TCVN6266:2007

Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 6266:2007 (ISO 5538:2004) về Sữa và sản phẩm sữa - Lấy mẫu - Kiểm tra theo dấu hiệu loại trừ TIÊU CHUẨN QUỐC GIA TCVN 6266:2007 ISO 5538:2004 SỮA VÀ SẢN PHẨM SỮA - LẤY MẪU – KIỂM TRA THEO DẤU HIỆU LOẠI TRỪ Milk and milk products – Sampling – Inspection by attributes Lời nói đầu TCVN 6266:2007 thay thế TCVN 6266:1997; TCVN 6266:2007 hoàn toàn tương đương với ISO 5538:2004/ IDF113:2004; TCVN 6866:2007 do Ban kỹ thuật tiêu chuẩn TCV/TC/F12 Sữa và sản phẩm sữa biên soạn, Tổng cục Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng đề nghị, Bộ Khoa học và Công nghệ công bố. Lời giới thiệu Nguyên tắc của phương pháp qui định trong tiêu chuẩn này là dựa trên việc phân loại đơn vị sản phẩm “tốt” hay đơn vị sản phẩm “khuyết tật”. Đơn vị sản phẩm “tốt” là đơn vị đáp ứng các yêu cầu qui định, còn đơn vị sản phẩm “khuyết tật” là đơn vị không đáp ứng được các yêu cầu qui định. Điều quan trọng là mẫu được lấy một cách ngẫu nhiên. Nếu không, các phương án lấy mẫu sẽ không đảm bảo được các điều đã qui định. Xem phụ lục A. SỮA VÀ SẢN PHẨM SỮA - LẤY MẪU – KIỂM TRA THEO DẤU HIỆU LOẠI TRỪ Milk and milk products – Sampling – Inspection by attributes 1 Phạm vi áp dụng 1.1 Tiêu chuẩn này qui định các phương án lấy mẫu để kiểm tra sữa và sản phẩm sữa theo dấu hiệu loại trừ. Sử dụng tiêu chuẩn này để chọn cỡ mẫu cho tất cả các trường hợp cần kiểm tra sự phù hợp của lô sản phẩm với các yêu cầu kỹ thuật thông qua việc kiểm tra mẫu đại diện. 1.2 Tiêu chuẩn này có thể áp dụng để lấy mẫu đối với tất cả các sản phẩm sữa thuộc các lô hàng riêng rẽ, không phân biệt các lô hàng đó có được sản xuất cùng nhau hay không. Việc chấp nhận hay không chấp nhận lô hàng bất kỳ là việc của các bên tham gia hợp đồng và nằm ngoài phạm vi của tiêu chuẩn này. 1.3 Tiêu chuẩn này áp dụng cho tất cả các trường hợp, khi các phương án lấy mẫu theo dấu hiệu loại trừ được quy định cho sản phẫm sữa, trừ khi đã có các tiêu chuẩn cụ thể, các yêu cầu kỹ thuật hoặc các hợp đồng đã có các sơ đồ lấy mẫu khác thì sử dụng các sơ đồ lấy mẫu đó. 1.4 Tiêu chuẩn này không áp dụng cho việc lấy mẫu để kiểm tra khuyết tật do vi sinh vật, trừ khi đã có sự thỏa thuận của các bên liên quan. 2 Tài liệu viện dẫn Các tài liệu viện dẫn sau là rất cần thiết cho việc áp dụng tiêu chuẩn. Đối với các tài liệu viện dẫn ghi năm ban hành thì áp dụng phiên bản được nêu. Đối với các tài liệu viện dẫn không ghi năm ban hành thì áp dụng phiên bản mới nhất, bao gồm cả các sửa đổi. ISO 2859-1:1999, Sampling procedures for inspection by attributes – Part 1: Sampling schemes insexed by acceptance quality limit (AQL) for lot-by-lot inspection. ISO 3534-1, Statistics – Vocabulary and symbols – Part 1: Probability and general tsaticstical terms. ISO 3534-2, Statistics – Vocabulary and symbols – Part 2: Applied statistics. 3 Thuật ngữ và định nghĩa Trong tiêu chuẩn này áp dụng các thuật ngữ và định nghĩa nêu trong ISO 3534-1 và 3534-2 và các thuật ngữ và định nghĩa sau: 3.1 Giới hạn chất lượng chấp nhận (acceptance quality limit) (AQL) mức chất lượng là giá trị chất lượng trung bình thấp nhất cho phép trong qui trình kiểm tra mà ở các mức đó các đợt của lô hàng được gửi để lấy mẫu công nhận. 4 Phương án lấy mẫu ISO 2859-1 mô tả các phương án lấy mẫu để áp dụng cho mọi tình huống và giải thích về cơ sở lý thuyết cho các bảng lấy mẫu. Các phương án được chia theo mẻ sản xuất hoặc cỡ lô và mức chất lượng chấp nhận (AQL). 5 Chọn phương án lấy mẫu 5.1 Phân loại khuyết tật 5.1.1 Khái quát Trước khi lựa chọn phương án lấy mẫu, hợp đồng hoặc qui định kỹ thuật cần xác định rõ tất cả các khuyết tật trầm trọng, khuyết tật nặng và khuyết tật nhẹ sao cho mọi người sử dụng hợp đồng, qui định kỹ thuật hoặc tài liệu về phương án lấy mẫu hoặc tài liệu liên quan đến phương án lấy mẫu này đều hiểu rõ. 5.1.2 Khuyết tật trầm trọng Là khuyết tật làm cho sản phẩm không thể chấp nhận được. Đối với mục đích của tiêu chuẩn này, các khuyết tật trầm trọng có liên quan tới sự có mặt của các tạp chất gây nhiễm độc ở mức gây nguy hiểm. Ví dụ như kim loại nặng và dư lượng thuốc bảo vệ thực vật. Trong trường hợp này, chấp nhận phương pháp mô tả trong phụ lục B. Cần phải chọn một độ rủi ro có thể chấp nhận được do việc không thể phát hiện được một tỷ lệ phần trăm nhất định các sản phẩm có khuyết tật, trong khi sản phẩm có khuyết tật lại chứa chất nhiễm bẩn lớn hơn mức giới hạn. Không thể đảm bảo được rằng các sản phẩm không chứa chất nhiễm bẩn. 5.1.3 Khuyết tật nặng Là khuyết tật làm cho sản phẩm dường như không phù hợp cho việc sử dụng, nghĩa là trong trường hợp đối với sữa và các sản phẩm sữa thì sản phẩm không phù hợp để bán cho người tiêu dùng. Khuyết tật nặng có thể làm cho sản phẩm bị hư hỏng hoặc không còn phù hợp để bán hoặc để chế biến tiếp. Các ví dụ cụ thể như sau: a) khuyết tật về thành phần, khi nó ảnh hưởng đến việc duy trì chất lượng; b) nhiễm bẩn bởi các chất gây ức chế; c) bao bì không còn nguyên vẹn; d) nhiễm bụi bẩn có thể nhìn thấy được. Các phương án lấy mẫu đối với các khuyết tật nặng được chọn trong số các bằng sử dụng AQL không lớn hơn 6,5 %. 5.4.1 Khuyết tật nhẹ Là khuyết tật làm cho sản phẩm không phù hợp với yêu cầu kỹ thuật, vẫn phù hợp để sử dụng và bán, nhưng cũng không làm cho sản phẩm bị hư hỏng. Ví dụ: a) đơn vị sản phẩm có thành phần hóa học hoặc khối lường tịnh bị sai lệch nhưng gần sát với giới hạn yêu cầu kỹ thuật và b) có biểu hiện khác thường nhỏ ở bên ngoài. Các phương án lấy mẫu đối với khuyết tật nhẹ được chọn từ bảng 1 đến bảng 24, sử dụng AQL không lớn hơn 10 %. 5.2 Chọn mức kiểm tra và giới hạn chất lượng chấp nhận (AQL) 5.2.1 Phương án được lựa chọn trong số các bảng từ bảng 1 đến bảng 24, sử dụng cỡ lô và AQL theo thỏa thuận. Trong các bảng này, n là cỡ mẫu, Ac là số chấp nhận và Re là số bác bỏ. VÍ DỤ: Đối với cỡ mẫu n = 13, Ac = 0 và Re = 1, điều này có nghĩa là nếu một lô mẫu gồm 13 đơn vị mà không có sản phẩm nào bị khuyết tật, thì lô hàng đó được chấp nhận, còn nếu lô mẫu chứa 1 sản phẩm khuyết tật thì lô hàng bị loại bỏ. Các bảng từ bảng 1 đến bảng 20 được lấy từ ISO 2859-1 và dựa vào các mức kiểm tra I, S-4, S-3, S-2 và S-1. Mức I là thích hợp nhất. Sử dụng bất kỳ phương án S nào cũng dẫn đến sự tăng độ rủi ro và chúng sẽ không được sử dụng nếu không có sự kiểm tra sơ bộ để biết độ rủi ro đi kèm có thể chấp nhận được. Các chi tiết về độ rủi ro này được nêu trong 5.2.2. 5.2.2 Các mức kiểm tra S-4, S-3, S-2, và S-1 có thể được sử dụng khi cần đến cỡ mẫu tương đối nhỏ và có thể hoặc cần thiết phải chấp nhận mức độ rủi ro lớn. Do việc sử dụng các mức kiểm tra đặc biệt này sẽ làm tăng khả năng đưa ra một quyết định sai lầm. Trước tiên là độ rủi ro của khách hàng tăng. Điều này được minh họa trong các bảng từ bảng 21 đến bảng 24. Bảng 21 đề cập đến các phương án lấy mẫu với AQL bằng 2,5 %, bảng 22 với AQL = 4,0 %, bảng 23 với AQL = 6,5 % và bảng 24 với AQL = 10 %. Mỗi bảng gồm có: - cỡ mẫu (n) và cỡ lô tương ứng ở các mức kiểm tra riêng rẽ; - số lượng tối đa các đơn vị khuyết tật cho phép có trong mẫu, nghĩa là số chấp nhận (Ac); - số lượng tối thiểu các đơn vị khuyết tật qui định trong mẫu để loại bỏ lô hàng, nghĩa là số bác bỏ (Re); - giới hạn chất lượng (LQ). Ở cùng mức AQL, nếu cỡ mẫu nhỏ thì LQ cao; nếu cỡ mẫu tăng thì QL giảm. Ví dụ trong bảng 6, trong một phương án kiểm tra, cỡ mẫu là 5 và LQ = 45 % xuất hiện trong tất cả các mức kiểm tra nhưng chỉ ở mức S-1 có thể kiểm tra mọi cỡ lô. Ở các mức kiểm tra I và S-4,chỉ được dùng cỡ mẫu là 5 khi cỡ lô không vượt quá 150. Thực tế là độ rủi ro của khách hàng (đồng thời cả LQ) sẽ nhỏ hơn khi tăng cỡ lô cần kiểm tra, điều này đã được chứng minh trên cơ sở kinh tế. Các phương án kiểm tra mà trong đó LQ lớn hơn AQL vài lần là không thích hợp cho cả khách hàng lẫn nhà sản xuất. Nếu cần đánh giá một lô hàng có 35 000 đơn vị sản phẩm thì mức kiểm tra I đòi hỏi cỡ mẫu là 125, tính ra LQ =11 % (nghĩa là 95 % lô hàng chứa 11 % khuyết tật cần loại bỏ). Ở mức kiểm tra S-1 đòi hỏi cỡ mẫu là 5, tính ra LQ = 45 %. Mà LQ = 45 % là quá lớn so với AQL = 2,5 % và khái niệm AQL trở nên vô nghĩa. Ngoài ra, cỡ mẫu là 5 có thể loại bỏ nhầm quá 10 % lô hàng chỉ chứa 2,5 % khuyết tật. Việc tăng cỡ mẫy sẽ làm tăng khả năng bảo vệ khách hàng và tăng khả năng lựa chọn phương án lấy mẫu; việc lựa chọn phương án lấy mẫu tăng là một trong những nguyên nhân chính về mối liên quan giữa cỡ mẫu và cỡ lô. Người áp dụng tiêu chuẩn này sẽ tìm ra các đặc trưng thao tác cho mỗi phương án nêu trong ISO 2859-1; những đặc trưng này liên quan đến khả năng chấp nhận phần trăm khuyết tật trong lô. 6 Báo cáo Một phương án lấy mẫu phù hợp yêu cầu phải duy trì báo cáo đầy đủ các kết quả kiểm tra và phương án sử dụng. Sự trao đổi thông tin giữa hai bên rất có lợi và mỗi bên nên cung cấp thông tin có được cho bên còn lại theo yêu cầu. 7 Lựa chọn các đơn vị Lý thuyết lấy mẫu được sử dụng cho các phương án nêu trong ISO 2859-1 và do đó trong tiêu chuẩn này thừa nhận việc lấy mẫu là ngẫu nhiên, điều đó có nghĩa là mỗi đơn vị trong lô hàng phải có cùng khả năng xuất hiện trong mẫu. Cần phải cố gắng để lấy mẫu một cách ngẫu nhiên. Luôn luôn phải sử dụng qui trình lấy mẫu ngẫu nhiên chính thức theo phụ lục C. Nếu điều đó không thực hiện được, thì rủi ro liên quan đến các phương án không được thừa nhận. Việc lấy mẫu ngẫu nhiên không khó thực hiện, tuy nhiên đây là việc làm không mấy hấp dẫn và tốn thời gian. Đối với các bảng từ bảng 1 đến bảng 20, khi sử dụng phương án kiểm tra giảm, nếu số chấp nhận vượt quá nhưng số loại bỏ không đạt được, thì sự thỏa thuận cần được chấp nhận nhưng việc kiểm tra cần phải chuyển sang kiểm tra thường. Bảng 1 – Mức kiểm tra I – AQL = 2,5 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 150 5 0 1 8 0 1 2 0 1 Từ 151 đến 500 20 1 2 32 1 2 8 0 2 Từ 501 đến 1 200 32 2 3 32 1 2 13 1 3 Từ 1 201 đến 3 200 50 3 4 50 2 3 20 1 4 Từ 3 201 đến 10 000 80 5 6 80 3 4 32 2 5 Từ 10 001 đến 35 000 125 7 8 125 5 6 50 3 6 Từ 35 001 đến 150 000 200 10 11 200 8 9 80 5 8 Từ 150 001 đến 500 000 315 14 15 315 12 13 125 7 10 Trên 500 000 500 21 22 500 18 19 200 10 13 Bảng 2 – Mức kiểm tra I – AQL = 4,0 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 90 3 0 1 5 0 1 2 0 1 Từ 91 đến 280 13 1 2 20 1 2 5 0 2 Từ 281 đến 500 20 2 3 20 1 2 8 1 3 Từ 501 đến 1 200 32 3 4 32 2 3 13 1 4 Từ 1 201 đến 3 200 50 5 6 50 3 4 20 2 5 Từ 3 201 đến 10 000 80 7 8 80 5 6 32 3 6 Từ 10 001 đến 35 000 125 10 11 125 8 9 50 5 8 Từ 35 001 đến 150 000 200 14 15 200 12 13 80 7 10 Trên 150 000 315 21 22 315 18 19 125 10 13 Bảng 3 – Mức kiểm tra I – AQL = 6,5 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 25 2 0 1 3 0 1 2 0 1 Từ 26 đến 150 8 1 2 13 1 2 3 0 2 Từ 151 đến 280 13 2 3 13 1 2 5 1 3 Từ 281 đến 500 20 3 4 20 2 3 8 1 4 Từ 501 đến 1 200 32 5 6 32 3 4 13 2 5 Từ 1 201 đến 3 200 50 7 8 50 5 6 20 3 5 Từ 3 201 đến 10 000 80 10 11 80 8 9 32 5 8 Từ 10 001 đến 35 000 125 14 15 125 12 13 50 7 10 Trên 35 000 200 21 22 200 18 19 80 10 13 Bảng 4 – Mức kiểm tra I – AQL = 10% Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 90 5 1 2 8 1 2 2 0 2 Từ 91 đến 150 8 2 3 8 1 2 3 1 3 Từ 151 đến 280 13 3 4 13 2 3 5 1 4 Từ 281 đến 500 20 5 6 20 3 4 8 2 5 Từ 501 đến 1 200 32 7 8 32 5 6 13 3 6 Từ 1 201 đến 3 200 50 10 11 50 8 9 20 5 8 Từ 3 201 đến 10 000 80 14 15 80 12 13 32 7 10 Trên 10 000 125 21 22 125 18 19 50 10 13 Bảng 5 – Mức kiểm tra S-4 – AQL = 2,5 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 150 5 0 1 8 0 1 2 0 1 Từ 151 đến 1 200 20 1 2 32 1 2 8 0 2 Từ 1 201 đến 10 000 32 2 3 32 1 2 13 1 3 Từ 10 001 đến 35 000 50 3 4 50 2 3 20 1 4 Từ 35 001 đến 500 000 80 5 6 80 3 4 32 2 5 Trên 500 000 125 7 8 125 5 5 50 3 6 Bảng 6 – Mức kiểm tra S-4 – AQL = 4,0 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 90 3 0 1 5 0 1 2 0 1 Từ 91 đến 500 13 1 2 20 1 2 5 0 2 Từ 501 đến 1 200 20 2 3 20 1 2 8 1 3 Từ 1 201 đến 10 000 32 3 4 32 2 3 13 1 4 Từ 10 001 đến 35 000 50 5 6 50 3 4 20 2 5 Từ 35 001 đến 500 000 80 7 8 80 5 6 32 3 6 Trên 500 000 125 10 11 125 8 9 50 5 8 Bảng 7 – Mức kiểm tra S-4 – AQL = 6,5 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 25 2 0 1 3 0 1 2 0 1 Từ 26 đến 150 8 1 2 13 1 2 3 0 2 Từ 151 đến 500 13 2 3 13 1 2 5 1 3 Từ 501 đến 1 200 20 3 4 20 2 3 8 1 4 Từ 1 201 đến 10 000 32 5 6 32 3 4 13 2 5 Từ 10 001 đến 35 000 50 7 8 50 5 6 20 3 6 Từ 35 001 đến 500 000 80 10 11 80 8 9 32 5 8 Trên 500 000 125 14 15 125 12 13 50 7 10 Bảng 8 – Mức kiểm tra S-4 – AQL = 10 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 90 5 1 2 8 1 2 2 0 2 Từ 91 đến 150 8 2 3 8 1 2 3 1 3 Từ 151 đến 500 13 3 4 13 2 3 5 1 4 Từ 501 đến 1 200 20 5 6 20 3 4 8 2 5 Từ 1 201 đến 10 000 32 7 8 32 5 6 13 3 6 Từ 10 001 đến 35 000 50 10 11 50 8 9 20 5 8 Từ 35 001 đến 500 000 80 14 15 80 12 13 32 7 10 Trên 500 000 125 21 22 125 18 19 50 10 13 Bảng 9 – Mức kiểm tra S-3 – AQL = 2,5 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 500 5 0 1 8 0 1 2 0 1 Từ 501 đến 35 000 20 1 2 32 1 2 8 0 2 Từ 35 001 đến 500 000 32 2 3 32 1 2 13 1 3 Trên 500 000 50 3 4 50 2 3 20 1 4 Bảng 10 – Mức kiểm tra S-3 – AQL = 4,0 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 150 3 0 1 5 0 1 2 0 1 Từ 151 đến 3 200 13 1 2 20 1 2 5 0 2 Từ 3 201 đến 35 000 20 2 3 20 1 2 8 1 3 Từ 35 001 đến 500 000 32 3 4 32 2 3 13 1 4 Trên 500 000 50 5 6 50 3 4 20 2 5 Bảng 11 – Mức kiểm tra S-3 – AQL = 6,5 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 50 2 0 1 3 0 1 2 0 1 Từ 51 đến 500 8 1 2 13 1 2 3 0 2 Từ 501 đến 3 200 13 2 3 13 1 2 5 1 3 Từ 3 201 đến 35 000 20 3 4 20 2 3 8 1 4 Từ 35 001 đến 500 000 32 5 6 32 3 4 13 2 5 Trên 500 000 50 7 8 50 5 6 20 3 6 Bảng 12 – Mức kiểm tra S-3 – AQL = 10 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 150 5 1 2 8 1 2 2 0 2 Từ 151 đến 500 8 2 3 8 1 2 3 1 3 Từ 501 đến 3 200 13 3 4 13 2 3 5 1 4 Từ 3 201 đến 35 000 20 5 6 20 3 4 8 2 5 Từ 35 001 đến 500 000 32 7 8 32 5 6 13 3 6 Trên 500 000 50 10 11 50 8 9 20 5 8 Bảng 13 – Mức kiểm tra S-2 – AQL = 2,5 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 35 000 5 0 1 8 0 1 2 0 1 Trên 35 000 20 1 2 32 1 2 8 0 2 Bảng 14 – Mức kiểm tra S-2 – AQL = 4,0 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 1 200 3 0 1 5 0 1 2 0 1 Trên 1 200 13 1 2 20 1 2 5 0 2 Bảng 15 – Mức kiểm tra S-2 – AQL = 6,5 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 150 2 0 1 3 0 1 2 0 1 Từ 151 đến 35 000 8 1 2 13 1 2 3 0 2 Trên 35 000 13 2 3 13 1 2 5 1 3 Bảng 16 – Mức kiểm tra S-2 – AQL = 10 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 1 200 5 1 1 8 1 2 2 0 2 Từ 1 201 đến 35 000 8 2 3 8 1 2 3 1 3 Trên 35 000 13 32 4 13 2 3 5 1 4 Bảng 17 – Mức kiểm tra S-1 – AQL = 2,5 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Tất cả các lô 5 0 1 8 0 1 2 0 1 Bảng 18 – Mức kiểm tra S-1 – AQL = 4,0 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 35 000 3 0 1 5 0 1 2 0 1 Trên 35 000 13 1 2 20 1 2 5 0 2 Bảng 19 – Mức kiểm tra S-1 – AQL = 6,5 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 500 2 0 1 3 0 1 2 0 1 Trên 500 8 1 2 13 1 2 3 0 2 Bảng 20 – Mức kiểm tra S-1 – AQL = 10 % Cỡ lô Kiểm tra thường Kiểm tra ngặt Kiểm tra giảm N Ac Re n Ac Re n Ac Re Đến 35 000 5 1 2 8 1 2 2 0 2 Trên 35 000 8 2 3 8 1 2 3 1 3 Bảng 21 – Các phương án lấy mẫu một lần ở mức AQL = 2,5 % n Ac Re LQ a (%) Cỡ lô (các đơn vị sản phẩm) ở các mức kiểm tra cho thấy S-1 S-2 S-3 S-4 I 5 20 32 50 80 125 200 315 500 0 1 2 3 5 7 10 14 21 1 2 3 4 6 8 11 15 22 45 22 18 15 13 11 8,5 7,0 6,1 Tất cả các cỡ lô Đến 35 000 Trên 35 000 Đến 500 5 001 đến 35 000 35 001 đến 500 000 Trên 500 000 Đến 150 151 đến 1 200 1 201 đến 10 000 10 001 đến 35 000 35 001 đến 500 000 Trên 500 000 Đến 150 151 đến 500 501 đến 1 200 1 201 đến 3 200 3 201 đến 10 000 10 001 đến 35 000 35 001 đến 150 000 150 001 đến 500 000 Trên 500 000 a là chất lượng giới hạn (xem 5.2.2). Bảng 22 – Các phương án lấy mẫu một lần ở mức AQL = 4,0 % n Ac Re LQ a (%) Cỡ lô (các đơn vị sản phẩm) ở các mức kiểm tra cho thấy S-1 S-2 S-3 S-4 I 3 13 20 32 50 80 125 200 315 0 1 2 3 5 7 10 14 21 1 2 3 4 6 8 11 15 22 63 32 28 23 20 16 14 11 9,6 Đến 35000 Trên 35000 Đến 1 200 Trên 1200 Đến 150 151 đến 3 200 3 201 đến 35 000 35 001 đến 500 000 Trên 500 000 Đến 90 91 đến 500 501 đến 1 200 1 201 đếm 10 000 10 001 đến 35 000 35 001 đến 500 000 Trên 500 000 Đến 90 91 đến 280 281 đến 500 501 đến 1 200 1 201 đến 3 200 3 201 đến 10 000 10 001 đến 35 000 35 001 đến 150 000 Trên 150 000 a là chất lượng giới hạn (xem 5.2.2). Bảng 23 – Các phương án lấy mẫu một lần ở mức AQL = 6,5 % n Ac Re LQ a (%) Cỡ lô (các đơn vị sản phẩm) ở các mức kiểm tra cho thấy S-1 S-2 S-3 S-4 I 2 8 13 20 32 50 80 125 200 0 1 2 4 5 7 10 14 21 1 2 3 5 6 8 11 15 22 78 47 41 34 30 25 20 18 15 Đến 500 Trên 500 Đến 150 151 đến 35 000 Trên 35 000 Đến 50 51 đến 500 501 đến 3 200 3 201 đến 35 000 35 001 đến 500 000 Trên 500 000 Đến 25 26 đến 150 151 đến 500 501 đến 1 200 1 201 đến 10 000 10 001 đến 35 000 35 001 đến 500 000 Trên 500 000 Đến 25 26 đến 150 151 đến 280 281 đến 500 501 đến 1 200 1 201 đến 3 200 3 201 đến 10 000 10 001 đến 35 000 Trên 35 000 a là chất lượng giới hạn (xem 5.2.2). Bảng 24 – Các phương án lấy mẫu một lần ở mức AQL = 10 % n Ac Re LQ a (%) Cỡ lô (các đơn vị sản phẩm) ở các mức kiểm tra cho thấy S-1 S-2 S-3 S-4 I 5 8 13 20 32 50 80 125 1 2 3 5 7 10 14 21 2 3 4 6 8 11 15 22 66 60 50 46 37 32 26 24 Đến 35 000 Trên 35 000 Đến 150 151 đến 35 000 Trên 35 000 Đến 50 51 đến 500 501 đến 3 200 3 201 đến 35 000 35 001 đến 500 000 Trên 500 000 Đến 90 91 đến 150 151 đến 500 501 đến 1200 1 201 đến 10 000 10 001 đến 35 000 35 001 đến 500 000 Trên 500 000 Đến 90 91 đến 150 151 đến 280 281 đến 500 501 đến 1 200 1 201 đến 3 200 3 201 đến 10 000 Trên 10 000 a là chất lượng giới hạn (xem 5.2.2). Phụ lục A (qui định) Lý thuyết thống kê A.1 Từ các phương án lấy mẫu dựa trên thuyết Poisson hoặc thuyết nhị phân nêu trong tiêu chuẩn 2859-1, đưa ra các phương án lấy mẫu trong tiêu chuẩn này. Thuyết nhị phân được sử dụng đối với các mẫu nhỏ hơn, và thuyết Poisson được sử dụng cho các trường hợp khi sự phân bố gần với thuyết nhị phân. Chi tiết hơn được nêu trong ISO 2859-1. A.2 Để sử dụng lý thuyết lấy mẫu chỉ cần phải thỏa mãn hai yêu cầu. Thứ nhất, theo định nghĩa mỗi một sản phẩm chỉ có thể là “tốt” hoặc “khuyết tật”. Thứ hai, phải lấy mẫu ngẫu nhiên theo qui định trong điều 8 của ISO 2859-1 : 1999. Không cần thiết phải đưa ra giả định về sự phân bố các khuyết tật trong lô hàng. Phụ lục B (qui định) Các khuyết tật trầm trọng Các khuyết tật trầm trọng tạo ra một chủng loại đặc biệt. Không thể chọn bất kỳ một giá trị phần trăm nào đối với các khuyết tật loại này và nói rằng “Tỷ lệ phần trăm các sản phẩm khuyết tật này là có thể chấp nhận được”. Khi tiến hành kiểm tra không phá hủy, giải pháp chung thường được chấp nhận là cần đưa ra các tiêu chí kiểm tra bằng cách sử dụng một cỡ mẫu bằng với cỡ lô và số chấp nhận là zero. Đó là kiểm tra 100 %, nhưng cần lưu ý rằng đó không phải là kiểu phân loại 100 % truyền thống. Ở đây không có ý định phân loại sản phẩm thành các sản phẩm tốt và xấu, mà nhằm xác định để đảm bảo rằng không còn các sản phẩm xấu. Nếu như tìm ra được một sản phẩm khuyết tật trầm trọng, thì không chỉ đơn thuần là loại bỏ và lại tiếp tục kiểm tra, mà điều đó có nghĩa là toàn bộ lô hàng này phải bị loại (mặc dù việc loại bỏ không có nghĩa là cần thiết phải hủy). Trong quá trình sản xuất, bất cứ khi nào có thể, phải ngừng dây chuyền sản xuất để phát hiện xem khuyết tật đó đã phát sinh như thế nào và đưa ra các biện pháp ngăn ngừa phát sinh khuyết tật khác. Lý do của việc làm này là để tránh sản xuất ra các sản phẩm có khuyết tật trầm trọng và để tránh gây ấn tượng cho nhà sản xuất. Ngay cả một kiểm tra viên giỏi đôi khi cũng khó có thể phát hiện được hết tất cả các sản phẩm khuyết tật, do đó chỉ bằng cách ngăn chặn các sản phẩm khuyết tật trầm trọng từ trong quá trình sản xuất thì mới có thể đảm bảo rằng không có sản phẩm như vậy đến tay người tiêu dùng. Bất kỳ khuyết tật trầm trọng nào không chứng thực qui trình này, thì khi đó tiến hành xem xét kỹ hơn để phân loại lại như là một khuyết tật nặng. Các khuyết tật trầm trọng thật sự phải là trầm trọng. Theo định nghĩa về khuyết tật trầm trọng (xem 5.1.2), cần áp dụng sự phân loại này đối với một khuyết tật dường như gây ra nguy hiểm hoặc không an toàn cho người sử dụng, bảo quản hoặc phát sinh từ sản phẩm. Việc dùng cụm từ “dường như” là rất quan trọng. Đôi khi người ta có xu hướng thay thế cụm từ này bằng “có thể có khả năng” và từ đó phân loại mọi thứ là trầm trọng, vì nó có thể tạo nên mọi chuyện, trong có một vài điều bình thường ở đầu đã dẫn tới thảm họa ở kết cục. Nếu như cách tiếp cận này được chấp nhận, thì kết quả chính sẽ giảm giá trị phân loại cấp trầm trọng, và các khuyết tật trầm trọng thực sẽ có thể không bị xử lý nghiêm đúng mức. Việc phân loại trầm trọng cũng áp dụng cho một khuyết tật mà khuyết tật đó “dường như” để ngăn ngừa việc thực hiện một chức năng thực tế của một kết cục chính của một vấn đề. Một lần nữa, các từ trong ngoặc kép trên đây cũng lại rất quan trọng nếu như cách phân loại trầm trọng không bị giảm nhẹ. Khi buộc phải kiểm tra duy nhất đối với các khuyết tật trầm trọng là kiểm tra phá hủy, thì việc tìm giải pháp ngăn chặn để không cho sản xuất ra sản phẩm khuyết tật thậm chí còn quan trọng hơn. Trong trường hợp này, chúng ta không thể có được mẫu là 100 % của lô, và cần phải quyết định: mẫu nào cần được lấy để kiểm tra các khuyết tật trầm trọng. Điều này có thể làm được bằng cách sử dụng công thức tính phần trăm khuyết tật trong mẫu, cần được chọn theo cỡ mẫu và độ rủi ro khi áp dụng để không bỏ sót việc tìm ra sản phẩm khuyết tật. Công thức như sau: n = trong đó n là cỡ mẫu; F là hệ số phụ thuộc vào độ rủi ro; D là phần trăm sản phẩm khuyết tật hy vọng có thể phát hiện được, nếu có. Hệ số F phụ thuộc vào độ rủi ro của việc không bỏ sót sản phẩm bị khuyết tật có trong mẫu, như sau: Độ rủi ro Hệ số a 1 trong 10 230,26 1 trong 100 460,52 1 trong 1 000 690,78 1 trong 10 000 921,04 1 trong 100 000 1151,30 1 trong 1 000 000 1381,56 a là hệ số các giá trị rủi ro khác, nếu cần, có thể được tính như sau: 230,26 |lg( )| Qua công thức trên ta thấy, cỡ mẫu thường không phải là một số nguyên. Tốt nhất là làm tròn lên số nguyên cao hơn liền kề, không nên làm tròn lên số nguyên gần nhất. Tuy nhiên, số chấp nhận trong trường hợp này luôn là zero. Công thức trên chỉ đúng cho các giá trị của phần trăm sản phẩm khuyết tật nhỏ, nghĩa là không lớn hơn 10, nhưng điều này không phải là không có lợi, bởi vì không cần đến nó để xem xét các giá trị phần trăm khuyết tật. Nếu sử dụng công thức trên, ví dụ, đối với 20 % hoặc 50 % sản phẩm khuyết tật, thì cần sự tính số mẫu lớn hơn. VÍ DỤ: Đối với một sản phẩm cụ thể, kiểm tra các khuyết tật trầm trọng bằng phương pháp phá hủy và quyết định rằng: nếu 1 lô có chứa khoảng 2 % sản phẩm khuyết tật trầm trọng, thì độ rủi ro là 1/10 000 để khỏi bỏ sót sản phẩm khuyết tật có trong mẫu đó. Khi đó công thức tính sẽ là n = = 460,52 Phương án lấy mẫu khuyết tật trầm trọng là: cỡ mẫu: 461 số chấp nhận: 0 sản phẩm khuyết tật số bác bỏ: 1 sản phẩm khuyết tật. Một phương án khác đối với khuyết tật trầm trọng, trong đó khuyết tật là thứ đo được chứ không đơn thuần là một dấu hiệu loại trừ thuần túy, đó là phương án lấy mẫu với một giới hạn an toàn. Khi đó, nếu lực bẻ gãy cho phép tối thiểu đối với thành phần nào đó là 2 000 kg, thì thay cho việc lấy giới hạn là 2 000 kg và khuyết tật là loại khuyết tật trầm trọng, ta lấy: giới hạn là 2 500 kg và khuyết tật là loại khuyết tật nặng. Khi nào cần đặt ra các giới hạn và cho phép áp dụng phương án nào là phụ thuộc vào kiến thức đã biết về lượng biến thiên biết được trong sức bền của các thành phần đang xem xét. Khi có thể áp dụng phương án này, các bên có liên quan sẽ có được kết quả thỏa mãn hơn so với việc tìm kiếm các sản phẩm khuyết tật trầm trọng (và hy vọng rằng chúng không tồn tại). Phụ lục C (tham khảo) Cách lấy mẫu thử Trong việc lấy mẫu chấp nhận lô hàng được đánh giá dựa trên chất lượng của mẫu. Nếu đó là một qui trình hợp lý, thì điều quan trọng là mẫu phải là đại diện cho lô đó. Có một vài kiểm tra viên tự phụ về năng lực của mình, được giao một lô hàng để lấy mẫu đã chọn ra tất cả các sản phẩm xấu. Nếu như mục đích là để chứng minh rằng trong lô đó có một vài sản phẩm xấu hoặc để nâng cao chất lượng của lô đó bằng cách loại bỏ các sản phẩm xấu tìm được thì năng lực này sẽ là một đặc tính tốt. Nhưng ở đây điều này không phải là cần thiết. Để có đánh giá đúng đắn về chất lượng của lô hàng, thì mẫu phải có cùng chất lượng như lô hàng, không tốt hơn cũng không xấu hơn. Thực tế, không thể đảm bảo chính xác rằng mẫu có cùng mức chất lượng như của lô hàng, trừ khi đã biết trước về chất lượng của lô hàng đó, trong trường hợp này sẽ không cần lấy mẫu ra để đánh giá. Tuy nhiên, vẫn có các phương pháp lấy mẫu để có được các mẫu không sai theo nghĩa đó, mặc dù một cài mẫu có thể sẽ xấu hơn và một vài mẫu khác có thể sẽ tốt hơn lô của chúng, tính trung bình chúng sẽ là vừa phải, và chỉ có độ biến thiên không tránh khỏi trong việc lấy mẫu sẽ dẫn tới sự không nhất quán. Hơn nữa, các phương pháp này cho phép tính được độ biến thiên của mẫu liên quan tới chất lượng của lô hàng, và dựa trên các tính toán này mà vẽ ra đồ thị tương quan đặc trưng. Phương pháp như thế chính là phương án lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản: với cỡ yêu cầu thì tất cả các mẫu đều có xác suất được lấy ra như nhau. Các bảng từ 1 đến bảng 24 mô tả các phương án lấy mẫu giả định rằng các mẫu thử (mẫu đơn, mẫu kép hay nhiều mẫu) được lấy ra theo phương pháp này. Đây chính là trường hợp thực tế rất quan trọng. Ví dụ: Cho cỡ lô là 4 và cỡ mẫu là 2. Nếu mỗi đơn vị trong lô đó được gọi tên theo từng chữ cái alphabet thì lô này sẽ gồm 4 đơn vị A, B, C và D. Sẽ có 6 cách có thể tạo ra cỡ mẫu là 2. Đó là: A và B hoặc A và C hoặc A và D hoặc B và C hoặc B và D hoặc C và D và trong phương án lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, mỗi một cách trong số 6 khả năng trên đều có xác suất như nhau. Trong trường hợp đặc biệt này, cần gieo một quân xúc xắc 6 mặt bình thường để chọn, nếu quân xúc xắc cho một chấm thì chọn A và B, nếu 2 chấm thì chọn A và C. v.v… Trong ví dụ vừa cho, vấn đề trong phương án lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản đã được giải quyết tương đối dễ dàng, vì các con số liên quan đã được chọn một cách có tính toán là rất nhỏ, nên chỉ có 6 khả năng chọn đối với mẫu. Nhưng rõ ràng là số khả năng chọn mẫu sẽ tăng lên rất nhanh khi cỡ lô và cỡ mẫu tăng. Ví dụ, đối với một mẫu gồm 5 đơn vị, lấy ra từ 1 lô gồm 20 đơn vị, sẽ có 15504 khả năng chọn mẫu; đối với một mẫu gồm 7 đơn vị lấy ra từ 1 lô gồm 30 đơn vị khác, sẽ có trên 2 triệu khả năng chọn mẫu; đối với một mẫu gồm 10 đơn vị lấy ra từ 1 lô gồm 50 đơn vị sẽ có trên 10 000 triệu khả năng, và các trường hợp trên vẫn là các cỡ mẫu và cỡ lô khá nhỏ. Từ đó, ta thấy việc thực hiện với các cỡ lô và cỡ mẫu vẫn thường sử dụng trong thực tế lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản sẽ không dễ dàng, tuy nhiên cần cố gắng để có được sự lựa chọn gần ngẫu nhiên tới mức có thể được. Một yêu cầu thực sự thiết yếu là cần có một lô nguyên vẹn để cho kiểm tra viên lấy ra mẫu thử. Đã có những trường hợp, người sản xuất đưa cho kiểm tra viên mẫu hoàn chỉnh trong khi giấu đi số còn lại của lô, và thậm chí có các trường hợp khi nhà sản xuất đưa ra mẫu chỉ đủ bằng số sản phẩm trong cỡ mẫu, và thông báo với kiểm tra viên rằng phần còn lại của lô sẽ không được sản xuất ra cho đến khi biết được kết quả kiểm tra. Rõ ràng là, trong các trường hợp như thế, không có lý do gì để cho rằng mẫu đó là đại diện của lô và không được đánh giá lô hàng trên cơ sở một mẫu như vậy. Cần nói thêm là, không cấm việc giao một mẫu là sản phẩm trước khi đưa ra sản xuất hàng loạt. Hoàn toàn bình thường và hợp lý đối với người sản xuất khi đưa ra, hoặc được yêu cầu đưa ra một mẫu trước khi bắt đầu quá trình sản xuất lớn, nhằm có được sự chấp nhận các sản phẩm mà họ dự định sản xuất. Ở đây không giống như khi đưa ra một mẫu để đánh giá xem chấp nhận hay bác bỏ lô hàng. Đôi khi, có thể gán cho mỗi sản phẩm trong lô đó một chữ số, bằng cách trực tiếp viết lên sản phẩm hoặc bên cạnh sản phẩm, hoặc gián tiếp bởi một phương thức nào đó, ví dụ như ghi chú rằng “Mẫu vật số 124” nghĩa là “dãy thứ nhất, hộp thứ hai, sản phẩm thứ 4 bên trong hộp”. Nếu điều này có thể làm được thì có khả năng lấy được ngẫu nhiên bằng cách sử dụng 1 bảng các số ngẫu nhiên. Xem ở ví dụ ở các bảng C.1 đến bảng C.4. VÍ DỤ: Một cỡ mẫu gồm 8 đơn vị được lấy ra từ một lô gồm 5 000 đơn vị. Các đơn vị trong lô đó được dán nhãn có các chữ số từ 1 đến 5 000. Bắt đầu từ dòng đầu tiên của cột thứ nhất của bảng C.1, các đơn vị được lấy ra làm mẫu là các số 110, 4148, 2403, 1828, 2267, 2985, 4313 và 4691 (bỏ đi các số 5327, 5373, 9244.v.v… vì không có các đơn vị tương ứng trong lô đó)/ Có ba điểm cần lưu ý khi sử dụng bảng lấy mẫu ngẫu nhiên: a) Việc bắt đầu ở cột thứ nhất không phải lúc nào cũng đúng. Đối với mỗi mẫu thử được lấy ra, cách tiến hành tốt nhất là bắt đầu từ vị trí mà mẫu trước đó đã kết thúc và bắt đầu theo bảng từ vị trí đó; b) Có thể cho phép, bằng cách thực hiện thông qua bảng, trở lại vị trí bắt đầu và tiến hành lấy mẫu lần 2, nhưng nếu có thể thì thực hiện lấy mẫu theo 1 bảng mới không nên lặp lại bảng cũ; c) Không cần thiết đọc hết các con số có 4 chữ số. Nếu cỡ lô là 1 000 hoặc ít hơn, thì chỉ sử dụng 3 số đầu tiên và sẽ được đọc là 11, 532, 537,v.v… Đôi khi, chỉ cần sử dụng 2 chữ số, có khi lại cần nhiều hơn 4 chữ số. Có thể kết hợp nhiều chữ số hoặc ít chữ số như mong muốn. Việc sử dụng bảng các con số ngẫu nhiên không có gì là khó khăn miễn là các đơn vị có thể đánh số được, tuy nhiên nhiều ý kiến cho rằng việc sử dụng chúng chẳng đáng bận tâm, và lấy mẫu ngẫu nhiên theo trực giác là tốt. Trong nhiều trường hợp có thể là như vậy, nhưng thông thường mẫu ngẫu nhiên trực giác lại rất khác với ngẫu nhiên thực tế. Ví dụ, một người đang tiến hành lấy ra các đơn vị mẫu – được coi là ngẫu nhiên, từ mỗi hộp sẽ luôn luôn lấy ra quá nhiều từ giữa hộp, và các góc sẽ không được lấy. Khi nhận ra rằng họ đang lấy quá ít từ các góc, họ thường bắt đầu quay ra lấy quá nhiều từ các góc đó. Tính ngẫu nhiên đơn giản nhằm đem đến mỗi tổ hợp một xác suất như nhau là rất khó và những cố gắng trong việc sử dụng bảng số ngẫu nhiên là việc cần làm. Phải công nhận rằng, không phải lúc nào cũng có thể sử dụng dễ dàng bảng các số ngẫu nhiên. Nếu lô hàng bao gồm một hộp lớn gồm có nhiều đơn vị nhỏ, có thể hoàn toàn không thực tế khi gán cho mỗi đơn vị này một chữ số. Trong các trường hợp như vậy, nên sử dụng cách lấy mẫu ngẫu nhiên trực giác, nhưng nếu trực giác lại được bổ sung kiến thức về lấy mẫu ngẫu nhiên sẽ giúp có được các kết quả tốt hơn. Ta biết rằng mỗi tổ hợp có thể cần phải có một xác suất như nhau, để các đơn vị mẫu được lấy ra khỏi hộp là sẵn sàng như nhau trước khi mẫu được lấy ra và cũng không được quan tâm tới chất lượng bên ngoài của các đơn vị mẫu. Cần phải chọn một cách ngẫu nhiên các đơn vị có vẻ ngoài tốt hay xấu. Khi thích hợp có thể lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản theo một cách khác. Có thể sử dụng cách này cho dù các bảng số ngẫu nhiên có được sử dụng hay không. Cách này đã được biết dưới tên “Lấy mẫu phân vùng” (1). Cách này được dùng khi mà một lô có thể chia nhỏ thành các lô con theo một chuẩn cứ nào đó. Cần nhớ rằng chuẩn cứ này phải là một chuẩn cứ logic, không được chia nhỏ lô một cách ngẫu nhiên. Mẫu được lấy ra bằng cách lấy từ mỗi lột lô nhỏ lấy ra một phần mẫu nhỏ có cỡ tỷ lệ thuận với cỡ của lô nhỏ đó. Các mẫu nhỏ này cần được lấy ra một cách ngẫu nhiên trong phạm vi lô nhỏ đó (sử dụng bảng số ngẫu nhiên, nếu có thể), và cuối cùng các mẫu nhỏ được gộp lại để tạo nên mẫu hoàn chỉnh trước khi kiểm tra. Tuy nhiên, xem ISO 2859-1 về các cảnh báo các khó khăn có thể nẩy sinh nếu trộn lẫn nhiều hơn hoặc bằng 2 nguồn cấp. VÍ DỤ: Một mẫu gồm 125 đơn vị lấy ra từ một lô được phân thành 2 hộp, mỗi hộp chứa 1/2 lô. Người ta quyết định coi mỗi hộp là một lô nhỏ. Một mẫu nhỏ gồm 62 đơn vị lấy ra từ 1 hộp, và một mẫu nhỏ gồm 63 đơn vị từ hộp thứ ha, 2 mẫu nhỏ này được gộp lại để tạo thành mẫu gồm 125 đơn vị. (Hộp cung cấp thêm 1 đơn vị cần được chọn ngẫu nhiên). Nếu, thay vì mỗi hộp chứa nửa lô, mà hộp thứ nhất chứa 2/3 và hộp thứ hai chứa 1/3 ; thì phải lấy ra 83 đơn vj từ hộp thứ nhất và 42 đơn vị từ hộp thứ hai, vì 83 và 42 là các số nguyên gần nhất với 2/3 và 1/3 của 125. Khi sử dụngười phương án lấy mẫu kép hặc nhiều mẫu, đôi khi để thuận tiện nên lấy ngẫu nhiên mẫu thứ nhất và kiểm tra, sau đó lấy tiếp mẫu thứ hai nếu cần và cứ tiếp tục như vậy. Trong trường hợp này, các kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên được mô tả ở trên, và không có khó khăn đặc biệt nào. Nhưng thỉnh thoảng, để tiện hơn nên lấy ngay lượng mẫu tối đa có thể cần đến và chia nó thành mẫu thứ nhất, mẫu thứ hai, v.v… trước khi tiến hành kiểm tra. Trong trường hợp này, điều quan trọng nhất là ngoài cách lấy mẫu ngẫu nhiên từ lô hàng để tạo nên mẫu tối đa, thì các mẫu thứ nhất, thứ hai,.v.v… sẽ được lấy ra ngẫu nhiên từ mẫu tối đa. Điều đặc biệt quan trọng là phải ghi nhớ điểm này khi dùng phương pháp “Lấy mẫu phân vùng”; có thể hoàn thành sai khi lấy tất cả các mẫu thứ nhất từ cùng một lô hàng nhỏ. Bảng C.1 – Số lượng mẫu được lấy ngẫu nhiên (phần 1) 110 9140 2804 8046 7142 6277 6210 8627 3209 6845 5327 3946 6289 6117 60 2827 6546 2738 8760 6604 5373 8259 4956 8185 135 8640 7410 6335 831 2774 9244 9452 8324 8062 9817 9853 7419 9559 4264 6919 4148 3948 5399 8687 3568 4046 4558 705 5075 4440 2403 4351 8240 3554 3568 4701 7494 6036 7735 4082 1828 1956 1646 1370 9096 731 8015 513 6969 949 7249 9634 4263 4345 567 1272 5302 3352 7389 9976 7116 9731 2195 3265 9542 2808 1720 4832 2553 7425 6659 8200 4135 6116 3019 6223 7323 965 8105 4394 2267 362 5242 261 7990 8886 375 7577 8422 5230 9460 9813 8325 6031 1102 2825 4899 1599 1199 909 2985 3541 6445 7981 8796 9480 2409 9456 7725 183 4313 666 2179 1031 7804 8075 8187 6575 65 2170 6930 5368 4520 7727 2536 4166 7653 448 2560 4795 8910 3585 5655 1904 681 6310 568 3718 3537 8858 8439 1052 5883 9283 1053 5667 572 611 100 5190 4691 6787 4107 5073 8503 6875 7525 8894 7426 212 1034 1157 5888 213 2430 7397 7204 6893 7017 7038 7472 4581 3837 8961 7931 6351 1727 9793 2141 816 2950 7419 6874 1128 5108 7643 7335 5303 2703 8793 1312 7297 3848 4767 5386 7361 2079 3197 8904 4332 8734 4921 6201 5057 9228 9938 5104 6662 1617 2323 2907 737 8496 7509 9304 7112 5528 2390 7736 475 1294 4883 2536 2351 5860 344 5295 4880 5167 5370 Bảng C.2 – Số lượng mẫu được lấy ngẫu nhiên (phần 2) 430 5819 7017 5412 8081 9198 9786 7388 704 138 5632 752 8287 8187 8552 2264 658 2336 4912 4268 7960 67 7837 9890 4490 1619 6766 6148 370 8322 5138 6660 7759 9633 924 1094 5103 1371 2874 5400 8615 7292 1010 9987 2993 5116 7876 7215 9714 3906 4968 8420 5016 1391 8711 4118 3881 9840 5843 751 9228 3232 5804 8004 773 7886 146 2400 6957 8968 9657 9617 1033 469 3564 3799 2784 3815 3611 8362 9270 5743 8129 8655 4769 2600 6421 2788 4858 5335 8206 3008 7396 240 524 3384 6518 4268 5988 9096 1562 7953 607 6254 132 3860 6630 2865 9750 9397 1528 4342 5173 3322 26 7513 1743 1299 1340 6470 5697 9273 8609 8442 1780 1961 7221 5630 8036 4029 3186 656 3248 341 9308 9853 5129 3956 4717 7594 3275 7697 1415 5573 9661 16 4090 2384 7698 4588 7931 1949 1739 3437 6157 2128 6026 2268 5247 2987 5956 2912 2698 5721 1703 2321 8880 3288 7420 2121 1866 7901 4279 4715 9741 2674 7148 8392 2497 8018 2673 7071 4942 8100 7842 8208 3256 3217 8331 7256 7824 5427 957 6076 2914 336 3466 631 5249 7289 2251 864 373 7808 1256 1144 4152 8262 4998 3315 7661 8813 5810 2612 3237 2829 3133 4833 7826 1897 6651 6718 1088 2972 673 8440 3154 6962 199 2604 2917 4989 9207 4484 916 9129 6517 889 137 9055 5970 3582 2346 8356 780 4899 7204 1042 8795 2435 Bảng C.3 – Số lượng mẫu được lấy ngẫu nhiên (phần 3) 1564 8048 6359 8802 2860 3546 3117 7357 9945 5739 6022 9676 5768 3388 9918 8897 1119 9441 8934 8555 8418 9906 19 550 4223 5586 4842 8786 855 5650 5948 1652 2545 3981 2102 3523 7419 2359 381 8457 6945 3629 7351 3502 1760 550 8874 4599 7809 9474 370 1165 8035 4415 9812 4312 3524 1382 4732 2303 6702 6457 2270 8611 8479 1419 835 1866 1307 4211 3740 4722 3002 8020 182 4451 9389 1730 3394 7094 3833 3356 9025 5749 4780 6042 3829 8458 1339 6948 8683 7947 4719 9403 7863 701 9245 5960 9257 2588 6794 1732 4809 9473 5893 1154 67 899 1184 8630 5054 1532 9498 7702 544 87 9602 6259 3807 7276 1733 6560 9758 8586 3253 2532 6668 2888 1404 3887 6609 6263 9160 600 4304 2784 1089 7321 5618 6172 3970 7716 8807 6123 3748 1036 516 607 2710 3700 9504 2769 534 758 9824 9536 7825 2985 3824 3449 668 9636 6001 9372 8746 1579 6102 7990 4526 3429 4364 606 4355 2395 2070 8915 8461 9820 6811 5873 8875 3041 7183 2261 7210 6072 7128 825 8281 6815 4521 3391 6695 5986 2416 7979 8106 7759 6379 2101 5066 1454 9642 8675 8767 582 410 5515 2697 1575 9138 5003 8633 2670 7575 4021 391 118 9493 2291 975 1836 7629 5136 7824 3916 542 2614 6567 3015 1049 9925 3408 3029 7244 1766 1013 221 8492 3801 682 1343 7454 8600 8598 9953 5773 6482 4439 6808 Bảng C.4 – Số lượng mẫu được lấy ngẫu nhiên (phần 4) 263 4909 9832 627 1155 4007 446 6988 4699 1740 2733 3398 7630 3824 734 7736 8465 849 459 8733 1441 2684 1116 758 5411 3365 4489 6241 6413 3615 5014 5616 1721 8772 4605 388 1399 5993 7459 4445 3745 5956 5512 8577 4178 31 3090 2296 124 5896 8384 8727 5567 5881 3721 1896 3758 7236 6860 1740 9944 8361 7050 8783 3815 9768 3247 1706 9355 3510 3045 2466 6640 6804 1704 8665 2539 2320 9831 9442 5939 5741 7210 872 3279 3177 6021 2045 163 3706 4294 1777 5386 7182 7238 8408 7674 1719 9068 9921 3787 2516 2661 6711 9240 5994 3068 5524 932 5520 4764 2339 4541 5415 6314 7979 3634 5320 5400 6714 292 9574 285 4230 2283 5232 8830 5662 6404 2514 7876 1662 2627 940 7836 3741 2317 8824 7393 7306 3490 3071 2967 4922 3658 4333 6452 9149 4420 6091 3670 8960 6477 3671 9318 1317 6355 4982 6815 814 3665 2367 8144 9663 990 6155 4520 294 7504 223 3792 557 8489 8446 8082 1122 1181 8142 7119 3200 2618 2204 9433 2527 5744 9330 721 8866 3695 1081 8972 8829 962 5597 8834 5857 9800 7375 9209 630 7305 8852 1688 3571 3393 2990 9488 8883 2476 9136 1794 4551 1262 4845 4039 7760 1565 4745 1178 8370 3179 1304 7767 4769 7373 5195 5013 6894 5734 5852 2930 3828 7172 3188 7487 2191 1225 7770 3999 6 8418 9627 7948 6243 1176 9393 2252 377 9798 8648 THƯ MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO TCVN 6400 (ISO 707) Sữa và sản phẩm sữa – Hướng dẫn lấy mẫu.