인도 섬유 검사 결과 어떻게 해독
세계는 지역성이 충만하다
섬유
제품은 검사와 디자인 수단도 매우 기괴하다.
많은 비선진국에서 특히 인도 같은 나라, 크고 작은 섬유 생산업체들이 대체로 자기 확정적인 테스트를 취하고 있다.
표준
.
일반적으로 그들은 모두 테스트의 평균치를 심사 결과로 채택하고 고객에게 보고하는 근거로 한다.
반면 평균 수치는 테스트 데이터를 통해 얻은 것으로 확인됐다.
이 때문에 생산된 섬유 제품은 종종 강렬한 지역 특색을 가지고 있으며 현지 표준과 테스트 방법은 품질에서 중요한 역할을 한다.
이 때문에 이 지역 제품의 테스트 결과를 정확하게 읽는 것이 중요하다.
불확실성
인도, 섬유 품질의 불확실성은 하나의 중요 인자로 간주되고, 검사 결과는 완전한 자정 기준에 달해, 인도의 섬유 검사는 실험실의 신뢰에 달려 있어 객관적 데이터가 아니다.
다수가 단일 실험실 안에서 단일 테스트 방법으로 검출된 양화결과로 불확실성이 있다.
결과의 표창에 가장 중요한 현상은 많은 공장들이 자신의 실험실을 가지고 많은 경쟁자들의 실험실과 비교한 후에 규격표준과 참고치를 제시하고, 그 이름을 알려 중복 검사를 피하는 것이다.
테스트 결과의 불확실성을 해석할 때 인도 섬유 실험실도 고객의 견해와 관점을 데이터로 계산했다.
예를 들어 우연의 차이를 발견하고 그 결과에 대해 간단히 설명할 때, 그들은 종종 다른 섬유 소재의 비판 결과에서 그 실질적 특성과 성능의 진실 차이를 판단할 수 없다.
불확실성은 결과에 영향을 주는 다른 인자에 있다.
계산 불확실성 요소는 물론, 우선 그 영향 테스트 결과의 인자를 밝혀야 한다. 이러한 불확실한 요소는 다음의 측면: 조작자, 설비의 정밀도, 계기의 교준도, 환경 조건, 규정된 정확도.
인도의 섬유 검출 불확실성은 사용 설비에 나타난다.
일반적으로 부정확성은 신뢰할 수 있는 실험실은 다른 비검측요소에 포함돼 발생한 결과다.
인도에서는 불확실성을 계산하는 간단한 도표가 의외의 다른 요소를 섞어 놓기도 한다.
국제 통행 표준의 영향력
인도는 여러 지역의 섬유 제품 기업을 보유하고 있다.
이들 회사는 실제로 국제 표준에 따라 생산을 엄격하게 하지 않고 현지 조건에 근거하여 방직 기업의 양체적 역할을 한다.
예를 들어 ASTM E 2554 -07은 실험실 규범 기준으로 추정과 모니터링 단일 실험실 측정 측정 측정 샘플 요구를 밝혔다.
반면 각 단일 방법으로 정해지지 않는 요소로 인도는 또 다른 테스트 데이터를 수집하고 다른 측정원들이 데이터를 수집해 생기는 차이는 인도 섬유 검출의 불확실성을 더욱 복잡하게 한다.
인위적인 주관적인 요소가 그 사이에 참여하는 것도 인도 섬유 제품 지역성 특성이 특히 뚜렷한 주요 원인이다.
이에 따라 인도의 섬유검사는 종종 국제적으로 통행되는 검측기준과 차이가 있다.
인도의 테스트 보고서는 평균치를 중시할 뿐만 아니라 고객의 인상을 참고 자료 중 하나로 삼아 제품의 시장 해석을 확정했다.
이에 따라 ASTM 같은 국제 표준이 인도의 지역 제품에 대한 영향은 크지 않다.
테스트 결과를 어떻게 해독
인도인들은 흔히 개별 예증으로 보편적인 현상을 묘사한다.
정상적인 상황에서 현지에서 인정한 평균치가 종종 국제 표준을 대체한다.
그들이 인정하는 요구에 부합되면, 그들은 이미 국제 표준에 맞는 제품이 될 것이라고 생각한다.
대부분의 경우 제품의 불확정 요소는 섬유 품질의 결정적인 요소로 간주되었다.
만약 UCL 과 LCL 을 한정치로 간주한다면 인도산 섬유가 강한 지역성이 더욱 눈에 띈다.
인도의 LCL 검사치도 때로는 그 테스트 결과는 한정적인 요구를 초월할 수도 있다는 점에서 확실성이 없는 요인으로 돌아야 한다.
왜 같은 견본이 실험실에서 요구에 부합될 수 있는지, 동등한 조건 아래 같은 시간과 같은 실험실에서 요구에 부합되지 않은 이유로 실험실의 실수를 포함하지 않는다.
따라서 인도 섬유 테스트 결과는 평균치뿐만 아니라 다른 불확실성을 고려해야 한다.
인도 국가섬유 방직 부서는 섬유의 불확실성을 낮추는 데 전력을 기울여야 하고, 확실성이 없는 이유를 정확하게 정착해야 한다고 분명히 밝혔다.
인도 무방섬유 소재 분야에서 품질의 불확실성이 두드러진다.
제품의 변성이 부정확성 요인이 된다면 불확실성을 낮추는 유일한 방법은 샘플의 테스트량을 늘리는 것이라고 본다.
한 제품의 규격에 맞지 않는 요구를 검출할 때 인도인들은 실험실로 인한 원인을 찾기 어렵다.
해독하다
테스트
결과와 연관된 규격에 따라 다른 요인은 테스트 파라미터 정확성보다 더 낫다.
이 때문에 제품의 가변성을 고려할 때 샘플을 늘릴 필요가 있으며, 비교적 큰 제품 테스트 양량만이 같은 가변성 조건 아래에서 더 정확하게 평가할 수 있다고 본다.
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