质量常用统计技术ppt92.pptx
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工程质量控制统计分析方法PPT课件
• 被抽中的个体称为样品，样品的数目称样本容量，n
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3、统计推断工作过程
总体质量状况
推断 分析
生产过程 一批产品 是否正常 是否合格
样本质量特征值
随机抽样
样本
检测 整理
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二、质量数据的收集方法★
•（ 一 ） 全 数 检 验 •（ 二 ） 随 机 抽 样 检 验
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➢ 总体也称母体，是所研究对象的全体。N ➢ 个体，是组成总体的基本元素。 ➢ 有限总体，无限总体。 ➢ 一般把每件产品检测得到的某一质量数据（强度、几何尺寸、重量等）即质量
特性值视为个体，产品的全部质量数据的集合即为总体。
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2、样本
• 样本也称子样，是从总体中随机抽取出来，并根据对其研究结果推断总体质 量特征的那部分个体。
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3. 等距抽样
•
等距抽样又称机械抽样、系统抽样，是将个体按某一特性排队编号后
均分为n组，这时每组有K＝N／n个个体，然后在第一组内随机抽取第一件样
品，以后每隔一定距离(K号)抽选出其余样品组成样本的方法。如在流水作业
线上每生产100件产品抽出一件产品做样品，直到抽出n件产品组成样本。
，C类为一般因素。
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2. 排列图的作法
•
1) 收集整理数据
•
2) 排列图的绘制
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1) 收集整理数据
• 按不合格点的频数按由大到小的顺序排列各 检查项目，以全部不合格点为总数，计算各项的 频数和累计频率。
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3、统计推断工作过程
总体质量状况
推断 分析
生产过程 一批产品 是否正常 是否合格
样本质量特征值
随机抽样
样本
检测 整理
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二、质量数据的收集方法★
•（ 一 ） 全 数 检 验 •（ 二 ） 随 机 抽 样 检 验
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➢ 总体也称母体，是所研究对象的全体。N ➢ 个体，是组成总体的基本元素。 ➢ 有限总体，无限总体。 ➢ 一般把每件产品检测得到的某一质量数据（强度、几何尺寸、重量等）即质量
特性值视为个体，产品的全部质量数据的集合即为总体。
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2、样本
• 样本也称子样，是从总体中随机抽取出来，并根据对其研究结果推断总体质 量特征的那部分个体。
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3. 等距抽样
•
等距抽样又称机械抽样、系统抽样，是将个体按某一特性排队编号后
均分为n组，这时每组有K＝N／n个个体，然后在第一组内随机抽取第一件样
品，以后每隔一定距离(K号)抽选出其余样品组成样本的方法。如在流水作业
线上每生产100件产品抽出一件产品做样品，直到抽出n件产品组成样本。
，C类为一般因素。
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2. 排列图的作法
•
1) 收集整理数据
•
2) 排列图的绘制
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1) 收集整理数据
• 按不合格点的频数按由大到小的顺序排列各 检查项目，以全部不合格点为总数，计算各项的 频数和累计频率。
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质量管理中的统计技术与方法(PPT 63页)
（2）计数值数据
数据的特征值：
计件 计点
表示通过记录所考察的子组中每个个体是 否具有某种特性（或特征），计算具有该 特性的个体的数量，或记录一个单位、一 组产品、或一定面积内此种事件发生的次 数所获得的观测值。
控制图的种类
计量值数据
控制图 —R Cpi X LIE
3SD
x —R
名称 均值—极差控制图 中位数—极差控制图
度分布的柱状图。由此图可计算出该特性值分布的
平均值、表准偏差、工序能力指数等参数。
SL
X
1
X LIE 8
1
频率 6
1 2
Cpi 8
SU
n=100 X=33.6 S=2.98 Cp=1.30
4 27。5
33。5
内径尺寸
3SDCpk=1.10
39。5
成型树脂内(c径m)尺寸的直方图
直方图
｝ 1、数据的分布形状
数据在质量管理中的作用：在质量管理过程中， 需要有目的地收集有关质量数据，并对数据进行归 纳、整理、加工、分析，从中获得有关产品质量或 生产状态的信息，从而发现产品存在的质量问题以 及产生问题的原因，以便对产品的设计、工艺进行 改进，以保证和提高产品质量。
质量特性值
质量特性值通常表现为各种数值指标，即质量指标 一个具体产品常需用多个指标来反映它的质量
常规控制图的原理——正态分布的参 数
平均值（μ）
此参数是正态分布曲线的位置参数，即它只决定曲线 出现频率最大数值位置而不改变正态曲线的形状
Cpi X LIE 3SD
常规控制图的原理——正态分布的参 数
标准偏差（σ）
此参数是正态分布曲线的形状参数，即它决定了曲线 的“高”、“矮”、“胖”、“瘦”
质量统计.ppt
A
B
C
C
B
A
x
• 控制图中1点落于中心线一侧的概率为0.50，则连续9点落于中心线同 一侧的概率为0.509 =0.00195。 •连续9点落于中心线以下，则反应了参数μ的减小，若连续9点落于中心 线以上，则反应了分布参数μ的增大。
控制图判稳准则 在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一就认为过程处 于稳态： 1. 连续25个点子都在控制界限内。 2. 连续35个点子至多1个点子落在控制界限外。 3. 连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。
2024/10/8
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统计过程控制-控制图判断
控制图判异准则（过程异常的检验模式） 准则1：点落在A区以外
P-Value：0.000
1.02
1.12
1.22
1.32
1.42
Average: 1.18537 StDev: 0.0835489 N: 125
C2
Anderson-Darling Normality Test A-Squared: 0.206 P-Value: 0.867
P-Value：0.867
正态分布的要素： 1.平均值：决定正态分布曲线的中 心位置； 2.标准偏差：决定正态分布曲线的 宽窄。
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统计学基本知识-正态分布
下面是用新络纳素片含量指标50批数据画出的频率直方图。
红线是拟合 的正态密度 曲线
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3 准则
统计学基本知识-正态分布
X
可以认为，随机变量X的取值几乎全部集中在
用以表明一批数据的分散程度的另一参数 s
n
(Xi X)2
i1
n 1
质量管理概述及统计技术(ppt 100页)
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3、质量管理四个发展阶段的特性比较
比较项目
质量检验
统计质量控制
全面质量管理
标准化质量管理
管理对象 产品和零件质量 过程质量 寿命循环全过程质量 质量管理体系
管理范围 产品及零部件
工艺系统
全过程和全体人员
各种过程
管理重点
制造结果
制造过程
一切过程要素
过程运行质量
评价标准 涉及技术 管理方式 管理职能 涉及人员
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全面质量管理的基本概念
2、全面质量管理的核心思想(2)
(1) 强调一个组织以质量为中心，否则不是全面质量管理。 (2) 强调组织内所有部门和所有层次的人员参与。 (3) 强调全员的教育和培训。 (4) 强调最高管理者的强有力而持续的领导和参与。 (5) 强调抓住管理思想、质量目标、
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一、全面质量管理的基本概念
2、全面质量管理的核心思想(1)
全面质量管理集中体现了现代质量管理的理 论体系和工作方法。因此，全面质量管理是企业 质量管理的“纲”，企业只有认真贯彻全面质量 管理的思想，按照全面质量管理的工作方式进行 质量管理，才能保证以最经济的方式生产出用户 满意的产品。
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常用统计技术
（7）由左到右累加每一项目的量值（以％表示）， 并画出累计颇数曲线，此曲线又叫帕累特曲线，用来 表示各项目的累计作用。
（8）利用排列图确定对质量改进最为重要的项目。
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常用统计技术
应用实例：某卷烟车间在2001年第四季度对成品抽样后得 到外现质量不合格项目的统计资料，如表2-2-1所示。
质量常用的统计技术
（5）写出回归方程： 或
上例：
画出的回归直线一定通过（0，a）与
两点
2. 回归方程的显著性检验
有两种方法：
一是用上述的相关系数；
二是用方差分析方法（为便于推广到多元 线性回归的场合），将总的离差平方和分解成 两个部分：回归平方和与离差平方和。
总的离差平方和： 回归平方和： 离差平方和： 且有ST=SR+SE，其中 它们的自由度分别为：
二、单因子方差分析
假定因子A有r个水平，在Ai水平下指标服从 正态分布，其均值为 ，方差为 ，i=1,2, …, r 。每一水平下的指标全体便构成一个总体，共有 r个总体，这时比较各个总体的问题就变成比较 各个总体的均值是否相同的问题了，即要检验如 下假设是否为真：
当 不真时，表示不同水平下的指标的均 值有显著差异，此时称因子A是显著的，否则 称因子A不显著。检验这一假设的分析方法便 是方差分析。
这时需要研究两个变量间的关系。首先是收 集数据(xi,yi)，i=1,2, …,n。现从生产中收集到表 2.2-1所示的数据。
表2.2-1 数据表
一、散布图
y
60
50
40
x
0.10
0.15
0.20
[例2.2-1]的散布图
二、相关系数全在一条直线上，称为两个变量有线性相关 关系，可以用相关系数 r 去描述它们线性关系 的密切程度
这里乘以m是因为每一水平下进行了m次试验 。
二是由于存在随机误差，即使在同一水平下 获得的数据间也有差异，这是除了因子A的水平 外的一切原因引起的，我们将它们归结为随机误 差，可以用组内离差平方和表示：
Se：也称为误差的离差平方和
可以证明有如下平方和分解式：
质量管理统计技术与方法PPT课件
②作出主干与结果(特性)并选取影响结果的要因。一般解决加 工不良或散差等质量特性一类的问题，可将原因大致分为材 料、设备、人员、制造和加工、测量方法等大枝。再对大枝 的分类项目细究下去，进一步画出中枝和细枝，直到可采取 措施处置或可想见的原因为止。
24.07.2020
第三章 质量管理统计技术与方法
6
④一个结果(特性)作一个因果图。如同一零件有 两个缺陷项目，则应分别作因果图。
⑤改变思路。对原因的意见难以提出时，改变思 路常常可以收到很好的效果，如把寻找提高的 因素改变为寻找障碍的因素。
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第三章 质量管理统计技术与方法
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二、树图（系统图）
▪ 含义：把要实现的目的与需要采取的措施或手
因果图的作图步骤（续）
③检查原因是否有遗漏，如有遗漏应予以补充。 ④对特别重要的原因应附以标记。各种原因对结果的影
响不同，应将重要原因标以记号。标有标记的原因不 能太多，一般不超过4—5项。 ⑤记载因果图的标记及有关事项。例如产品名称、生产 数量、参加人员、单位、制图者、日期以及制图时的 生产状态等。
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第三章 质量管理统计技术与方法
11
▪ ③原因罗列型。原因罗列型是把所考虑到的全部 因素不分层次罗列出来，再根据因果关系整理这 些原因项目，然后作出因果图。即先罗列，再整 理。这种作法不采取按原因粗分类或按工序顺序 追查原因，而是自由地提出所有可能原因.
▪ 原因罗列型因果图的优点是不易漏掉主要原因， 并通过原因与结果间的多种连接方法，丰富了因 果图的内容。其缺点是结果与小枝间难于连接， 且作图比较麻烦。
第三章 质量管理统计技术与方法
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第三章 质量管理统计技术与方法
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④一个结果(特性)作一个因果图。如同一零件有 两个缺陷项目，则应分别作因果图。
⑤改变思路。对原因的意见难以提出时，改变思 路常常可以收到很好的效果，如把寻找提高的 因素改变为寻找障碍的因素。
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第三章 质量管理统计技术与方法
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二、树图（系统图）
▪ 含义：把要实现的目的与需要采取的措施或手
因果图的作图步骤（续）
③检查原因是否有遗漏，如有遗漏应予以补充。 ④对特别重要的原因应附以标记。各种原因对结果的影
响不同，应将重要原因标以记号。标有标记的原因不 能太多，一般不超过4—5项。 ⑤记载因果图的标记及有关事项。例如产品名称、生产 数量、参加人员、单位、制图者、日期以及制图时的 生产状态等。
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第三章 质量管理统计技术与方法
11
▪ ③原因罗列型。原因罗列型是把所考虑到的全部 因素不分层次罗列出来，再根据因果关系整理这 些原因项目，然后作出因果图。即先罗列，再整 理。这种作法不采取按原因粗分类或按工序顺序 追查原因，而是自由地提出所有可能原因.
▪ 原因罗列型因果图的优点是不易漏掉主要原因， 并通过原因与结果间的多种连接方法，丰富了因 果图的内容。其缺点是结果与小枝间难于连接， 且作图比较麻烦。
第三章 质量管理统计技术与方法
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