作者：國工智能實施團隊—姜亦可

前言
      隨著消費者對產(chǎn)品個性化和品質(zhì)升級的發(fā)展需求，制造業(yè)的復(fù)雜性大大增加，質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)已成為制造業(yè)中不可或缺的一部分，目前市面上絕大多數(shù)的LIMS系統(tǒng)僅實現(xiàn)或部分實現(xiàn)規(guī)范操作，保證質(zhì)量。而大量的質(zhì)檢數(shù)據(jù)對研發(fā)生產(chǎn)所起的指導(dǎo)作用十分有限，海量數(shù)據(jù)參數(shù)間的相互關(guān)系很難被操作人員解讀，這也使得杜絕風(fēng)險，提高交付效率以及為企業(yè)創(chuàng)造最大的經(jīng)濟效益成為空談。

國工智能實驗室管理系統(tǒng)融合了國工智能數(shù)據(jù)大腦平臺，平臺內(nèi)提供上百種統(tǒng)計學(xué)相關(guān)算法及機器學(xué)習(xí)算法。通過這些算法對質(zhì)檢數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分析、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測分析等，挖掘數(shù)據(jù)潛在價值，探索人力無法探知的規(guī)律，真正實現(xiàn)提高企業(yè)產(chǎn)品附加值及行業(yè)競爭力，助力企業(yè)快速發(fā)展。

案例
      某醫(yī)療用品生產(chǎn)企業(yè)，對生產(chǎn)的醫(yī)用防護手套外觀有一定要求，要求手套寬度符合≥80mm的標(biāo)準(zhǔn)。抽取10只手套，若有8只寬度都小于80mm，那么我們就會認(rèn)為實際生產(chǎn)寬度小于80mm，不可采用目前設(shè)定的參數(shù)進(jìn)行生產(chǎn)。若抽取10只，僅有1只小于80mm，那么我們并不會認(rèn)為手套的實際寬度均小于80mm。因為，機器制造手套不可能100%保證每次都是完美的，個別小于80mm是正?，F(xiàn)象。所以，我們就可以通過單樣本率檢驗來判斷手套的實際生產(chǎn)寬度是否符合外觀標(biāo)準(zhǔn)。該手套生產(chǎn)企業(yè)一天能生產(chǎn)1萬只手套，將一天生產(chǎn)的手套作為整體，通過一定的方法抽樣得到50只手套，并對這50只手套的寬度進(jìn)行檢測，寬度小于80mm的記作不合格（本案例需要每隔一段時間抽樣5只，共抽樣10次來形成樣本，以確保抽樣的涵蓋率），得到50次試驗手套寬度的檢驗結(jié)果，如表1所示。

表1 手套寬度抽檢結(jié)果

分析過程

國工數(shù)據(jù)大腦組件會定時對國工實驗室系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取，直接訪問數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)集，如圖1所示。

圖1  RDBMS讀取組件

使用集成好算法的單樣本率檢驗分析組件（One-proportion）進(jìn)行數(shù)據(jù)的單比率分析處理，根據(jù)單樣本率假設(shè)檢驗的檢驗流程：首先確定檢驗的問題為“手套的實際生產(chǎn)寬度是否符合外觀標(biāo)準(zhǔn)”。所以我們將零假設(shè)H0設(shè)定為手套的實際生產(chǎn)寬度不符合外觀標(biāo)準(zhǔn)，那么備擇假設(shè)H1即可設(shè)定為手套的實際生產(chǎn)寬度符合外觀標(biāo)準(zhǔn)。我們可以設(shè)想，若手套的實際生產(chǎn)寬度≥80mm，則在抽取的50只手套中應(yīng)只有少量幾只手套的寬度小于80mm，如果出現(xiàn)大量手套寬度小于80mm，則我們有理由懷疑手套的實際生產(chǎn)寬度小于80mm。所以，我們假設(shè)在抽取的50只手套中僅有2 只不合格的概率為0.01，即設(shè)定實驗數(shù)為50，不合格事件發(fā)生數(shù)量為2，目標(biāo)概率為0.01，如圖2所示。當(dāng)然，即使該企業(yè)使用當(dāng)前生產(chǎn)參數(shù)生產(chǎn)的手套寬度≥80mm，因為偶然因素導(dǎo)致我們剛好抽取了很多寬度小于80mm的手套的情況也不可避免，此時按照我們的邏輯要拒絕零假設(shè)，也就是我們判斷錯了，我們可以將顯著性水平（判斷錯誤的概率）設(shè)定為0.05，如圖2所示。

圖2  單樣本率檢驗分析組件及參數(shù)配置

 圖3 系統(tǒng)分析結(jié)果

通過圖3的系統(tǒng)分析結(jié)果，我們可以看到，在上述參數(shù)下分析得到的零假設(shè)成立概率P為0.014，顯然小于顯著水平0.05，即原假設(shè)（0假設(shè)）成立的概率小于判斷失誤的概率，拒絕原假設(shè)，備選成立，該企業(yè)手套的實際生產(chǎn)寬度符合外觀標(biāo)準(zhǔn)。

與實驗室系統(tǒng)（LIMS）相融合

 國工數(shù)據(jù)大腦平臺可直接獲取實驗室LIMS系統(tǒng)中的實驗數(shù)據(jù)并將其對接到創(chuàng)建好的單樣本率檢驗分析模型中，根據(jù)得出的分析數(shù)據(jù)自動對檢驗結(jié)果進(jìn)行判定，快速直接給出判定結(jié)果，規(guī)避人工審核過程中層層審核的等待時長和判定誤差；并將存在顯著性差異的報告重點推送給相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)，系統(tǒng)可根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)對存在顯著性差異報告的處理，自動觸發(fā)二次檢驗流程等操作。

含義
實驗室系統(tǒng)中的單樣本率檢驗是針對于樣本的單一特征，判斷樣本與樣本、樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質(zhì)差別造成的統(tǒng)計推斷方法。其基本原理是先對總體的特征做出某種假設(shè)，然后通過抽樣研究的統(tǒng)計推理，對此假設(shè)應(yīng)該被拒絕還是接受做出推斷，也就是說假設(shè)檢驗的核心思想是小概率事件不易發(fā)生。

參數(shù)說明

1.試驗數(shù)：抽取的樣本數(shù)，如本例中的50只手套。

2.事件數(shù)：設(shè)定抽取的樣本中指定事件發(fā)生的次數(shù)，如本例中抽取的手套中不合格的有2只。

3.目標(biāo)比率：設(shè)定抽取的樣本中指定事件發(fā)生某確定次數(shù)的理想概率，如本例中抽取的手套中僅有2只不合格的概率為0.01。

4.顯著性水平：原假設(shè)（0假設(shè)）為真時拒絕原假設(shè)的概率，通常設(shè)定為0.01或0.05，即為小概率事件。

適用范圍
使用單比率檢驗可以估計二項總體比率，并將該比率與目標(biāo)值或參考值進(jìn)行比較。可以在數(shù)據(jù)的單一特性僅包含兩個類別（如合格/不合格）時執(zhí)行使用此分析，確定總體比率是否不同于指定的假設(shè)比率和計算可能包括總體比率的值范圍。