我國是一個玩具出口大國，*的玩具大部分都是我們生產的。在歐美市場玩具的召回中，絕大部分也都是中國產的，相關生產商，供貨商要承擔很大的損失。從報道的數據來看，被召回的原因，有很大一部分是因為產品的某些部件容易脫落。這些脫落的部件可能被兒童誤食，存在窒息的危險。 

    按道理，這些在歐美市場上買賣的玩具，都事經過了相關玩具標準規定的扭力和拉力測試，如ASTM F963, EN 71, ISO8124 等等，并且取得了第三方實驗室的合格報告，可一旦到了市場，為什么還會有這么多的不合格，這么多的召回呢？

    為了弄清問題的所在，我們來了解一下傳統的符合性（合格/不合格）測試方法，看看用這種方法抽檢樣板全部合格時（即合格判定數c=0），被檢測批的合格率是多少, 不合格率又是多少？假定是一次抽樣，由泊松（Poission）分布, 我們可以得到表一。

表一： 使用符合性測試方法合格批（c=0）的可能不合格品率 

    從上表可以看出，假設一批玩具有10萬只，抽檢30只用于扭力和拉力測試，盡管所抽檢的30只樣板都合格，似乎這批玩具的質量很好，但實際上仍有可能存在高達10% 的不合格品，即10000只玩具存在可能不合格的危險。只是限于抽檢數量，它們沒有被抽檢到！打個比喻，好像10萬只小球，其中有紅球9萬只，白球1萬只，假設紅球為合格品，白球為不合格品，我們在抽樣時只是剛好連續抽到了30個紅球而已。但玩具賣到市場上后，每只玩具都要在小朋友的手上受到檢驗，原潛在的不合格產品（白球）自然就原形畢露了。弄明白了這點，每年數量眾多的召回也就不難理解了。 

    我們看到， 采用傳統的符合性（合格/不合格）測試方法，如果我們想不合格率控制在1% 以下，單扭拉力的抽檢數量就要超過300，除了個別情況，在實際操作中幾乎不可能實行，更別說要將不合格率控制在0.1% 以下了。

    有沒有一種好的方法，既抽檢數量少，又能將不合格率控制在0.1% 以下？當然有，這就是Intertek  在玩具行業導入、并已被廣泛使用的破壞性測試方法—TTF （Test to Failure）. 圖一是TTF測試系統，包括TTF機，拉力磅，數據收集系統等。

圖一：TTF 測試系統


圖二：TTF 測試

表二： 玩具尾巴TTF拉力測試數據



* C5=玩具的身體爆開導致尾巴脫落 

     與傳統的符合性（合格/不合格）測試數據不同，我們可以對這30個數據進行統計分析，用下面的公式計算Z值。
其中：
X = 抽取樣本的平均值
LSL = 標準要求的下限，這里參照ASTM取15磅
S = 抽取樣本的標準偏差 
    從計算得到的Z值， 我們可以查表來估計被檢測批的不合格率。 
    也可直接使用相關軟件作圖，直接得到Z值和不合格率（見圖三）。

圖三： 數據統計分析

    從圖三可以看到Z值 = 4.0，對應的不合格率為0.0032%， PPM為32，如果被檢測批玩具的數量仍為10萬，此時不合格品的數量不會超過3個！幾乎每一個產品都是合格的，生產廠家和供應商不用再經常面對玩具被賣到市場上后，卻被發現某些零部件易脫落，須被召回的壓力和損失了。 
    
    從表三我們可以看到，同樣是檢測30個樣板，要將不合格率控制在0.1% 以下，只要將Z值控制在3.7以上就可以了。

表三： Z值對應不合格品率表（低于標準要求下限）

    結論：
    采用傳統的符合性（合格/不合格）測試方法，如果要控制較低的產品不合格率，就需要大幅度提高抽檢樣板數量，當我們想將不合格率控制在1% 以下時，傳統的符合性（合格/不合格）測試方法已經失去可操作性。而1%的不合格率，不單是玩具，對任何產品的安全特性來說，顯然都是太高了。

    采用TTF破壞性測試方法，我們可保持固定的抽樣數量30只，而將產品的不合格率控制到無限小，所做的是只需將Z值提高到某一數值水平。

    由此可見，TTF破壞性測試方法在玩具的安全測試中與傳統的符合性（合格/不合格）測試方法相比，具有抽樣少，且能將不合格品率控制在很低的水平的優點， 能滿足客戶對產品安全和質量要求不斷提高的需求，必將被越來越普遍的應用。

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