统计技术在质量管理中的运用

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常用统计技术在质量管理中的应用

常用统计技术在质量管理中的应用

方差分析在质量管理中的应用
方差分析是一种用于比较不同组数据的变异和误差的统计 方法。在质量管理中,方差分析可用于评估不同批次、不 同生产条件或不同供应商的产品质量稳定性。
通过比较不同组之间的变异和误差,分析它们对产品质量 的影响,从而确定哪些因素对产品质量有显著影响,并采 取相应的改进措施。
相关与回归分析在质量管理中的应用
常用统计技术在质量管理中的贡献与限制
数据依赖性
统计技术需要大量数据作为基础,数据的质量和完整 性直接影响分析结果。
技术复杂性
统计技术需要专业人员操作,且技术更新快,需要不 断,统计技术不能一刀切 地应用于所有情况。
未来研究方向与展望
01
研究方向
02
智能化技术:随着人工智能和大数据的发展,如何将智能 化技术与统计技术结合,提高质量管理效率是未来的研究 重点。
控制图的优缺点与注意事项
优点
能够及时发现异常波动,预防不良品的产生。
缺点
需要收集大量数据,计算和控制限可能随时 间变化。
注意事项
定期检查控制图,确保其有效性;当发现异 常时,及时采取措施纠正。
06
案例分析
描述性统计在质量管理中的实际应用案例
总结词
描述性统计用于收集、整理、描述数据,帮 助我们更好地理解数据分布和特征。
控制图的原理与绘制
原理
控制图是一种统计工具,用于监控过程 是否处于控制状态,并检测异常波动。
VS
绘制
通过收集数据,计算中心线(CL)和上下 控制限(UCL和LCL),绘制控制图。
控制图的应用与解读
应用
用于监控生产过程中的关键质量特性,如产品尺寸、重量等。
解读
通过观察数据点是否超出控制限,判断过程是否受控,并找出异常波动的原因。

统计数据全程质量管理初探

统计数据全程质量管理初探

统计数据全程质量管理初探统计数据全程质量管理(SQC)是指利用统计方法和工具进行全程质量管理的一种方法,在质量控制和质量改进方面有着广泛的应用。

SQC可以帮助企业提高产品和服务的质量,从而增强竞争力和客户满意度,同时也可以提高生产效率和降低成本。

本文将对SQC 进行初步探讨。

一、SQC的基本理论SQC的理论基础包括统计学和质量管理学。

其中,统计学主要包括概率论、数理统计和抽样理论等方面的内容,而质量管理学主要包括质量控制、质量改进、质量保证等方面的内容。

SQC将这些理论结合起来,通过统计数据分析来管理和改进产品或服务质量。

二、SQC的主要工具和技术1.图表法图表法是SQC中最常用的工具。

包括直方图、控制图、箱线图、饼图等。

通过图表,可以清晰地展现数据分布特征和趋势变化,实时发现和分析质量问题。

2.抽样技术为了检验产品或服务的质量水平,需要进行检验和抽样。

质量检验可以在生产过程中进行,也可以在成品检测中进行,以确保产品或服务达到一定的标准要求。

3.质量测量技术质量测量技术包括测量尺、卡尺、衡量工具、电子称等,用于确保产品或服务的各项尺寸和规格处于可接受的范围内。

4.质量故障模式与影响分析(FMEA)FMEA是一种系统的分析方法,用于识别潜在的设计或工艺缺陷,并分析其对产品或服务的影响。

通过FMEA,可以找到并消除潜在的质量问题,提高产品或服务的可靠性和稳定性。

三、SQC的应用范围SQC可以适用于所有需要控制质量的领域,如生产制造、服务业、医疗保健等。

在每个领域,SQC的应用目标是提高质量、降低成本、增强竞争优势。

四、SQC的优势和局限性SQC可以帮助企业在产品或服务的开发、生产、交付和改进过程中,提高质量水平、降低成本、提高客户满意度、增加市场份额等。

但是,在SQC的应用过程中,要注意数据的质量、统计推断的准确性和灵敏度等局限性,以及对人力和资金投入的要求较高等问题。

统计技术在质量管理中的作用

统计技术在质量管理中的作用

得 好 的 。 品质 量 就 会 不 断 提 高 , 则 , 品 质 量 就 会 徘 徊 不 产 否 产
前 或 现 下 降 。所 以 , 质 量 管 理 中 应 用 统 计 技 术 就 显得 尤 在
其 重 要 。 而 在 具 体 的质 量 管 理 1 作 中 充分 应 _ 统 计 技 术 , E } j 一
统 计 技 术 可 帮 助 测 量 、 述 、 析 、 明 产 品 质 量 变 异 的 状 表 分 说
况 , 将 其 建 立 成 系 统 的模 , 企 业 运 用 这 些 数 据 的统 计 并 使 分 析 更 好 地 理 解 产 品质 量 变 异 的 性 质 、 度 和 原 因 , 而 有 程 从 助 于解 决企 业 产 品 质 量 和 质 量 管 理 中 存 在 的 问 题 , 止 南产 防 品质 量 的变 异 引起 的 系列 问题 , 促 进 其 尽 快 进 行 改 进 。 并 发 达 国 家 的 实 践 证 明 . 是 在 质 量 管 理 中统 计 技 术 运 用 凡
上去 了 。 业 的竞 争 能 力 就 增 强 了 . 市 场 上 占 的 份 额 也 就 企 在
方 面 . 品质 量 是 企 业 进 入 市 场 的 敲 ¨砖 , 质 量 管 产 而
理 就 是 焙 制 这 一 敲 门砖 的 炉 窑 。 为 使 企 业 生 产 出 优 质 的 产
品 . 足 市 场 的 需要 , 必 须 推 行 科 学 有 效 的 质量 管 理 。而 要 满 就
阁 随 着 经 济 一 体 化 步 伐 的 加 快 , 品 质 量 和 质 量 管 理 的 滞 产
后效应 的体现越来越 突出 。 统计 技术在质量 管理 中能 否被充
统计 技 术
梁 雅 俊

2016年质量工程师:统计技术在质量管理中的应用试题

2016年质量工程师:统计技术在质量管理中的应用试题

2016年质量工程师:统计技术在质量管理中的应用试题一、单项选择题(共25题,每题2分,每题的备选项中,只有1个事最符合题意)1、__是企业在市场导向理论指导下所采取的一种长期的经营手段,是顾客满意度持续改进的有效手段。

A.供应商质量管理B.企业服务质量管理C.企业管理D.顾客关系管理2、由电感和电容组成的振荡器中,已知电感和电容的故障率λL=λC=10-7/h,且电感和电容的寿命都服从指数分布,则振荡器的MTBF值不正确的有__。

A.5×106hB.5×107hC.5×108hD.2×107hE.0.5×107h3、已知污水中某种有毒化学物质的含量X~N(μ,σ2),环境保护法规定有毒物质的平均含量不超过2×10-6,今对污水进行监控16次,测得=2.1×10-6,s =0.382,有毒物质在a=0.05水平上是否超标__附:t0.95 (15)-1.753,t0.975(15)=2.131,t0.95(14)=1.761A.超过标准B.不超过标准C.不能确定D.其他4、为识别和控制不符合质量特性要求的产品,并规定不合格品控制措施以及不合格品处置的有关职责和权限,以防止其非预期的使用或交付是__。

A.不合格品B.检验程序C.质量审核D.不合格品控制程序5、使软件遵循有关的标准、约定、法规及类似规定的软件属性是__。

A.依从性B.适合性C.准确性D.安全性6、质量检验具有的功能是______。

A.识别、选择、防范和报告B.判定、防范、报告和改进C.鉴别、把关、预防和报告D.判断、剔除、隔离和预防7、QC小组讨论小组活动失败的教训属于PDCA的()阶段。

B.CC.DD.P8、在GB/T2828.1的检验水平中,判别能力最强的是______。

A.特殊检验水平s-1B.特殊检验水平s-4C.一般检验水平ⅠD.一般检验水平Ⅲ9、在质量管理领域,____运用洛伦兹的图表法将质量问题分为“关键的少数”和“次要的多数”。

统计过程控制技术在烟草制丝生产线质量管理中的应用

统计过程控制技术在烟草制丝生产线质量管理中的应用

通 过 Itme 实 现 数 据 信 息 的 集 成 与 共 享 。在 此 基 础 上 通 过 ne t
S C技 术 进 行 生 产 数 据质 量 的 分析 与判 断 ,其 设 计 流 程 如 图 2 P
所示。
现生 产 过 程 中 的问 题 ,并且 生 产 现场 的数 据也 不 能 实现 集 成 与
格 原 因 调查 表 、 因果 图等 。 因 查 询 及处 理 模 块 主要 实 现 在 一 定 异 数 据 基 础 上 的智 能 统 计 分 析 和 结 果输 出 以及 根 据 质 量 分 析 结 果
该 工 艺 流 程 由于 具 有 全 面 、 品率 高 、 本 低 、 备 投 资 效 成 成 设 率 高 等优 点 , 各 大 烟厂 效 仿 和 使 用 。 过对 上 述 烟 草 制 丝 工 艺 被 通
共 享 , 而 远不 能 达 到 S C 对 生 产过 程 的预 防 与 诊 断 功能 。 因 P 针对 上 述 状 况 , 文 以烟 草 制 丝 生 产 线 质 量 管 理 为 模 板 , 本 介 绍 采 用 S C 技 术 、 算 机 集 成 技 术 以 及 Itre 数 据 库 技 术 实 P 计 nen t 现 企业 质 量 信 息 化 管 理 的基 本 方 法 与 技 术 流 程 。 1 烟 草制 丝生 产 线 质 量 管 理 的基 本 思 想 卷 烟 生 产 原 料 是 基 础 , 艺 是 关 键 , 备 是 保 证 , 量 是 核 工 设 质 心 。 卷 烟过 程 分 为 制 丝 、 接 和 包 装 三 个 阶段 , 制 丝 又 承 担 着 卷 而
S C(ttt a Po e s Co t 1即 统 计 过 程 控 制 , 要 P Saii l rc s nr ) sc o 主

浅析统计技术在煤炭质量管理中的应用

浅析统计技术在煤炭质量管理中的应用
抽 取 的 机 会 是 均 等 的 . 此 . 够 保 证 被 抽 中 的 单 位 在 总 体 因 能
通 常抽 样调查 的误 差有 2种 : 工作误 差 ( ① 也称 登记 误差 或
调查误 差 )②代 表性误差 ( ; 也称 抽样误差 ) 。但 是 , 抽样调查
可 以 通 过 抽 样 设 计 .通 过 计 算 并 采 用 一 系 列 科 学 的方 法 . 把 代表性误 差控制 在允许 的范围之 内 ; 外 . 于调查单位 少 , 另 由 代 表 性 强 . 需 调 查 人 员 少 . 作 误 差 比 全 面 调 查 要 小 特 别 所 工 是 在 总体 调 查 单 位 较 多 的情 况 下 . 样 调 查 结 果 的 准 确 性 一 抽 般 高 于全 面 调 查 因 此 , 样 调 查 的 结 果 是 非 常 可 靠 的 抽
争 议 的 主 要 对 象 () 4 目前 在 我 省 反 映 煤 炭 质 量 的 主 要 指 标 是 灰 分 . 灰 依 分 的 程 度 将 煤 炭 分 成 不 同 等 级 . 不 同 等 级 进 行 议 价 . 所 依 即
谓 按 质 论 价
① 调查样 本是按 随机的原则抽 取 的 , 在总体 中每一个 单位被
关 键 词 统 计技 术
中图分类号:2 3 F 7. 2 1 煤炭 质 量指标
文献标识码 : A
文章编号 :6 2 9 6 ( 1 )1 13 0 1 7 — 0 42 2 — 0 — 3 0 0
否科学 .决定 了其所 采的煤样 是否代表 总体煤 炭的质量 . 是
否 能 真 正 体 现 按 质 论 价 ( ) 文 试 图 将 统 计 技 术 分 析 应 用 于采 样 这 一 关 键 环 节 4本
( ) 炭质量是 指煤炭 的物理 、 学特性 及其适 用性 . 1煤 化 其 主要 指标 有灰 分 、 分 、 分 、 热量 、 发分 、 煤 限率 、 水 硫 发 挥 块 含 矸 率 以及 结 焦 性 、 结 性 等 。 粘 ( )灰 分 ” 煤 炭 完 全 燃 烧 后 剩 下 的 固 体 残 渣 . 重 要 2“ 是 是 的 煤 质 指 标 灰 分 主 要 来 自煤 炭 中 不 可 燃 烧 的 矿 物 质 矿 物 质 燃 烧 灰 化 时 要 吸 收 热 量 , 量 排 渣 要 带 走 热 量 , 而 灰 分 大 因 越 高 , 炭 燃 烧 的 热 效 率 越 低 : 分 越 多 , 炭 燃 烧 产 生 的 灰 煤 灰 煤 渣 越 多 . 放 的 飞 灰 也 越 多 排

全面质量管理、QC基础知识及统计技术应用

全面质量管理、QC基础知识及统计技术应用
(2)全面质量管理关键是质量管理工作 的协调和督促,而这件事最后只有一把 手有权去做。TQC是“大QC”;
(3)管理的历史就是从管人到尊重人。
我们坚信,全面质量管理(TQM)必将 成为21世纪质量管理创新的焦点。
管理工具还是管理思想?
1、5S---侧重于加强现场管理、创造良好的工作环境 整理、整顿、清扫、清洁、素养。
协作精神; 有利于改善和加强管理工作,提高管理水平; 有助于提高职工的科学思维能力、组织协调能
力、分析与解决问题的能力,从而使职工岗位 成才。
QC小组的组建原则:
自愿参加、上下结合 实事求是,灵活多样
自愿参加-----正式群体与非正式群体 上下结合-----领导要重视,群众要热情 实事求是-----强调务实,不能臆造 灵活多样-----突出“活”,思路活,有创造
首先我们需要确定质量的主体,主要包括: (1)产品和/或服务的质量; (2)工作的质量(工作人员的质量、工作环
境的质量); (3)设计质量和制造质量。
而后两者往往容易被人们所遗忘,但这是 “大质量”管理思想和管理方法所必不可少的。 从追求产品质量到追求工作质量、到追求“大 质量”,树立“大质量”的管理思路,最终确 定企业独特的“质量标准”、“质量文化”, 形成其他公司无法复制的质量管理核心优势, 是企业由大变强、引领行业的必经之路。
目录
1、TQM的理解 2、QCC基本知识 3、统计技术基本知识 4、成果发布
第一部分 TQM----全面质量管理
全面质量管理这个名称,最先是20世纪60年 代初由美国的著名专家菲根堡姆提出。它是在传 统的质量管理基础上,随着科学技术的发展和经 营管理上的需要发展起来的现代化质量管理,现 已成为一门系统性很强的科学。

【质量管理】统计技术在质量管理中的作用

【质量管理】统计技术在质量管理中的作用

【质量管理】统计技术在质量管理中的作用关键词:质量管理导语:伴随着生产力的进步,公司最有价值的资产是数据这一观点备受赞同。

数据的价值在公司中也占有越来越重要的地位。

特别是在制造业企业的生产线中,数据直接反映了产品生产的真实情况。

统计技术是获得数据信息的基础,在质量管理中发挥了重要作用。

无论是质量管理,还是企业的日常运行,都需要使用统计技术。

在全面质量管理体系中,不使用统计技术,质量体系就不会有效运行,更无法提高产品质量。

2000版ISO9000族标准也明确将“统计技术”提升为质量管理体系的“基础”,可见统计技术在产品质量管理中是否被恰当应用,将成为质量管理成败的关键。

图示:统计技术在质量管理中的作用一、统计技术及其作用这里的统计技术是指收集、整理和分析数据变异并进行推论的技术。

在2000年《质量管理体系基础和术语》中认为“使用统计技术可帮助组织了解变异,从而有助于组织解决问题并提高效率和效益,这些技术也有助于更好地利用可获得的数据进行决策。

”统计技术可以起到通过数据反映事物特征、比较事物间的差异、分析事物间的关系及影响事物发展变化的因素、通过分析数据发现质量问题等作用。

统计技术方法是多种多样的,不仅有传统的“老七种工具”(因果图、排列图、直方图、检查表、散布图、控制图、分层法),也有“新七种工具”(关联图、系统图、KJ法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC 法、矢线图法),不仅有简单的统计方法如雷达图、柱形图、直方图等;也有正交试验法、过程能力指数等现代统计技术。

在工作实践中,我们通常采用统计技术对产品质量控制活动进行跟踪记录、搜集数据、抽样检验及质量分析,通过识别症状,分析原因,寻求对策,促进问题的解决。

二、质量管理中运用统计技术存在的主要问题在质量管理体系中,过程控制、数据分析、预警机制等都与统计技术有关,但是在实际工作中,目前存在以下问题:1、目前不少企业领导主要精力放在追求产量、利润和短期效益上,对统计技术对提高产品质量认识不足,不愿意花费精力学习、运用各种统计技术,不肯利用统计技术来进行质量管理。

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统计技术在质量管理中的应用(培训讲义)一、基本概念1信息:信息是一种资源,是对客观事实的反映。

对于管理信息而言,它是经过加工后的各种数据,其表现形式是数字、图表、记录、文件等。

2数据:是用来描述客观事物的,其主要反映方式是数字。

3数据分析:是把数据加工成为信息的手段使之能证实质量管理体系的有效性、适宜性以及持续改进体系有效性。

统计技术就是数据分析的重要方法途径。

4总体:是指研究对象的全体。

一批零件、一个过程或在某段时间内生产的同类产品的全部都可以称为总体。

5样本:是从总体中抽出来的一部分个体的集合。

样本中每个个体叫样品,样本中所包含的样品数目称为样本大小,又叫样本量(n)。

6数据分类:计量值数据:可以连续取值的质量数据,可以用计量器具、仪表等进行测量。

如长度、重量、温度等。

计数值数据:不能连续取值的质量数据,也无法用计量工具测定,只能用计数方法表示,如不合格品数、气孔数、缺陷数等。

非数字型数据:难于用数字表达,往往用定性的描述方式,如服务质量评价优、良、中、差。

7样本平均值(X):即算术平均值8样本中位值:当数据的个数为单数时,将数据依大小顺序排列,中间的那个数就是中位值;当数据的个数是偶数时,将数据依大小顺序排列,中间的两个数的平均值就是中位值。

9样本方差(σ2):是用来表示分布的散布大小。

方差大意味着分布的散布较宽较分散,方差小意味着分布的散布较窄较集中。

10样本标准差(σ):方差的开方。

一般在实际使用中更常使用标准差来表示分布散布的大小。

11样本极差(R):指数据中最大值与最小值的差。

二、常用的统计技术常用的统计技术有分层法、查检表、因果图、排列图、直方图、散布图和控制图七种,又称质量管理老七种工具。

(一)检查表为了便于收集数据,使用简单记号填记并予统计整理,以作进一步分析、核对、检查之用而设计的一种表格或图表。

(用来检查有关项目的表格) 。

1. 查检表的种类查检表以工作的种类或目的可分为: 记录用查检表和点检用查检表两种。

2. 分类:(1) 记录用(或改善用)查检表:主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目、不良原因、工程分布、缺点位置等情形. 其中有: 原因别、机械别、人员别、缺点别、不良项目别和位置别等。

(2) 点检用查检表:主要功用是为要确认作业实施、机械整备的实施情形,或为预防发生不良事故、确保安全时使用如:机械定期保养点检表、电池配件点检表、5S点检表。

3. 查检表的作法(1) 明确目的---将来要能提出改善对策数据,因此必需把握现状解析,与使用目的相配合。

(2) 解决查检项目---从特性要因图圈选的4~6项决定之。

(3) 决定抽检方式---全检、抽检。

(4) 决定查检方式---查检基准、查检数量、查检时间与期间、查检对象之决定、并决定收集者、记录符号。

(5) 设计表格实施查检。

4. 查检表的使用数据收集完成应马上使用,首先观察整体数据是否代表某些事实?数据是否集中在某些项目或各项目之间有否差异?是否因时间的经过而产生变化?另外也要特别注意周期性变化的特殊情况. 查检表统计完成即可利用QC七大手法中的柏拉图加工整理,以便掌握问题的重心。

(二)层别法层别法就是针对部门别、人别、工作方法别、设备、地点等所收集的数据,按照它们共同的特征加以分类统计的一种分析方法。

也就是为了区别各种不同原因对结果的影响,而以个别原因为主,分别统计分析的一种方法。

1. 层别的对象与项目⑴时间的层别:小时别、日期别、周别、月别、季节别…等。

例 : 制程中温度的管理就常以每小时来层别。

⑵作业员的层别:班别、操作法别、熟练度别、年龄别、性别…等。

例 : A班及B班的完成品品质层别.⑶机械、设备的层别:场所别、机型别、年代别、工具别、编号别、速度别…等。

例 : 不同机型生产相同产品以机型别来分析其不良率.⑷作业条件的层别:温度别、湿度别、压力别、天气别、作业时间别、作业方法别、测定器别…等。

例 : 对温度敏感的作业现场所应记录其温湿度,以便温湿度变化时能层别比较.⑸原材料的层别:供应商别、群体批别、制造厂别、产地别、材质别、大小类别、贮藏期间别、成分别…等。

例 : 同一厂商供应的原材料也应做好批号别,领用时均能加以层别,以便了解各批原料的品质, 甚至不良发生时更能迅速采取应急措施,使损失达最小的程度.⑹测定的层别:测定器别、测定者别、测定方法别…..等。

⑺检查的层别:检查员别、检查场所别、检查方法…..等。

⑻其它:良品与不良品别、包装别、搬运方法别…..等。

2. 层别法的使用活用层别法时必须记住三个重点:⑴在收集数据之前就应使用层别法。

在解决日常问题时,经常会发现对于收集来的数据必须浪费相当多的精神来分类,并作再一次的统计工作。

在得到不适合的数据,如此又得重新收集,费时又费力.所以在收集数据之前应该考虑数据的条件背景以后,先把它层别化,再开始收集数据.(在做查检时,考虑适当分类) 。

⑵QC手法的运用应该特别注意层别法的使用. QC七大手法中的柏拉图、查检表、散布图、直方图和控制图都必须以发现的问题或原因来作层别法. 例如制作柏拉图时,如果设定太多项目或设定项目中其它栏所估的比例过高,就不知道问题的重心,这就是层别不良的原因.别外直方图的双峰型或高原型都有层别的问题。

⑶管理工作上也应该活用层别法。

(三)因果图因果图是用来分析影响产品质量的各种原因的一种有效的定性的分析方法,又称特性要因图。

就是将对特性(或结果)有影响的要素(较重要的要素)加以分析和分类,并在同一图上把其关系用箭头表示出来。

因其结构形状象鱼刺,亦称鱼刺图。

1. 因果图的制作方法一般采用质量分析会的方式,集思广益,质量问题的有关人员共同查找某质量问题的原因,有系统地分析出不同层次、形象地描述他们的因果关系。

寻找原因要从大到小,从粗到细,追根求源,直到能采取具体措施为止。

2. 注意事项⑴要解决的质量问题应提得具体;⑵一个结果作一个图;⑶影响质量问题的大原因通常分为六个方面,即人、机器、材料、方法、环境、测量;⑷原因分析应细到能采取具体措施,但不要把措施对策画在图上;⑸主要原因进行标记,并引起注意,有助于提出解决办法。

(四)排列图质量管理往往有各种各样的质量问题,一般来说任何事物都遵循“关键的少数和次要的多数”的客观规律。

如果找到了关键的所在,并加以解决,那样将使产品或工作质量提高一大步。

排列图是质量管理中常用的一种统计工具,也是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。

1.排列图(柏拉图)的作法①确定用于分析的数据的周期或期限;②按每个分类项目进行统计,作统计调查表;a.各项目数据按大小顺序排列,并求其累积数(累积频数);b.求各项目数据的比率(频率)及累积比率。

③按量值递减顺序从左到右排列在横坐标上,最小项目可归到其他类,放到最右边;④横坐标两边画丙个纵坐标,左边为相应的频数,右边的纵坐标为与左边等刻度并标上频率(即0~100%);⑤在每个项目上画长方形,其高度表示该项目的频数;⑥自左到右累加每项的量,画累计频数线;⑦标注必要的说明,如时间、作者姓名等。

2根据排列图以累计百分数80%为主要原因,对产生累计百分比为80%的相关质量缺陷进行原因分析,采取切实可行的措施。

(五)直方图直方图是整理分析数据,揭示质量变化规律得一种有用的工具。

通过直方图可以了解产品质量特性的分布状况平均水平和分散程度,有助于判断工序是否正常,工序能力是否满足需要,不良产品是否发生,分析产品质量问题的原因,制定提高质量的改进措施。

1. 直方图的制作步骤:⑴收集数据并且记录在纸上;⑵找出数据中的最大值与最小值;⑶计算全距(R),即在所有数据中的最大值与最小值的差;⑷决定组数(K):分组不宜过多,也不宜过少, 组数过少,虽可得到相当简单的表格,但却失去次数分配的本质;组数过过多,虽然表列详尽,但无法达到简化的目的(异常值应先除去再分组).一般对数据之分组可参考下表:⑸求组距(h):组距=全距/组数,组距一般选定为测量单位的整数倍。

⑹决定各组的上组界与下组界:最小一组的下组界=最小值-测定值之最小位数/2,测定值的最小位数确定方法:如数据为整数,取1;如数据为小数,取小数所精确到的最后一位(0.1;0.01;0.001……)最小一组的上组界=下组界+组距第二组的下组界=最小一组的上组界其余以此类推⑺决定组的中心值:将每组的上下组界相加除以2,所的的数值为组中值。

⑻制作次数分布表:将所有数据依其数值大小划记号于各组之组界内并计算出其次数⑼制作直方图:以横轴表示质量特性,纵轴表示次数,并在横坐标上标明组界,以组距为底,频数为高出一系列矩形图,绘出直方图。

2.如何依据图案的分布状态判断作好直方图后,观察图形整个大体形态,判断是正常型还是异常型。

若为异常型,则要进一步分析属于哪种类型、产生的原因,并采取措施。

⑴正常型:特点是中间高,两边低,左右大体对称,表示生产过程处于稳定正常状态。

⑵锯齿型:特点是直方图内各直方高低参差不齐。

其原因可能是直方图分组不当(过多)或测量误差过大所致。

⑶偏向型:似以中间高、两边低为特征,但最高峰偏向一侧,形成不对称的形状。

这种情况还分为左向型和右向型,可能是由于人为有意识对过程进行干涉造成的。

如加工孔的尺寸往往偏向尺寸的下限等。

⑷双峰型:特点是两个高峰。

这往往是由于来自两个总体的数据混在一起所致,如两个工人的产品混在一起。

⑸孤岛型:在远离主分布的地方出现小的直方形,有如一个孤岛。

可能由于过程中有一个时期产生了过程条件的较明显的变化,如原材料混杂、操作疏忽等。

⑹高峰型:可能数据已经经过筛选。

⑺低峰型:可能由于过程中某种倾向性因素缓慢作用所致。

(六)散布图散布图又称相关图,就是将互相有关连的对应数据,在方格纸上以纵轴表示结果,以横轴表示原因;然后用点表示出分布形态,根据分布的形态来判断对应数据之间的相互关系。

在质量管理中,广泛用来研究两个质量特性之间或两个因素之间的相互关系,以便揭示它们的内部关系,并通过相关程度判断,采取必要的措施和方法。

1.散布图制作的四个步骤:⑴收集相对应数据,至少三十组上,并且整理写到数据表上;⑵找出数据之中的最大值和最小值;⑶画出纵轴与横轴刻度,并标明质量特性;⑷将各组对应数据标示在坐标上;⑸在图上填上附加信息,如品名、日期、制表人等。

2. 散布图的研判散布图的研判一来般来说有六种形态:⑴强正相关:当X增加,Y也增加,且点子分散度小。

说明X是影响Y的显著因素。

⑵弱正相关:散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这个时候X增加,一般Y也会曾加,但非相对性,也就是就X除了受Y的因素影响外,可能还有其它因素影响,有必要进行其它要因再调查。

⑶强负相关:当X增加,Y反而减少, 且点子分散度小。

说明X是影响Y的显著因素。

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