統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制理論和方法PPT課件.ppt

1 第七章統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制理論和方法 2 7 1質(zhì)量控制的數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ) 一 數(shù)據(jù)的種類(lèi)1 計(jì)量值數(shù)據(jù)這是指可取任意數(shù)值的數(shù)據(jù) 只要測(cè)取數(shù)據(jù)的精度足夠 我們即可取任意小的數(shù)值 這些數(shù)值屬于連續(xù)型數(shù)據(jù) 例如長(zhǎng)度 重量 速度 壓力 溫度等的數(shù)據(jù) 是屬于計(jì)量值數(shù)據(jù) 3 計(jì)數(shù)值數(shù)據(jù) 是指只能用個(gè)數(shù) 件數(shù)或點(diǎn)數(shù)等單位來(lái)計(jì)量的數(shù)據(jù) 例如廢品件數(shù) 產(chǎn)品臺(tái)數(shù) 產(chǎn)品表面缺陷斑點(diǎn)數(shù)等等 他們只能取整數(shù) 這種數(shù)據(jù)屬于離散型數(shù)據(jù) 4 二 總體和樣本 把所研究的對(duì)象的全體稱(chēng)為全及總體 也叫做母體或簡(jiǎn)稱(chēng)為總體 通常全及總體的單位數(shù)用N來(lái)表示 樣本單位數(shù)稱(chēng)為樣本容量 用n來(lái)表示 相對(duì)于N來(lái)說(shuō) n則是個(gè)很小的數(shù) 它可以是總體的幾十分之一乃至幾萬(wàn)分之一 5 三 數(shù)據(jù)的收集 1 收集數(shù)據(jù)的目的要收集數(shù)據(jù)就應(yīng)該有明確的目的 否則所收集到的數(shù)據(jù)是不符合要求的 收集數(shù)據(jù)的目的 概括起來(lái)有 為了分析問(wèn)題 即是為了分析現(xiàn)場(chǎng)情況而收集 例如為了掌握零件加工尺寸的波動(dòng)情況而收集數(shù)據(jù) 為了管理工作 即是為了掌握生產(chǎn)的變動(dòng)情況 以便于管理 控制而收集數(shù)據(jù) 如工序控制中收集數(shù)據(jù) 為了檢驗(yàn) 判斷產(chǎn)品好壞而收集數(shù)據(jù) 6 2 收集數(shù)據(jù)的方法收集到的數(shù)據(jù)必須能充分反映實(shí)際情況 對(duì)于抽查的數(shù)據(jù) 還應(yīng)具有充分的代表性 所以收集數(shù)據(jù)要有科學(xué)的方法 這就是隨機(jī)抽樣的方法 所謂隨機(jī)抽樣 即是指被抽查的所有對(duì)象中的每一個(gè) 都應(yīng)具有同等的機(jī)會(huì)被抽取到的方法 最常用的隨機(jī)抽樣法有 7 1 單純隨機(jī)抽樣法這種方法適用于被抽對(duì)象容易對(duì)號(hào)的場(chǎng)合 其方法是 將待抽檢的產(chǎn)品 或工件 編號(hào) 使每一單位產(chǎn)品都具有相同位數(shù)的編號(hào) 例如 待查產(chǎn)品數(shù)量是千件以下時(shí) 則每件的編號(hào)均是三位數(shù) 確定抽取樣本的大小 用隨機(jī)抽號(hào)法 抽簽法 隨機(jī)數(shù)表法 抽取樣品的號(hào)碼 每個(gè)樣品一個(gè)號(hào)碼 對(duì)號(hào)取出被查的產(chǎn)品 或工作 對(duì)每個(gè)樣品進(jìn)行測(cè)量 并記錄所得數(shù)據(jù) 8 2 機(jī)械隨機(jī)抽樣法如果待抽查的產(chǎn)品難以擺放整齊 即難以對(duì)號(hào)時(shí) 用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣法就不合理 需改用其他抽樣法 如機(jī)械隨機(jī)抽樣法 機(jī)械隨機(jī)抽樣法是按照一定的次序來(lái)抽取樣品的方法 這個(gè)一定的次序可以是每隔一定的時(shí)間抽取一次 也可以是每生產(chǎn)若干件產(chǎn)品抽取一次 這種抽樣方法簡(jiǎn)便易行 所以在實(shí)際工作中得到廣泛的運(yùn)用 9 3 分層隨機(jī)抽樣法分層隨機(jī)抽樣法首先按某一特性將產(chǎn)品 或工件 進(jìn)行分層 然后在各層進(jìn)行隨機(jī)抽樣 將各層所抽取到的樣品合在一起就是我們所要抽取的樣本 分層隨機(jī)抽樣法能充分地反映出各層的實(shí)際情況 所以 它比機(jī)械隨機(jī)抽樣法更能反映真實(shí)情況 有利于分析問(wèn)題 10 數(shù)據(jù)特征值是數(shù)據(jù)分布趨勢(shì)的一種度量 數(shù)據(jù)特征值可以分為兩類(lèi) 集中度 平均值 中位數(shù) 眾數(shù)等 離散度 極差 平均偏差 均方根偏差 標(biāo)準(zhǔn)偏差等 四 數(shù)據(jù)特征值 11 1 表示數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的特征值 1 頻數(shù)計(jì)算各個(gè)值反復(fù)出現(xiàn)的次數(shù) 稱(chēng)之為頻數(shù) 2 算術(shù)平均值 如果產(chǎn)品質(zhì)量有n個(gè)測(cè)量數(shù)據(jù)xi i 1 2 n 平均值為 如果測(cè)量數(shù)據(jù)按大小分組 則平均值為 12 3 中位數(shù) 數(shù)據(jù)按大小順序排列 排在中間的那個(gè)數(shù)稱(chēng)為中位數(shù) 用表示 當(dāng)數(shù)據(jù)總數(shù)為奇數(shù)時(shí) 最中間的數(shù)就是 當(dāng)數(shù)據(jù)總數(shù)為偶數(shù)時(shí) 中位數(shù)為中間兩個(gè)數(shù)據(jù)的平均值 4 眾數(shù)眾數(shù)是一組測(cè)量數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù) 頻數(shù) 最多的那個(gè)數(shù)值 一般用M0表示 13 2 表示數(shù)據(jù)離散程度的特征值 1 極差 極差是一組測(cè)量數(shù)據(jù)中的最大值和最小值之差 通常用于表示不分組數(shù)據(jù)的離散度 用符號(hào)R表示 14 2 平均偏差將每個(gè)數(shù)據(jù)減去平均值 并把它們的差值的絕對(duì)值相加再除以測(cè)量數(shù)據(jù)的總個(gè)數(shù) 即得到平均偏差 用AD表示 15 3 均方根偏差均方根偏差是測(cè)量數(shù)據(jù)平均值之差的平方和被總測(cè)數(shù)平均 然后再求其平均值 用 表示 用均方根偏差作為的度量 可以直接比較兩組數(shù)據(jù)的均方根偏差的大小就可看出兩組數(shù)據(jù)離散程度的大小 16 4 標(biāo)準(zhǔn)偏差測(cè)量數(shù)據(jù)分布的離散最重要的度量是標(biāo)準(zhǔn)偏差 用S表示 對(duì)于大量生產(chǎn)的產(chǎn)品來(lái)說(shuō) 不可能對(duì)全部產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn) 通常只對(duì)其中一部分產(chǎn)品 樣本 進(jìn)行檢驗(yàn) 當(dāng)把有限數(shù)量產(chǎn)品測(cè)量數(shù)據(jù)按標(biāo)準(zhǔn)方差的公式求得的樣本方差和總體方差作一比較 會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)估計(jì)值將偏小 因此 必須用因子n n 1乘上樣本方差來(lái)修正 則樣本標(biāo)準(zhǔn)方差S2為 17 把樣本標(biāo)準(zhǔn)方差開(kāi)平方后 可得樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差為當(dāng)計(jì)算樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差時(shí) 隨著樣本大小n增大 便愈接近 則標(biāo)準(zhǔn)偏差估計(jì)值得誤差將會(huì)縮小 18 數(shù)據(jù)的修整 過(guò)多的四舍五入會(huì)造成誤差過(guò)大 可采取進(jìn)位和舍棄機(jī)會(huì)均等的修整方法 1 位數(shù) 5 則 進(jìn)位并舍去后面的數(shù) 2 位數(shù) 5 則 舍去 及后面的數(shù) 3 位數(shù) 5 則 a 后面的數(shù)為0或無(wú)數(shù)字 5前面的數(shù)為奇數(shù)進(jìn)一 偶數(shù)舍去 b 后面的數(shù)不全為零 5前面的數(shù)進(jìn)一 舍去5和以后的數(shù) 4 不得連續(xù)進(jìn)行修整 19 20 質(zhì)量數(shù)據(jù)有兩個(gè)特性 1 波動(dòng)性質(zhì)量數(shù)據(jù)是有波動(dòng)性的 即使是相同的機(jī)器由相同的工人操作 加工同樣規(guī)格的零件 所加工出來(lái)的零件沒(méi)有任何兩件是完全相同的 這是因?yàn)橛绊懥慵?guī)格的因素很多 而且同一因素在不同的時(shí)間 不同的條件下也是有微少差異的 所以 加工出來(lái)的零件其規(guī)格要求就存在著各種各樣的差別 這就使得其質(zhì)量特性值呈現(xiàn)出差別 形成數(shù)據(jù)的波動(dòng)性 2 規(guī)律性雖然數(shù)據(jù)有波動(dòng)性 但并不是雜亂無(wú)章的 而是呈現(xiàn)出一定規(guī)律性的 最常見(jiàn)到的規(guī)律性是數(shù)據(jù)分布的規(guī)律性 在質(zhì)量管理中最常見(jiàn)到分布規(guī)律是正態(tài)分布 二項(xiàng)分布及泊松分布等 21 五 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布 質(zhì)量管理中的計(jì)量值數(shù)據(jù) 是連續(xù)分布的數(shù)據(jù) 其分布規(guī)律屬于正態(tài)分布 而記數(shù)值的數(shù)據(jù)是間斷型分布的數(shù)據(jù) 其分布規(guī)律有超幾何分布 二項(xiàng)分布及泊松分布等規(guī)律 22 1 最常見(jiàn)的概率分布 正態(tài)分布 連續(xù)隨機(jī)變量最重要的分布正態(tài)分布 表達(dá)形式式中 為總體的算術(shù)平均值 為總體的標(biāo)準(zhǔn)偏差 23 如果我們令Z x 那么我們可以得到正態(tài)密度函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化形式為 24 3 f 面積是全體變量的68 26 落在 的范圍之內(nèi) 95 46 的變量是落在 2 界限之內(nèi) 99 73 的變量落在 3 界限之內(nèi) 25 但是 必須特別注意 在同樣的兩個(gè)已知界限內(nèi) 對(duì)于樣本界限內(nèi)所占的百分比同總體界線(xiàn)內(nèi)所占的百分比可能不很一致 這個(gè)差別非常重要 它構(gòu)成了假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理 26 2 超幾何分布 設(shè)有限總體由N個(gè)產(chǎn)品組成 其中有D個(gè)不合格品 對(duì)該總體作不放回隨機(jī)抽樣 樣本容量為n 樣本中不合格品數(shù)x為一離散型隨機(jī)變量 服從超幾何分布 其為d的概率為 d 0 1 2 27 數(shù)學(xué)期望和方差分別為 總體不合格率 總體合格率 28 3 二項(xiàng)分布 我們從不合格品率為p的無(wú)限產(chǎn)品批中 隨機(jī)抽取n件產(chǎn)品 其中含x件不合格品的概率是隨著x的數(shù)值變化而變化的 其分布規(guī)律稱(chēng)為二項(xiàng)分布 二項(xiàng)分布概率計(jì)算公式是 29 4 泊松分布 產(chǎn)品的缺陷個(gè)數(shù) 如電子產(chǎn)品線(xiàn)路上的焊接不良點(diǎn)數(shù) 紡織品上的疵點(diǎn)數(shù) 機(jī)械故障次數(shù)等 從每單位平均含有m個(gè)缺陷數(shù)的總體中抽取一單位樣本時(shí) 其中有x個(gè)缺陷的概率可由下公式求出 式中 e 自然對(duì)數(shù)e 2 71828 m 每單位內(nèi)的缺陷點(diǎn)數(shù)x 缺陷點(diǎn)數(shù) 隨著x值的改變 概率P x 也改變 這些概率P x 的分布規(guī)律 就稱(chēng)為泊松分布 30 泊松分布的形狀決定于m的大小 隨著m值的增大 泊松分布形狀漸漸接近左右對(duì)稱(chēng)的正態(tài)分布 當(dāng)m 5時(shí) 可近似看作正態(tài)分布N m m 從上述三種間斷型分布性質(zhì)可看到 在一定的條件下 它們都可以近似看成正態(tài)分布 因此 都可應(yīng)用的原理來(lái)制訂管理圖的界限 31 上述幾種分布的近似條件 可歸納如下 1 當(dāng)N 10n時(shí) 超幾何分布可近似于二項(xiàng)分布 2 當(dāng)p 0 5及 5時(shí) 二項(xiàng)分布近似正態(tài)分布 3 當(dāng)p 0 1及 5時(shí) 二項(xiàng)分布近似泊松分布 4 當(dāng)m 5時(shí) 泊松分布近似正態(tài)分布 32 7 2質(zhì)量管理的常用統(tǒng)計(jì)分析方法 老七種工具調(diào)查表分層法排列圖因果圖散布圖直方圖控制圖 33 老七種工具之一 調(diào)查表 調(diào)查表是為了調(diào)查客觀事物 產(chǎn)品和工作質(zhì)量 或?yàn)榱朔謱邮占瘮?shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的圖表 即把產(chǎn)品可能出現(xiàn)的情況及其分類(lèi)預(yù)先列成調(diào)查表 則檢查產(chǎn)品時(shí)只需在相應(yīng)分類(lèi)中進(jìn)行統(tǒng)計(jì) 34 為了能夠獲得良好的效果 可比性 全面性和準(zhǔn)確性 調(diào)查表格設(shè)計(jì)應(yīng)簡(jiǎn)單明了 突出重點(diǎn) 應(yīng)填寫(xiě)方便 符號(hào)好記 調(diào)查 加工和檢查的程序與調(diào)查表填寫(xiě)次序應(yīng)基本一致 填寫(xiě)好的調(diào)查表要定時(shí) 準(zhǔn)時(shí)更換并保存 數(shù)據(jù)要便于加工整理 分析整理后及時(shí)反饋 35 1 不良項(xiàng)目調(diào)查表質(zhì)量管理中 良 與 不良 是相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn) 規(guī)格 公差而言的 一個(gè)零件和產(chǎn)品不符合標(biāo)準(zhǔn) 規(guī)格 公差的質(zhì)量項(xiàng)目叫不良項(xiàng)目 也稱(chēng)不合格項(xiàng)目 不合格品統(tǒng)計(jì)調(diào)查表用于調(diào)查產(chǎn)品質(zhì)量發(fā)生了哪些不良情況及其各種不良情況的比率大小 如表7 1 36 表7 1不良品項(xiàng)目調(diào)查表 37 2 缺陷位置調(diào)查表缺陷位置調(diào)查表宜與措施相聯(lián)系 能充分反映缺陷發(fā)生的位置 便于研究缺陷為什么集中在那里 有助于進(jìn)一步觀察 探討發(fā)生的原因 當(dāng)某種缺陷發(fā)生時(shí) 可采用不同的符號(hào)或顏色在發(fā)生缺陷的部位上標(biāo)出 圖上可以劃區(qū) 以便進(jìn)行分層研究和對(duì)比分析 如表7 2 38 表7 2缺陷位置調(diào)查表 39 3 頻數(shù)調(diào)查表為了做直方圖而需經(jīng)過(guò)收集數(shù)據(jù) 分組 統(tǒng)計(jì)頻數(shù) 計(jì)算 繪圖等步驟 如果運(yùn)用頻數(shù)調(diào)查表 那就在收集數(shù)據(jù)的同時(shí) 直接進(jìn)行分解和統(tǒng)計(jì)頻數(shù) 40 41 4 檢查確認(rèn)調(diào)查表檢查確認(rèn)調(diào)查表是對(duì)所做工作和加工的質(zhì)量進(jìn)行總的檢查與確認(rèn) 在有限的時(shí)間內(nèi)檢查太多的項(xiàng)目 稍有疏忽 同一項(xiàng)目可能檢查兩次 而有的項(xiàng)目可能漏檢 因此 當(dāng)檢查項(xiàng)目較多時(shí) 100項(xiàng)以上 為了不致弄錯(cuò)或遺漏 預(yù)先把應(yīng)檢查的項(xiàng)目統(tǒng)統(tǒng)列出來(lái) 然后按順序 每檢查一項(xiàng)在相應(yīng)處作記號(hào) 防止遺漏 42 5 作業(yè)抽樣調(diào)查表作業(yè)抽樣是分析作業(yè)時(shí)間的方法 它將全部時(shí)間分為加工 準(zhǔn)備 空閑的時(shí)間 然后通過(guò)任意時(shí)刻 反復(fù)多次瞬間觀測(cè)作業(yè)的內(nèi)容 進(jìn)而調(diào)查各段時(shí)間占全部時(shí)間的百分比 目前 調(diào)查表廣泛應(yīng)用于各行各業(yè) 調(diào)查表的形式也多種多樣 43 老七種工具之二 分層法 分層法又稱(chēng)分類(lèi)法 就是把所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的分類(lèi) 把性質(zhì)相同 在同一生產(chǎn)條件下收集的數(shù)據(jù)歸在一起 把劃分的組叫做 層 通過(guò)數(shù)據(jù)分層把錯(cuò)綜復(fù)雜的影響質(zhì)量因素分析清楚 對(duì)質(zhì)量數(shù)據(jù)分層時(shí) 必須根據(jù)分層的目的按照一定的標(biāo)志對(duì)質(zhì)量數(shù)據(jù)加以區(qū)分 將性質(zhì)相同和同一條件下收集的數(shù)據(jù)歸納在一起 使同一層內(nèi)的數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度盡可能性小 而各層之間的差別盡可能大 這是做好分層的關(guān)鍵 分層的標(biāo)志多種多樣 一般將分層法與其他統(tǒng)計(jì)分析方法結(jié)合起來(lái)運(yùn)用 44 質(zhì)量數(shù)據(jù)分層的標(biāo)志 5M1E 操作者 man 機(jī)器設(shè)備 machine 原材料 material 操作方法 method 檢驗(yàn)手段 measure 環(huán)境 environment 時(shí)間廢品的缺陷項(xiàng)目 45 當(dāng)分層分不好時(shí) 會(huì)使圖形的規(guī)律性隱蔽起來(lái) 還會(huì)造成假象 例如 作直方圖分層不好時(shí) 就會(huì)出現(xiàn)雙峰型和平頂型 排列圖分層不好時(shí) 無(wú)法區(qū)分主要因素和次要因素 也無(wú)法對(duì)主要因素作進(jìn)一步分析 散布圖分層不好時(shí) 會(huì)出現(xiàn)幾簇互不關(guān)連的散點(diǎn)群 控制圖分層不好時(shí) 無(wú)法反映工序的真實(shí)變化 不能找出數(shù)據(jù)異常的原因 不能作出正確的判斷 因果圖分層不好時(shí) 不能搞清大原因 中原因 小原因之間的真實(shí)傳遞途徑 46 例 在柴油機(jī)裝配中經(jīng)常發(fā)生氣缸墊漏氣現(xiàn)象 為解決這一質(zhì)量問(wèn)題 對(duì)該工序進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì) 1 收集數(shù)據(jù) n 50 漏氣數(shù)f 19 漏氣率p 38 2 分析原因 通過(guò)分析 漏氣可能有兩個(gè)原因 a 該工序涂密封劑的工人A B C三人的操作方法有差異 b 氣缸墊分別由甲 乙兩廠供給 原材料有差異 因此 作分層表 47 由分層表 人們似乎以為 降低氣缸漏氣率的辦法可采用乙廠提供的氣缸墊和工人B的操作方法 但實(shí)踐結(jié)果表明 這樣做漏氣率非但沒(méi)有降低 反而增加到43 這是什么原因呢 為此 進(jìn)行更細(xì)致的綜合分析 48 從新表再次提出降低氣缸漏氣率的措施是 使用甲廠提供的氣缸墊時(shí) 要采用工人B的操作方法 使用乙廠提供的氣缸墊時(shí) 要采用工人A的操作方法 實(shí)踐表明 上述的分層法及采用的措施十分有效 漏氣率大大降低 49 老七種工具之三 排列圖 排列圖又稱(chēng)主次因素分析圖或帕累托圖 Pareto 是通過(guò)繪制排列圖來(lái)尋找影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要問(wèn)題 以便改進(jìn)關(guān)鍵項(xiàng)目 排列圖最早由意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家巴累特 Pareto 用于統(tǒng)計(jì)社會(huì)財(cái)富分布狀況的 他發(fā)現(xiàn)少數(shù)人占有大部分財(cái)富 而大多數(shù)人卻只有少量財(cái)富 即所謂 關(guān)鍵的少數(shù)與次要的多數(shù) 這一相當(dāng)普遍的社會(huì)現(xiàn)象 50 排列圖的形式 51 排列圖應(yīng)用ABC分析法 52 1 排列圖的作圖步驟 1 確定分析對(duì)象 一般指不合格項(xiàng)目 廢品件數(shù) 消耗工時(shí)等等 2 收集與整理數(shù)據(jù) 可按廢品項(xiàng)目 缺陷項(xiàng)目 不同操作者等進(jìn)行分類(lèi) 列表匯總每個(gè)項(xiàng)目發(fā)生的數(shù)量即頻數(shù)fi 按大小進(jìn)行排列 3 計(jì)算頻數(shù)fi 頻率Pi 累計(jì)頻率Fi等 53 4 畫(huà)圖 排列圖由兩個(gè)縱坐標(biāo) 一個(gè)橫坐標(biāo) 左邊的縱坐標(biāo)表示件數(shù) 頻數(shù)fi 最大刻度為總件數(shù) 總頻數(shù) 右邊的縱坐標(biāo)表示比率 頻率Pi 最大刻度為100 左邊總頻數(shù)的刻度與右邊總頻率的刻度 100 高度相等 橫坐標(biāo)表示質(zhì)量項(xiàng)目 按其頻數(shù)大小從左向右排列 在橫軸上按頻數(shù)大小畫(huà)出矩形 各矩形的底邊相等 其高度表示對(duì)應(yīng)項(xiàng)目的頻數(shù) 在每個(gè)直方柱右側(cè)上方 標(biāo)上累計(jì)值 描點(diǎn) 用實(shí)線(xiàn)連接 畫(huà)累計(jì)頻數(shù)折線(xiàn) 帕累托曲線(xiàn) 排列圖的作圖步驟 54 排列圖的作圖步驟 5 根據(jù)排列圖 確定主要 有影響 次要因素 主要因素 累計(jì)頻率Fi在0 80 左右的若干因素 它們是影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵原因 又稱(chēng)為A類(lèi)因素 其個(gè)數(shù)為1 2個(gè) 最多3個(gè) 有影響因素 累計(jì)頻率Fi在80 95 左右的若干因素 它們對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量有一定的影響 又稱(chēng)為B類(lèi)因素 次要因素 累計(jì)頻率Fi在95 100 左右的若干因素 它們對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量?jī)H有輕微影響 又稱(chēng)為C類(lèi)因素 55 排列圖的繪制步驟 56 例 某酒杯制造廠對(duì)某日生產(chǎn)中出現(xiàn)的120個(gè)次品進(jìn)行統(tǒng)計(jì) 做出排列圖 如下圖所示 排列圖表明 酒杯質(zhì)量問(wèn)題的主要因素是劃痕和氣泡 一旦這些問(wèn)題得到糾正 大部分質(zhì)量問(wèn)題即可消除 57 例 某化工機(jī)械廠為從事尿素合成的公司生產(chǎn)尿素合成塔 尿素合成塔在生產(chǎn)過(guò)程中需要承受一定的壓力 上面共有成千上萬(wàn)個(gè)焊縫和焊點(diǎn) 由于該廠所生產(chǎn)的十五臺(tái)尿素合成塔均不同程度地出現(xiàn)了焊縫缺陷 由此對(duì)返修所需工時(shí)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如下表所示 58 焊縫缺陷的排列圖 59 按構(gòu)成類(lèi)別進(jìn)行的帕累托分析 60 按產(chǎn)品類(lèi)型進(jìn)行的帕累托分析 61 100 62 2 排列圖的用途 1 找出主要因素 排列圖把影響產(chǎn)品質(zhì)量的 關(guān)鍵的少數(shù)與次要的多數(shù) 直觀地表現(xiàn)出來(lái) 使我們明確應(yīng)該從哪里著手來(lái)提高產(chǎn)品質(zhì)量 實(shí)踐證明 集中精力將主要因素的影響減半比消滅次要因素收效顯著 而且容易得多 所以應(yīng)當(dāng)選取排列圖前1 2項(xiàng)主要因素作為質(zhì)量改進(jìn)的目標(biāo) 如果前1 2項(xiàng)難度較大 而第3項(xiàng)簡(jiǎn)易可行 馬上可見(jiàn)效果 也可先對(duì)第3項(xiàng)進(jìn)行改進(jìn) 63 排列圖的用途 2 解決工作質(zhì)量問(wèn)題也可用排列圖 不僅產(chǎn)品質(zhì)量 其它工作如節(jié)約能源 減少消耗 安全生產(chǎn)等都可用排列圖改進(jìn)工作 提高工作質(zhì)量 檢查質(zhì)量改進(jìn)措施的效果 采取質(zhì)量改進(jìn)措施后 為了檢驗(yàn)其效果 可用排列圖來(lái)核查 如果確有效果 則改進(jìn)后的排列圖中 橫坐標(biāo)上因素排列順序或頻數(shù)矩形高度應(yīng)有變化 64 3 注意事項(xiàng) 1 要做好因素的分類(lèi) 2 主要因素不能過(guò)多 3 數(shù)據(jù)要充足 4 適當(dāng)合并一般因素 5 合理選擇計(jì)量單位 6 重畫(huà)排列圖以作比較 65 分層法與排列圖的結(jié)合 66 老七種方法之四 因果圖 因果圖也叫特性因素圖 魚(yú)刺圖 石川圖 是整理和分析影響質(zhì)量 結(jié)果 的各因素之間的一種工具 收集各種信息 比較原因大小和主次 找出產(chǎn)生問(wèn)題的主要原因 也就是根據(jù)反映出來(lái)的主要問(wèn)題 最終結(jié)果 找出影響它的大原因 中原因 小原因 更小原因等等 67 基本格式 由特性 原因 枝干三部分構(gòu)成 首先找出影響質(zhì)量問(wèn)題的大原因 然后尋找到大原因背后的中原因 再?gòu)闹性蛘业叫≡蚝透〉脑?最終查明主要的直接原因 68 69 繪制因果分析圖最一般的方法是 大枝展開(kāi)法 這種方法是從大枝到中枝 從中枝到小枝 按此次序提出各種要因 這樣往往可以將各種因素限制在預(yù)先確定的框框內(nèi) 容易形成小而整齊的因果圖 因果分析圖的具體繪制一般按照下述步驟進(jìn)行 70 1 因果圖作圖步驟 1 確定要研究分析的質(zhì)量問(wèn)題和對(duì)象 既確定要解決的質(zhì)量特性是什么 將分析對(duì)象用肯定語(yǔ)氣 不標(biāo)問(wèn)號(hào) 寫(xiě)在圖的右邊 最好定量表示 以便判斷采取措施后的效果 71 因果圖作圖步驟 2 確定造成這個(gè)結(jié)果和質(zhì)量問(wèn)題的因素分類(lèi)項(xiàng)目 影響工序質(zhì)量的因素分為人員 設(shè)備 材料 工藝方法 環(huán)境等 再依次細(xì)分 畫(huà)大枝 箭頭指向主干 箭尾端記上分類(lèi)項(xiàng)目 并用方框框上 72 因果圖作圖步驟 3 把到會(huì)者發(fā)言 討論 分析的意見(jiàn)歸納起來(lái) 按相互的相依隸屬關(guān)系 由大到小 從粗到細(xì) 逐步深入 直到能夠采取解決問(wèn)題的措施為止 將上述項(xiàng)目分別展開(kāi) 中枝表示對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目中造成質(zhì)量問(wèn)題的一個(gè)或幾個(gè)原因 一個(gè)原因畫(huà)一個(gè)箭頭 使它平行于主干而指向大枝 把討論 意見(jiàn)歸納為短語(yǔ) 應(yīng)言簡(jiǎn)意準(zhǔn) 記在箭干的上面或下面 再展開(kāi) 畫(huà)小枝 小枝是造成中枝的原因 如此展開(kāi)下去 越具體越細(xì)致 就越好 73 因果圖作圖步驟 4 確定因果圖中的主要 關(guān)鍵原因 并用符號(hào)明顯的標(biāo)出 再去現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查研究 驗(yàn)證所確定的主要 關(guān)鍵原因是否找對(duì) 找準(zhǔn) 以此作為制訂質(zhì)量改進(jìn)措施的重點(diǎn)項(xiàng)目 一般情況下 主要 關(guān)鍵原因不應(yīng)超過(guò)所提出的原因總數(shù)的三分之一 74 因果圖作圖步驟 5 注明本因果圖的名稱(chēng) 日期 參加分析的人員 繪制人和參考查詢(xún)事項(xiàng) 做因果圖的一個(gè)重要內(nèi)容就是要收集大量的信息 而許多信息是靠人們主觀想象和思維得到的 75 同樣以尿素合成塔焊縫質(zhì)量分析為例 我們對(duì)材料 人員 工藝方法和設(shè)備這四個(gè)方面進(jìn)行認(rèn)真分析 例如 在工藝方法方面 導(dǎo)致焊縫質(zhì)量的因素可能有圖紙混亂 要求不清等 在設(shè)備方面 可能原因有電流不穩(wěn)定 儀表不準(zhǔn)等 將各個(gè)方面可能造成焊縫質(zhì)量缺陷的所有原因都列舉出來(lái)后 就可以用魚(yú)刺圖清楚地表達(dá)出來(lái) 然后再逐一進(jìn)行論證 焊縫質(zhì)量魚(yú)刺分析圖如圖所示 76 焊縫質(zhì)量魚(yú)刺分析圖 77 焊縫問(wèn)題的對(duì)策表 78 79 2 作因果圖的注意事項(xiàng) 1 要充分發(fā)揚(yáng)民主 把各種意見(jiàn)都記錄 整理入圖 一定要請(qǐng)當(dāng)事人 知情人到會(huì)并發(fā)言 介紹情況 發(fā)表意見(jiàn) 2 主要 關(guān)鍵原因越具體 改進(jìn)措施的針對(duì)性就越強(qiáng) 主要 關(guān)鍵原因初步確定后 應(yīng)到現(xiàn)場(chǎng)去落實(shí) 驗(yàn)證主要原因 在訂出切實(shí)可行的措施去解決 80 作因果圖的注意事項(xiàng) 3 不要過(guò)分的追究個(gè)人責(zé)任 而要注意從組織上 管理上找原因 實(shí)事求是的提供質(zhì)量數(shù)據(jù)和信息 不互相推托責(zé)任 4 盡可能用數(shù)據(jù)反映 說(shuō)明問(wèn)題 81 作因果圖的注意事項(xiàng) 5 作完因果圖后 應(yīng)檢查下列幾項(xiàng) 圖名 應(yīng)標(biāo)明主要原因是哪些等 文字是否簡(jiǎn)便通俗 編譯是否明確 定性是否準(zhǔn)確 應(yīng)盡可能地定量化 改進(jìn)措施不宜畫(huà)在圖上 6 有必要時(shí) 可再畫(huà)出措施表 82 老七種工具之五 散布圖 散布圖是通過(guò)分析研究?jī)煞N因素的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系 來(lái)控制影響產(chǎn)品質(zhì)量的相關(guān)因素的一種有效方法 有些變量之間有關(guān)系 但又不能由一個(gè)變量的數(shù)值精確地求出另一個(gè)變量的數(shù)值 將這兩種有關(guān)的數(shù)據(jù)列出 用點(diǎn)子打在座標(biāo)圖上 然后觀察這兩種因素之間的關(guān)系 這種圖就稱(chēng)為散布圖 83 如棉紗的水分含量與伸長(zhǎng)度之間的關(guān)系 噴漆時(shí)的室溫與漆料粘度的關(guān)系 零件加工時(shí)切削用量與加工質(zhì)量的關(guān)系 熱處理時(shí)鋼的淬火溫度與硬度的關(guān)系 如圖7 9 等等 從圖7 9可見(jiàn) 數(shù)據(jù)的點(diǎn)子近似于一條直線(xiàn) 在這種情況下可以說(shuō)硬度與淬火溫度近似線(xiàn)性關(guān)系 84 散布圖 從圖中可見(jiàn) 數(shù)據(jù)的點(diǎn)子近似于一條直線(xiàn) 在這種情況下可以說(shuō)硬度與淬火溫度近似線(xiàn)性關(guān)系 85 1 散布圖的觀察分析 根據(jù)測(cè)量的兩種數(shù)據(jù)做出散布圖后 觀察其分布的形狀和密疏程度 來(lái)判斷它們關(guān)系密切程度 86 散布圖大致可分為下列情形 1 完全正相關(guān)x增大 y也隨之增大 x與y之間可用直線(xiàn)y a bx b為正數(shù) 表示 y x 完全正相關(guān) 87 散布圖大致可分為下列情形 2 正相關(guān)x增大 y基本上隨之增大 此時(shí)除了因素x外 可能還有其它因素影響 88 散布圖大致可分為下列情形 3 負(fù)相關(guān)x增大 y基本上隨之減小 同樣 此時(shí)可能還有其它因素影響 89 散布圖大致可分為下列情形 4 完全負(fù)相關(guān)x增大 y隨之減小 x與y之間可用直線(xiàn)y a bx b為負(fù)數(shù) 表示 90 散布圖大致可分為下列情形 5 無(wú)關(guān)即x變化不影響y的變化 91 6 非線(xiàn)性相關(guān)X與Y之間的關(guān)系是曲線(xiàn)相關(guān) 92 散布圖法的運(yùn)用實(shí)例 某一種材料的強(qiáng)度和它的拉伸倍數(shù)是有一定關(guān)系的 為了確定這兩者之間的關(guān)系 我們通過(guò)改變拉伸倍數(shù) 然后測(cè)定強(qiáng)度 獲得了一組數(shù)據(jù) 如表所示 93 94 制作與觀察散布圖應(yīng)注意的幾種情況 a 應(yīng)觀察是否有異常點(diǎn)或離群點(diǎn)出現(xiàn) 即有個(gè)別點(diǎn)子脫離總體點(diǎn)子較遠(yuǎn) 如果有不正常點(diǎn)子應(yīng)剔除 如果是原因不明的點(diǎn)子 應(yīng)慎重處理 以防還有其它因素影響 95 制作與觀察散布圖應(yīng)注意的幾種情況 b 散布圖如果處理不當(dāng)也會(huì)造成假象 如圖 若將x的范圍只局限在中間的那一段 則在此范圍內(nèi)看 y與x似乎并不相關(guān) 但從整體看 x與y關(guān)系還比較密切 96 制作與觀察散布圖應(yīng)注意的幾種情況 c 散布圖有時(shí)要分層處理 如圖 x與y的相關(guān)關(guān)系似乎很密切 但若仔細(xì)分析 這些數(shù)據(jù)原是來(lái)自三種不同的條件 如果這些點(diǎn)子分成三個(gè)不同層次A B C 從每個(gè)層次中考慮 x與y實(shí)際上并不相關(guān) 97 2 散布圖與相關(guān)系數(shù)r 變量之間關(guān)系的密切程度 需要用一個(gè)數(shù)量指標(biāo)來(lái)表示 稱(chēng)為相關(guān)系數(shù) 通常用r表示 不同的散布圖有不同的相關(guān)系數(shù) r滿(mǎn)足 1 r 1 因此 可根據(jù)相關(guān)系數(shù)r值來(lái)判斷散布圖中兩個(gè)變量之間的關(guān)系 98 散布圖與相關(guān)系數(shù)r表 99 相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式是 式中 表示n個(gè)x數(shù)據(jù)的平均值 表示n個(gè)y數(shù)據(jù)的平均值 表示x的離差平方之和 即 表示y的離差平方之和 即 表示x的離差與y的離差的乘積之和 即 100 通常為了避免計(jì)算離差時(shí)的麻煩和誤差 在計(jì)算相關(guān)系數(shù)時(shí) 也可采用下列進(jìn)行 101 注意 r所表示線(xiàn)性相關(guān) 當(dāng)r的絕對(duì)值很小甚至等于0時(shí) 并不表示x與y之間就一定不存在任何關(guān)系 如x與y之間雖然是有關(guān)系的 但是經(jīng)過(guò)計(jì)算相關(guān)系數(shù)的結(jié)果卻為0 這是因?yàn)榇藭r(shí)x與y的關(guān)系是曲線(xiàn)關(guān)系 而不是線(xiàn)性關(guān)系造成的 102 老七種工具之六 直方圖 直方圖法是適用于對(duì)大量計(jì)量值數(shù)據(jù)進(jìn)行整理加工 找出其統(tǒng)計(jì)規(guī)律 即分析數(shù)據(jù)分布的形態(tài) 以便對(duì)其總體的分布特征進(jìn)行推斷 對(duì)工序或批量產(chǎn)品的質(zhì)量水平及其均勻程度進(jìn)行分析的方法 103 1 作直方圖的方法步驟如下 1 收集數(shù)據(jù) 一般收集數(shù)據(jù)都要隨機(jī)抽取50個(gè)以上質(zhì)量特性數(shù)據(jù) 最好是100個(gè)以上的數(shù)據(jù) 并按先后順序排列 2 找出數(shù)據(jù)中的最大值 最小值和極差 數(shù)據(jù)中的最大值用xmax表示 最小值用xmin表示 極差用R表示 104 例7 2 某項(xiàng)目統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為 xmax 63 xmin 38 極差R xmax xmin 63 38 25 區(qū)間 xmax xmin 稱(chēng)為數(shù)據(jù)的散布范圍 105 3 確定組數(shù) 組數(shù)常用符號(hào)k表示 k與數(shù)據(jù)數(shù)多少有關(guān) 數(shù)據(jù)多 多分組 數(shù)據(jù)少 少分組 例7 2中100個(gè)數(shù)據(jù) 常分為10組左右 也有人用這樣一個(gè)經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算組數(shù) k 1 3 31 logn 例7 2中n 100 故 k 1 3 31 1ogn 1 3 31 log100 7 62 8 一般由于正態(tài)分布為對(duì)稱(chēng)形 故常取k為奇數(shù) 所以例7 2中取k 9 106 4 求出組距 h 組距即組與組之間的間隔 等于極差除以組數(shù) 即 組距 107 5 確定組界 為了確定邊界 通常從最小值開(kāi)始 先把最小值放在第一組的中間位置上 例7 2中數(shù)據(jù)最小值xmin 38 組距 h 3 故第一組的組界為 108 6 計(jì)算各組的組中值 wi 所謂組中值 就是處于各組中心位置的數(shù)值 又叫中心值 某組的中心值 wi 某組的上限 某組的下限 2 第一組的中心值 w1 36 5 39 5 2 38 第二組的中心值 w2 39 5 42 52 2 41 其它各組類(lèi)推 109 7 統(tǒng)計(jì)各組頻數(shù) 8 畫(huà)直方圖 以分組號(hào)為橫坐標(biāo) 以頻數(shù)為高度作縱坐標(biāo) 作成直方圖 如圖7 2所示 110 111 例 某廠測(cè)量鋼板厚度 尺寸按標(biāo)準(zhǔn)要求為6mm 現(xiàn)從生產(chǎn)批量中取100個(gè)樣本進(jìn)行測(cè)量 數(shù)據(jù)如表 畫(huà)直方圖 112 113 114 115 2 直方圖的用途 直方圖在生產(chǎn)中是經(jīng)常使用的簡(jiǎn)便且能發(fā)揮很大作用的統(tǒng)計(jì)方法 其主要作用是 1 觀察與判斷產(chǎn)品質(zhì)量特性分布狀態(tài) 2 判斷工序是否穩(wěn)定 3 計(jì)算工序能力 估算并了解工序能力對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量保證情況 116 3 直方圖的觀察與分析 對(duì)直方圖的觀察 主要有兩個(gè)方面 一是分析直方圖的全圖形狀 能夠發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的一些質(zhì)量問(wèn)題 二是把直方圖和質(zhì)量指標(biāo)比較 觀察質(zhì)量是否滿(mǎn)足要求 直方圖可分為正常型和非正常型 下面分別它們的形狀 117 1 正常型圖形中央有一頂峰 左右大致對(duì)稱(chēng) 這時(shí)工序處于穩(wěn)定狀態(tài) 其它都屬非正常型 對(duì)稱(chēng)型 118 2 偏向型 圖形有偏左 偏右兩種情形 原因是 a 一些形位公差要求的特性值是偏向分布 b 加工者擔(dān)心出現(xiàn)不合格品 在加工孔時(shí)往往偏小 加工軸時(shí)往往偏大造成 左偏向型型 右偏向型型 119 3 雙峰型 圖形出現(xiàn)兩個(gè)頂峰極可能是由于把不同加工者或不同材料 不同加工方法 不同設(shè)備生產(chǎn)的兩批產(chǎn)品混在一起形成的 雙峰型 120 4 鋸齒型圖形呈鋸齒狀參差不齊 多半是由于分組不當(dāng)或檢測(cè)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)而造成 鋸齒型 121 5 平頂型 無(wú)突出頂峰 通常由于生產(chǎn)過(guò)程中緩慢變化因素影響 如刀具磨損 造成 平頂型 122 6 孤島型由于測(cè)量有誤或生產(chǎn)中出現(xiàn)異常 原材料變化 刀具嚴(yán)重磨損等 孤島型 123 4 直方圖與標(biāo)準(zhǔn)界限比較 1 理想直方圖 散布范圍B在標(biāo)準(zhǔn)界限T Tl Tu 內(nèi) 兩邊有余量 平均值與公差中心重合 是一種理想狀態(tài) 統(tǒng)計(jì)分布符合標(biāo)準(zhǔn)的直方圖有以下幾種情況 124 2 B位于T內(nèi) 一邊有余量 一邊重合 分布中心偏移標(biāo)準(zhǔn)中心 應(yīng)采取措施使分布中心與標(biāo)準(zhǔn)中心接近或重合 否則一側(cè)無(wú)余量易出現(xiàn)不合格品 125 3 B與T完全一致 兩邊無(wú)余量 易出現(xiàn)不合格品 126 統(tǒng)計(jì)分布不符合標(biāo)準(zhǔn)的直方圖有以下幾種情況 1 分布中心偏移標(biāo)準(zhǔn)中心 一側(cè)超出標(biāo)準(zhǔn)界限 出現(xiàn)不合格品 127 統(tǒng)計(jì)分布不符合標(biāo)準(zhǔn)的直方圖有以下幾種情況 2 散布范圍B大于T 兩側(cè)超出標(biāo)準(zhǔn)界限 均出現(xiàn)不合格品 128 盡管直方圖能夠很好地反映出產(chǎn)品質(zhì)量的分布特征 但由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是樣本的頻數(shù)分布 它不能反映產(chǎn)品隨時(shí)間的過(guò)程特性變化 有時(shí)生產(chǎn)過(guò)程已有趨向性變化 而直方圖卻屬正常型 這也是直方圖的局限性 129 老七種工具之七 控制圖 SPC是英文StatisticalProcessControl的縮寫(xiě) 是一種借助數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的過(guò)程控制工具 中文一般譯成 統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制 SPC質(zhì)量控制的基本元素是控制圖 控制圖是對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)品質(zhì)量狀態(tài)進(jìn)行控制的統(tǒng)計(jì)工具 是質(zhì)量控制中最重要的方法 人們對(duì)控制圖的評(píng)價(jià)是 質(zhì)量管理始于控制圖 亦終于控制圖 由于它把產(chǎn)品質(zhì)量控制從事后檢驗(yàn)改變?yōu)槭虑邦A(yù)防 對(duì)于保證產(chǎn)品質(zhì)量 降低生產(chǎn)成本 提高生產(chǎn)效率開(kāi)辟了廣闊的前景 因此它在世界各國(guó)得到了廣泛的應(yīng)用 130 控制圖又稱(chēng)管理圖 運(yùn)用于分析和判斷過(guò)程是否處于穩(wěn)定狀態(tài)的帶有控制界限的圖 是判斷和預(yù)報(bào)生產(chǎn)過(guò)程中質(zhì)量狀況是否發(fā)生波動(dòng)的一種有效方法 例如 美國(guó)某電氣公司的一個(gè)工廠有3千人 制定了5千張控制圖 美國(guó)柯達(dá)彩卷公司有5千人 制定控制圖有3萬(wàn)5千張 平均每人7張 我國(guó)某飛機(jī)制造廠中的先進(jìn)質(zhì)量體系 AQS 中 要求一些工序必須作控制圖 131 做法簡(jiǎn)述 1 控制圖設(shè)橫坐標(biāo)表示樣本號(hào)或時(shí)間 縱坐標(biāo)表示質(zhì)量特性值 一般圖上有三條線(xiàn) 為上控制線(xiàn) 為中心線(xiàn) 為下控制線(xiàn) 上下控制線(xiàn)的值為中心線(xiàn) 倍標(biāo)準(zhǔn)差 作圖 132 133 1 控制圖的基本格式 控制圖的基本格式如圖所示 中心線(xiàn)CL CentralLine 用細(xì)實(shí)線(xiàn)表示 上控制界限UCL UpperCortrolLimit 用虛線(xiàn)表示 下控制界限LCL LowerControlLimit 用虛線(xiàn)表示 UCL CL LCL 子樣號(hào) 重量特性數(shù)據(jù) 134 所謂控制圖的基本思想就是把要控制的質(zhì)量特性值用點(diǎn)子描在圖上 若點(diǎn)子全部落在上 下控制界限內(nèi) 且沒(méi)有什么異常狀況時(shí) 就可判斷生產(chǎn)過(guò)程是處于控制狀態(tài) 否則 就應(yīng)根據(jù)異常情況查明并設(shè)法排除 通常 點(diǎn)子越過(guò)控制線(xiàn)就是報(bào)警的一種方式 控制圖作為一種管理圖 在工業(yè)生產(chǎn)中 根據(jù)所要控制的質(zhì)量指標(biāo)的情況和數(shù)據(jù)性質(zhì)分別加以選擇 135 控制圖主要用途 控制圖的主要用途是 1 分析判斷生產(chǎn)過(guò)程的穩(wěn)定性 統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài) 2 及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程中的異常現(xiàn)象和緩慢變異 預(yù)防不合格品發(fā)生 3 查明生產(chǎn)設(shè)備和工藝裝備的實(shí)際精度 以便作出正確的技木決定 4 為評(píng)定產(chǎn)品質(zhì)量提供依據(jù) 136 控制圖是把造成質(zhì)量波動(dòng)的六個(gè)原因 人機(jī)料法環(huán) 測(cè)量等 分為兩個(gè)大類(lèi) 隨機(jī)性原因 偶然性原因 和非隨機(jī)性原因 系統(tǒng)原因 這樣 我們就可以通過(guò)控制圖來(lái)有效地判斷生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量的穩(wěn)定性 及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程中的異?，F(xiàn)象 查明生產(chǎn)設(shè)備和工藝裝備的實(shí)際精度 從而為制定工藝目標(biāo)和規(guī)格界限確立可靠的基礎(chǔ) 使得過(guò)程的成本和質(zhì)量成為可預(yù)測(cè)的 并能夠以較快的速度和準(zhǔn)確性測(cè)量出系統(tǒng)誤差的影響程度 控制圖原理 137 影響質(zhì)量的9M因素 市場(chǎng) Markets 資金 Money 管理 Management 動(dòng)機(jī) Motivation 人 Man 機(jī)器和機(jī)械化 MachinesandMechanization 現(xiàn)代信息方法 Modeminformationmethods 材料 Materials 產(chǎn)品規(guī)格要求 Mountingproductrequirement 138 2 常用控制圖的種類(lèi) 常用質(zhì)量控制圖可分為兩大類(lèi) 1 計(jì)量值控制圖包括 單值控制圖 中位數(shù)控制圖 2 計(jì)數(shù)值控制圖包括 不良品數(shù)控制圖 不良品率控制圖 缺陷數(shù)控制圖 單位缺陷數(shù)控制圖 139 根據(jù)所要控制的質(zhì)量特性和數(shù)據(jù)的種類(lèi) 條件等 按圖中得箭頭方向便可作出正確的選用 140 計(jì)量值控制圖一般適用于以計(jì)量值為控制對(duì)象的場(chǎng)合 計(jì)量值控制圖對(duì)工序中存在的系統(tǒng)性原因反應(yīng)敏感 所以具有及時(shí)查明并消除異常的明顯作用 其效果比計(jì)數(shù)值控制圖顯著 計(jì)量值控制圖經(jīng)常用來(lái)預(yù)防 分析和控制工序加工質(zhì)量 特別是幾種控制圖的聯(lián)合使用 141 計(jì)數(shù)值控制圖則用于以計(jì)數(shù)值為控制對(duì)象的場(chǎng)合 離散型的數(shù)值 比如 一個(gè)產(chǎn)品批的不合格品件數(shù) 雖然其取值范圍是確定的 但取值具有隨機(jī)性 只有在檢驗(yàn)之后才能確定下來(lái) 計(jì)數(shù)值控制圖的作用與計(jì)量值控制圖類(lèi)似 其目的也是為了分析和控制生產(chǎn)工序的穩(wěn)定性 預(yù)防不合格品的發(fā)生 保證產(chǎn)品質(zhì)量 142 3 控制界限的原理 控制圖中的上 下控制界限 一般是用 三倍標(biāo)準(zhǔn)偏差法 又稱(chēng)3 法 而把中心線(xiàn)確定在被控制對(duì)象 如平均值 極差 中位數(shù)等 的平均值上 再以中心線(xiàn)為基準(zhǔn)向上或向下量3倍標(biāo)準(zhǔn)偏差 就確定了上 下控制界限 另外 在求各種控制圖時(shí) 3倍標(biāo)準(zhǔn)偏差并不容易求到 故按統(tǒng)計(jì)理論計(jì)算出一些近似系數(shù)用于各種控制圖的計(jì)算信息輸入表7 11 下頁(yè) 143 表7 11計(jì)量值控制圖計(jì)算公式中的系數(shù)值表 144 4 控制圖的分析與判斷 用控制圖識(shí)別生產(chǎn)過(guò)程的狀態(tài) 主要是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)形成的樣本點(diǎn)位置以及變化趨勢(shì)進(jìn)行分析和判斷 判斷工序是處于受控狀態(tài)還是失控狀態(tài) 145 1 受控狀態(tài)的判斷 工序是否處于受控狀態(tài) 或穩(wěn)定狀態(tài) 其判斷的條件有兩個(gè) a 在控制界限內(nèi)的點(diǎn)子排列無(wú)缺陷 b 控制圖上的所有樣本點(diǎn)全部落在控制界限之內(nèi) 146 在滿(mǎn)足了條件 a 的情況下 對(duì)于條件 b 若點(diǎn)子的排列是隨機(jī)地處于下列情況 則可認(rèn)為工序處于受控狀態(tài) 1 連續(xù)25個(gè)點(diǎn)子沒(méi)有1點(diǎn)在控制界限以外 2 連續(xù)35個(gè)點(diǎn)子中最多有1點(diǎn)在控制界限以外 3 連續(xù)100個(gè)點(diǎn)子中最多有2點(diǎn)在控制界限以外 147 若過(guò)程為正態(tài)分布 d為界外點(diǎn)數(shù) 則P 連續(xù)35點(diǎn) d 1 C035 0 9973 35 C135 0 9973 34 0 0027 0 9959P 連續(xù)35點(diǎn) d 1 1 0 9959 0 0041于0 0027位統(tǒng)一數(shù)量級(jí)的小概率 同理 P 連續(xù)100點(diǎn) d 2 0 0026但是P 連25點(diǎn) d 0 0 0654 有人建議這一判據(jù)應(yīng)劃為穩(wěn)態(tài) 148 2 失控狀態(tài)的判斷 只要控制圖上的點(diǎn)子出現(xiàn)下列情況時(shí) 就可判斷工序?yàn)槭Э貭顟B(tài) a 控制圖上的點(diǎn)子超出控制界