玩具TTF破坏性测试方法的优越性分析

　　按道理，这些在欧美市场上买卖的玩具，都事先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，原先潜在的不合格产品(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 最先在玩具行业导入、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。

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。