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方法详情

接收概率曲线约束的供应商来货抽样决策法

将供应商来货抽样数量和接收上限与明确的误接收、误拒收风险关联,可使检验资源分配和批次接收决策比固定抽几件更有依据。
领域:供应链供应链方法、合规风控方法待人工复核待人工确认
可执行性
85
CEO:待人工复核

决策路径

系统审核结论

待人工复核

决定是否展示创建经营任务入口。

我的处理状态

待人工确认

只代表人工跟进意图,不会单独解锁创建入口。

下一步

先完成人工复核

先处理审核结论,别把人工标记误当成任务入口。

来源

平台:GitHub(code_repository、open-source workflow)

作者/项目:SciPy

去重使用的来源链接:

https://github.com/scipy/scipy

适用范围

市场:US

平台:淘宝、拼多多(参考统计抽样计算方法迁移)

类目:跨类目非电子商品, 母婴一般用品的非安全关键外观及包装项目, 家居收纳及日用商品

审核分解

来源可信度:14/20

步骤清晰度:21/25

结构化程度:18/20

边界清晰度:15/15

执行可行性:17/20

我的处理状态

当前:待人工确认。处理状态用于记录人工判断;是否能创建经营任务,仍以页面上方“系统审核结论”为准。

下一步:先处理系统审核结论

当前 CEO 审核状态是「待人工复核」。只有标记为「可创建任务」的方法才会展示创建入口。

去方法审核队列处理查看可创建任务的方法

如果这个方法已经人工确认可执行,需要在审核队列把 CEO 审核结论推进到「可创建任务」;只改下方人工决策状态不会打开创建入口。

CEO 审核结论

计算过程适合任务辅助,但质量参数、抽样真实性和放行责任必须由人确认。

建立抽样方案计算与记录检查Agent;使用确定性概率计算,强制区分安全缺陷,禁止自动设定风险容忍度或放行批次。

执行步骤

  1. 1.由质量负责人定义批次、缺陷单位和缺陷等级,将普通外观问题与安全关键问题完全分开。
  2. 2.人工设定可接受质量水平、不良质量水平以及生产者和消费者风险;这些参数不得由任务自行决定。
  3. 3.根据有限批量不放回抽样使用超几何模型,只有满足近似条件时才使用二项模型,枚举候选抽样数和接收上限。
  4. 4.比较候选方案在不同缺陷水平下的接收概率与检验成本,交由质量负责人批准。
  5. 5.跨箱位随机抽样并保留照片与批次证据;根据实际缺陷数输出接收、隔离复检或拒收建议,再持续复核方案效果。

判断指标

  1. 1.给定缺陷率下的批次接收概率
  2. 2.可接受质量水平下的误拒收概率
  3. 3.不良质量水平下的误接收概率
  4. 4.每批检验工时及成本
  5. 5.接收后实际发现缺陷的比例

输入数据要求

  1. 1.批次规模、供应商和生产批号
  2. 2.缺陷分类与可重复执行的检验说明
  3. 3.质量负责人批准的风险参数
  4. 4.检验成本、历史缺陷和漏检记录
  5. 5.随机抽样及证据记录机制

排除规则

  1. 1.排除Electronics和High-return fashion。
  2. 2.儿童安全、窒息、化学、结构安全等关键风险不得仅凭本抽样方案放行。
  3. 3.不同工厂或生产批次混装且无法追溯时,不直接视为同质批次。
  4. 4.仅从最上层或供应商指定箱位取样的记录不得用于随机抽样结论。
  5. 5.缺少质量负责人批准的参数时,只输出待补信息,不给接收结论。

风险与适用边界

  1. 1.接收抽样允许存在漏检风险,抽样未发现缺陷不代表整批无缺陷。
  2. 2.缺陷聚集、检验员误判和批次混杂会破坏计算假设。
  3. 3.统计方案不能代替适用法规、认证、实验室测试或合同规定的标准抽样流程。
  4. 4.美国目的地要求须另行确认,淘宝、拼多多的质量义务也不能因采用本方法而减免。

来源摘要与执行说明

SciPy提供二项分布、超几何分布等概率计算工具,可计算给定批量、抽样数、接收上限及缺陷水平时的批次接收概率。本报告据此设计来货抽样流程;仓库本身不是抽样检验标准,也不提供母婴产品合规放行依据。当前文档与运行示例未实时核验。

输出格式:批次抽样方案和质检记录:批量、样本量、接收上限、接收概率曲线、缺陷明细、建议结论及审批记录。

执行示例:对一批1000件收纳用品,仅针对非安全关键包装瑕疵,由质量负责人提供质量水平与风险参数,程序枚举样本量和接收上限,展示接收概率曲线后选定方案;不预设抽检合格即可满足美国销售要求。