The Superiority of TTF testing methods in Toys Torque and Tension Test Intertek 撰稿人: 熊世凡! n# W. d- ^8 O
+ o* g G5 n& q 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。9 a5 F8 P5 h; e/ c1 z# @8 M
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图一:TTF 测试系统
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' ?) `4 I4 s S3 u6 T( Q' j 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。
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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。
' K% Z; H: w% b* x/ z7 Q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)。
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4 T6 p2 D% Y' [# S, ^; ~& i, K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。 |