インド繊維検査結果の解読方法

世界は地域性に満ちているせんい製品、検査と設計の手段も奇妙だ。多くの非先進国、特にインドのような国では、大小の繊維生産企業の多くが自己確定的なテストを行っている標準。一般的に、彼らはテストの平均値を査定結果として採用し、それを顧客に報告する根拠としている。また、平均値は、テストデータの比較によって求められたものである。そのため、生産された繊維製品は往々にして強い地域的特色を持っており、現地の基準とテスト方法は品質に重要な役割を果たしている。そのため、これらの地域製品のテスト結果をどのように正しく解読するかが重要になります。

　　ふかくていせい

インドでは、繊維品質の不確実性は重要なパラメータと見なされており、検査結果は完全に自定の基準に依存しており、言い換えれば、インドの繊維検査は客観的なデータではなく、オーナーの実験室に対する信頼に大きく依存している。多くの場合、不確実性は単一の実験室内で単一の試験方法で測定された量子化結果と見なされる。検査結果の表現に最も重要な現象は、多くのメーカーが自分の実験室を多くの競争相手の実験室と比較し、それから規格基準と参考値を提供し、その名の通り、繰り返し検査を避けることである。

試験結果の不確実性を説明する際、インド紡績繊維実験室も顧客の見方と観点をデータとして結果に計上した。例えば、偶然の違いが発見され、その結果に不確実性があることを簡単に説明できる場合、彼らはしばしば異なる繊維材料ロットの比較結果からその実質的な特徴と性能の真実な違いを判別することができない。不確実性は、結果に影響を与える他のパラメータにもあります。不確実性要素を計算するためには、まずそのテスト結果に影響するパラメータを明らかにする必要があります。これらの不確定要素は、オペレータ、設備の精度、機器の校正度、環境条件、定格の精度から来ています。インドの検出繊維の不確実性は使用する装置にも表れている。一般的に、不確実性は信頼できる実験室が他の非検出要素に組み込まれた結果である。インドでは、不確実性を計算するための簡単なグラフには、他の予想外の他の要素がドープされていることが多い。

　国際通行基準の影響力

インドには多くの地域性繊維製品企業がある。これらの会社は本当に国際基準に基づいて生産を行うのではなく、現地の条件に基づいて紡績企業のためにカスタマイズしている。例えば、ASTME 2554−07は実験室規範基準に属し、単一実験室試験の推定と監視のための対照サンプル要件を述べている。一方、インドには単一の方法ごとに不確定な要素を計算するために、異なる試験データの日付、異なる検査員がデータを収集したことによる差異が存在し、これによりインド繊維検査の不確実性がより複雑化した。人為的な主観的要素が関与していることも、インド繊維製品の地域的特徴が特に顕著な要因の一つである。そのため、インドの繊維検査は国際的に通用する検査基準とは異なることが多い。インドのテスト報告書は平均値だけでなく、顧客の印象も参考データの一つとして、製品の市場解釈を確定している。そのため、ASTMのような国際基準がインドの地域製品に与える影響は大きくない。

　　テスト結果の解読方法

インド人は一般的な現象をいくつかの個別の例証で説明することが多い。通常の状況では、現地で認められた平均値が国際基準に取って代わることが多い。彼らが認めた要求に合致すれば、国際基準に合致した製品になったと考えるだろう。

多くの場合、製品の不確定要素は繊維品質の決定的な要素と見なされている。UCLとLCLを限定値とすれば、インド産繊維の強い地域性がさらに明らかになる。インドのLCL検出値は、試験結果が制限された要件を超える可能性があることを示しており、これは依然として不確実性の要因に起因している。これは、同じサンプルが実験室で要求に合致することができ、同じ条件での異なる時間が同じ実験室で要求に合致しないことが検出された理由であり、実験室のエラーは含まれていない。

そのため、インド繊維を解読するテスト結果は平均値だけでなく、他の不確実性要素も考慮しなければならない。

インドの国家繊維紡績部門は、繊維の不確実性要素を減らすために全力を尽くす必要があり、不確実性の原因、すなわち製品の可変性を正確に特定しなければならないことを明らかにした。インドの不織繊維材料の分野では、品質の不確実性が特に顕著である。彼らは、製品の可変性が不確実性の主要な要素になれば、不確実性を下げる唯一の方法は検査サンプルの試験量を増やすことだと考えている。

1つの製品が規格要件を満たしていないことを検出した場合、インド人はそれを実験室に帰属させることは難しい。そして解読しているテスト結果が関連する仕様の場合、テストパラメータの精度よりも他の要素を考慮します。そのため、彼らは、製品の可変性を考慮する際にテストサンプルの量を増やす必要があり、比較的大きい製品テスト量だけがテストデータを同じ可変条件の下でより正確にすることができ、基準を満たすことができると考えている。