今天我们来说说什么是OC曲线，OC曲线用来反映：一批产品被接收的概率与这批产品的故障率之间的关系。如下图曲线：横轴是该批次的总体次品率（不合格率），纵轴是该产品在不合格率的情况下可能被消费者接受的概率。看了上面的句子，是不是不太明白是什么意思？OC曲线主要用来说明抽样方案的特点。通过曲线我们可以知道一个抽样方案的好坏。假设现在你已经找到一家代工厂为你生产N部手机。代工完成后，需要检查这些手机的质量。你如何检查？比较简单的方法是把N台全部拆开试一下，看有没有问题，但这种方法显然不合理。常规的方法是从所有N个中随机抽取n个手机，然后用这n个手机的情况来反映N个手机的整体情况。并且需要事先约定，当n单元c出现质量问题时，视为整批次有问题，需要代工厂回去重做。在上述过程中，存在两种风险，一种是代工风险，也叫生产者风险；另一个是你的风险，即消费者风险。生产者风险是指虽然你的产品的不合格率低于预先设定的不合格率（我们把这个预先设定的不合格率叫做验收标准，简称AQL），仍然有可能被拒收。概率，因为我们是通过抽样来计算你们产品的不合格率的，并不是所有的产品。消费风险是指虽然产品的故障率大于预定的故障率（我们把这个预定的故障率称为拒收标准，简称LTPD），但仍有可能被接受的概率。那么为什么会出现以上两种风险呢？那是因为我们的测试是抽样，而不是全面测试。比如我们知道，如果你抛硬币足够多次，正面和反面的概率都是0.5，但是如果你只抛10次，那么正面和反面的概率就不一定是0.5，这就是要用抽样.在对所有产品的质量进行判断时，可能存在两类风险。解决上述两种风险的方法是增加抽样的样本量。如果勾选了整体N，那么就不会出现这个问题。但是检查整体的N需要很大的成本，所以需要在n和两种风险之间找到一个平衡点。可接受风险范围的最小样本数n。接下来我们看看如何计算两类风险的接受概率和具体取值。假设总体N=1000，抽样n=100，问题质量上限c=2，不良品率p为1.5%。因为质量问题产品数量上限为2个，即100个中检测出的质量问题产品数量超过2个，则这批产品将被拒收。对应的验收概率为从100个产品中检测出0个、1个或2个质量有问题的产品的概率。在计算验收概率时，不同的概率分布对应不同的计算方法，如二项分布、超几何分布、泊松分布等。通过让不合格品率p取不同的值，不同p值对应的验收概率可以进行计算。连接这些点就是我们一开始看到的OC曲线。以上是如何计算接受概率。计算出接受概率后，我们就可以计算出两类风险值的大小。生产者风险（α）=1-AQL对应的接受概率消费者风险（β）=LTPD对应的接受概率一般α取值为0.05，β取值为0.1-0.2。
