第五章工序质量控分析.ppt

第五章 工序质量控制 教学内容： 质量变异的统计观点 生产过程的质量状态 工序能力 工序质量控制图 教学目的：掌握质量变异的统计观点、生产过程的质量状态、工序能力评价、工序质量控制图的设计。 第一节质量变异的统计观点 一、质量的变异性 质量的固有固有本性——波动性，也称变异性。 二、质量变异的原因 质量变异来源的分类 材料(materials)； 设备(machines)；方法(methods)；操作者(man)；环境(environment),即“4M1E”。 2．质量变异性质的分类 二、质量变异的原因 偶然性原因：是一种不可避免的原因，对质量变异起着细微的作用，这种原因的出现带有随机性，不容易识别，因此不易消除。所以也称偶然性原因为正常原因。 系统性原因：是一种可以避免的原因。在产品形成过程中，出现这种因素，实际上生产过程已经处于失控状态。因此，这种原因对质量变异影响程度大，但容易识别，可以消除。 三、质量变异的规律 1.质量变异的统计规律 2.质量数据的类型 质量数据是用来定量描述质量特性的数据，按数轴上数的基本属性可以分为两大类，计数值和计量值。 计数值是数轴上的整数形式，分为计点值和计件值。 计量值表现为数轴上所有点的形式。 三、质量变异的规律 3.计量值的变化规律及度量 实践证明，在正常波动下，大量生产过程中产品质量特性波动的趋势大多服从正态分布。因此，正态分布是一个最重要、最基本的分布规律。 正态分布由两个参数决定：均值，μ--衡量质量特性值分布的集中位置，在子样中即平均值?X。标准差，σ--偏差，反映数据的离散程度，在子样中用标准偏差S代替。当均值和标准差确定时，一个正态分布曲线就确定了 。 三、质量变异的规律 在μ±σ范围内的面积为68.26%； 在μ±2σ范围内的面积为95.45%；在μ±3σ范围内的面积为99.73%；  第二节 生产过程的质量状态 一、生产过程状态 控制状态：μ和σ 不随时间变化，且在质量规格范围内。 失控状态 假稳定状态：μ和σ 不随时间变化，但质量特性质不符合质量规格要求。 不稳定状态： μ和σ 其中之一或两者随时间变化，且不符合质量规格要求。 第三节 工序能力 一、工序能力的基本概念 当4M1E受到完善的管理和控制时，通常已经消除了系统性原因的影响，这时的质量特性值的概率分不反映了工序的实际加工能力。按3 σ 原则。在±3 σ 范围内，包含了99.73%的质量特性值，所以可以将工序能力定量地表示位B=6 σ 。 二、工序能力指数 表示工序能力满足质量标准的程度的评价指标。 三、工序能力调查 工序能力调查的目的 能及时掌握加工设备和工序过程的质量状态，是发现和解决质量问题的有效方法，也是确定和计算工序能力的重要准备。 2．工序能力的定性调查方法 直方图法质量工具 管理图法 三、工序能力调查 3．工序能力指数的定量计算方法 试切法 SCAT法 是一种快速的简易判断法，这种方法是把预先规定的工序能力是否合格的判断值与由样本的到的极差进行比较，一判断工序能力是否满足要求。有两种取样方式。 第四节 工序质量控制图 控制图的概念 对工序过程质量特性值加以测量纪录并进行控制的一种应用统计方法设计的图。应用控制图可以对工序过程进行分析预测判断监控和改进。 控制图的原理 1．控制图界限 中心线：CL= μ 上界限：UCL= μ+ 3σ 下界限：LCL= μ- 3σ 2．控制图的两类错误 第一类错误：错发警报 第二类错误：漏发警报 3．控制图的分类 计量值控制图 计数值控制图 控制图的设计 A、收集数据 假设从齿轮钻孔工序收集记录100个孔尺寸数据，如表下所示。 表中详细记录了收集数据的时间，样本大小n=4 (n=4至5为宜)，共收集了25计组合计100个数据。 B、确定控制界限  C、绘制 控制图 D、控制界限界修正 由图中的样本点状态显示： (1)、图中有第4，9，20 号三个样本点出界； (2)、R图中有第18号样本点出界； (3)、控制界限内的样本点排列多数偏于中心线以下。 在实际中对上述情况进行具体分析，结果确认第9号样本点出界是偶然性原因引起的，而第4，18，20号三个样点出界是由于系统性原因引起的，应该加以剔除，然后利用剩余的样本统计量重新修正控制界限。具体修正如下： 所以修正后的界限为： 四、控制图的分析与判断 用控制图识别生产过程的状态，主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势进行分析和判断。 1）受控状态的判断 工序是否处于受控状态（或稳定状态），其判断的条件有