AQL抽样方案是一种用于检验产品批次质量的方法，其目的是通过检查一个批次的部分样本来判断整个批次产品的合格与否。
通常，AQL抽样方案是通过参考标准的抽样表格以及批次产品的其他特性来设定的。这种方案的合格与不合格的判定仅仅依据所检验批次的样本性能，而不是基于之前批次产品的性能表现。AQL抽样并不能全面反映生产过程的能力或稳定性。
优思学院指出，尽管AQL抽样方案具有一定的应用价值，但其效率相对较低，且成本较高，尤其是在质量要求较高的情境下，企业往往错误地认为通过AQL抽样可以确保比实际生产能力更高的质量水平。近年来，越来越多的公司开始逐步放弃使用AQL抽样方案，但这个转变过程对于很多企业来说仍然比较缓慢。接下来，优思学院将详细讨论AQL抽样方案的基本概念及其存在的一些问题。
在设计AQL抽样方案时，最关键的一步是选择合适的样本。样本必须从整个批次中随机挑选出来，这一过程并不简单。无论是采用抽样检验还是100%的全数检验，都无法百分之百保证发现所有的缺陷。有研究表明，即使是进行全数检验，实际发现的缺陷率也只有约80%的有效性。
抽样方案的抽查特性曲线（Operating Characteristic Curve，简称OC曲线）可以帮助量化检验过程中可能面临的风险。
理想的OC曲线通常表现为一个逐步递增的S形曲线。现实中我们无法获得理想的OC曲线，因此通常会采用一系列术语来描述实际的抽样曲线。
AQL的含义是“可接受的质量水平”，指的是能够被接受的最差质量水平。根据Mil-STD-105E标准，AQL被定义为过程的平均次品率，通常指的是可接受的最大缺陷百分比。在抽样检验中，接受AQL批次的概率应该较高，通常设定为0.95的概率，即允许有5%的风险（Alpha风险）。
与AQL相对的还有一个不可接受的质量水平，通常被称为批量公差次品百分比（Lot Tolerance Percent Defective，简称LTPD）。这种质量水平通常代表着消费者面临的风险，标准统计表中常设定该风险为0.1，即消费者的接受风险。
介于AQL与LTPD之间的质量水平，通常被定义为具有50%接受概率的质量水平，这也是一些抽样方案的目标。OC曲线反映了不同质量水平下，批次被接受的概率。通过这条曲线，我们可以看到当样本中次品数量等于或少于抽样方案所允许的数量时，批次被接受的概率。不同分布（如超几何分布、二项分布和泊松分布）分别对应不同的接受概率计算方式。
AQL抽样方案虽然在某些情况下具有其应用价值，但其局限性和成本问题促使越来越多的公司开始寻找替代方案。