：列為高風險產品，採用一般檢驗水平 III，包括玩具、兒童產品、交流電電器產品
第 2 級：列為中風險產品，採用一般檢驗水平 II，包括服裝、鞋履、勞工密集型產品
第 3 級：列為低風險產品，採用一般檢驗水平 I，包括廚具、裝飾品及家居用品，全部屬非交流電產品
以下我會以 3,000 件的批量、AQL 2.5% 一次正常檢驗為例，逐一討論這三個檢驗水平。
第 1 級：高風險產品
第 2 級：中風險產品
第 3 級：低風險產品
觀察及分析：
- 在 5% 拒收概率下，生產商風險介乎 2.73% 至 3.19%，範圍相對較小，為 0.46%。
- 在 90% 拒收概率下，買方風險介乎 7.7% 至 13.4%，範圍相當大，為 5.7%。
- 無差別品質水平介乎 5.33% 至 7.34%。
- 由一般檢驗水平 I 轉為 III，生產商風險只有輕微變化，但買方風險則大幅降低。這種轉換通常由買方提出，並由生產商接受。
有兩條 OC 曲線值得大家留意，因為它們可被視為 OC 曲線整體概念的基礎。它們有助大家想像當樣本量 n 或接收數 c 改變時，OC 曲線形狀的變化。
第一條 OC 曲線為 n = 1 及 c = 0，即抽取一件樣本；如屬良品，便接收該批次；如屬不良品，便拒收該批次。
第二條 OC 曲線為 100% 全數檢驗，即抽取批次中所有產品；如全部均屬良品，便接收該批次；如有一件或以上不良品，便拒收該批次。
連同之前檢視和討論過的 OC 曲線，我想把 OC 曲線的形狀特徵歸納如下：
總括而言，樣本量 n 越大、接收數 c 越大，OC 曲線的鑑別力便越高。換言之，鑑別力較高的抽樣計劃，可減低作出錯誤抽樣決定（接收壞批次或拒收好批次）的可能性。
在結束 OC 曲線這個題目之前，我亦想說明另外兩個概念的重要性，它們對選擇保障買方利益的 AQL 十分重要。這兩個概念就是極限品質 (LQ) 及平均出廠品質極限 (AOQL)。
極限品質 (LQ)
在之前的討論中，我提到我們必須接受以低概率接收不良率較高的批次，我們稱之為買方風險。ANSI/ASQ Z1.4 提供 Pa 10% 及 Pa 5% 的 LQ 表，以供參考和選擇。
LQ 一經選定，即為買方願意接受的最差品質。在之前的例子中，我們討論過一般檢驗水平 III（7.7%）、水平 II（9.42%）及水平 I（13.4%）的 LQ 10%。根據這些資訊，買方可選擇以公司能夠容忍的一般檢驗水平進行檢驗。
下表為 LQ 10% 而設：
平均出廠品質極限 (AOQL)
制訂 ANSI/ASQ Z1.4 AOQL 表時有一個重要假設：所有被抽樣方案拒收的批次，在重新提交複檢前均由生產商進行 100% 全數篩選。AOQL 代表經抽樣檢驗、並按所採用的 AQL 計劃被接收或拒收的檢驗批次，其平均品質的極限。
將不同產品合併為一次檢驗
將不同產品合併為一次檢驗，由於可節省可觀的成本，因此相當吸引。正如本文開首簡略討論，來自兩個不同生產廠房的產品，品質可能大相逕庭；在抽樣時應被視為不同產品。
還有很多其他問題：1. 只是顏色不同的產品，2. 不同尺碼的服裝，或不同圖案設計的陶瓷杯等，在抽樣時應否被視為不同產品？遇到這類問題時，我會在把不同產品歸類為抽樣用途的「相同」產品之前，檢視可能的品質變異來源。判定變異來源必須有系統地進行，並運用有關生產工序設備、物料及操作生產工序人員的知識。如檢視確認沒有發現可歸因的變異，便會把不同產品歸為一組，以節省檢驗成本。如有疑問，我會在初期分開進行檢驗，直至取得足夠的檢驗數據作檢視。實際上，我們已指示委託的檢驗公司，在抽樣時把不同尺碼的服裝、不同圖案設計的陶瓷杯及不同顏色的塑膠容器視為「相同」產品。
把大批次拆分為多個分批進行檢驗
我想以一個實際例子討論這個重要題目。一年前，我們舉辦了一項重要的促銷活動。我們於 9 月 1 日開始促銷，主打預期的暢銷產品——廚具。這款暢銷產品的目標銷量為 2 星期內合共 12,000 件。生產原定於 6 月 1 日開始，6 月 30 日完成；生產力為每 4 日 2,000 件。
裝運前檢驗有兩個選擇：(1) 於 6 月 30 日檢驗 12,000 件的整批貨物；或 (2) 檢驗 6 個分批，每 4 日檢驗 2,000 件，直至 6 月 30 日完成全部 6 次裝運前檢驗。
作出選擇時須考慮的潛在因素
結論：
儘管檢驗成本較高、行政工作較多，最終仍選擇進行六次裝運前檢驗。由於促銷時段已與其他公司的相應活動鎖定，延遲出貨的後果嚴重得多，還須承擔無形成本。基於這個考慮，及早檢驗較小批次的好處，是保障公司免於面對失去任何業務的風險，而這必須納入品質總成本之中考慮。
雖然全部六次裝運前檢驗均在首次提交時已合格，這項決定仍被記錄為公司將繼續遵循的最佳實務之一。
如不考慮促銷活動因素，把大批次拆分為多個分批進行檢驗，似乎對 Quality First 並無好處。單從檢驗成本角度而言，只要生產商有足夠空間存放整批貨物，並能整批提交作隨機檢驗，進行一次裝運前檢驗較為合理。
因此，企業宜自行研究利弊，決定檢驗方式，以兼顧自身的利益和關注。
