TTF破坏性测试方法在玩具扭拉力安全测试中的优越性

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The Superiority of TTF testing methods in Toys Torque and Tension Test

Intertek       撰稿人: 熊世凡

9 Z% C6 L4 B; V4 Z: C: X' B4 M

    我国是一个玩具出口大国，全世界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

抽检数量	最大可能不合格品率
	百分比	PPM
30	10%	99,800
300	1%	9,980
30,000	0.1%	100

     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。

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图一：TTF 测试系统

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    同样地，我们仍然只抽取30个样板，然后采用图二的方法将要检测的玩具部件――尾巴进行TTF拉力测试，记录玩具被破坏、尾巴从身体上脱落的最大拉力值。30个样板测试完后，我们可以得到30个拉力值，见表二。

1 X% j" p% P, r6 a0 h0 K
7 z% z0 ?$ I2 F! l  r+ u/ F

图二：TTF 测试

表二： 玩具尾巴TTF拉力测试数据

序号	拉力(磅)	破坏方式		序号	拉力(磅)	破坏方式
1	50.5	C5		16	44	C5
2	47	C5		17	50.5	C5
3	62.5	C5		18	43.5	C5
4	55.5	C5		19	44.5	C5
5	48	C5		20	59	C5
6	49.5	C5		21	41.5	C5
7	33.5	C5		22	64	C5
8	41	C5		23	45	C5
9	40.5	C5		24	35.5	C5
10	49.5	C5		25	52.5	C5
11	45.5	C5		26	52.5	C5
12	66.5	C5		27	45.5	C5
13	42.5	C5		28	57	C5
14	47	C5		29	40.5	C5
15	42	C5		30	37	C5

* 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)。


3 z4 x1 J+ M) T, j8 G+ h# Q4 a  R

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。     表三是部分Z值对应的不合格率表    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)

Z值	百分比,%	PPM
2.0	2.275	22,750
3.0	0.135	1,350
3.1	0.0968	968
3.2	0.0687	687
3.3	0.0484	484
3.4	0.0337	337
3.5	0.0233	233
3.6	0.0159	159
3.7	0.0108	108
3.8	0.0072	72
3.9	0.0048	48
4.0	0.0032	32
5.0	0.0000287	0.287

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。

来源：Intertek

wangjb

很好的文章

RickyTsui

S = 抽取样本的标准偏差
请问这S怎么求得？谢谢！

jackypang

好方法，怪不得麥當勞的玩具要做這方面的批量測試。