用于质量控制的工具解读.ppt

排列图采取步骤 1 2 3 确定进行质量分析的问题，如产品缺陷。 搜集影响问题的项目数据，并将相同项目归类，统计各类项目的出现频数。 按频数大小由高到低把各类项目排序，以长方形表示在横轴上，高度即为频数。 4 计算每个项目占总项目的百分比。 5 计算累计比率，画出累计频数曲线，即帕累托曲线，用来表示各项目的累计作用，便完成了帕累托图的绘制。 6 利用图，找到关键的少数，确定对质量改进最重要的项目。 排列图示例 五、直方图 概念 从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理，从而找出数据变化的规律，以便测量工序质量的好坏。 显示数据的波动状态，直观地传达有关过程情况的信息，决定在何处集中力量进行改进。 目的 用途 直观地显示了质量波动的状态；较直观地传递有关过程质量状况的信息；当人们根据直方图的图形研究质量数据波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方进行质量改进工作。 直方图基本格式及作图步骤 1. 收集数据。不应少于50个数据。 2. 找出数据中的最大值Xmax和最小值Xmin 3. 计算极差R= Xmax—Xmin　 4. 确定组数K； 5. 计算组距H=R /K 6. 确定组界;第一组下界: Xmin -h/2,上界Xmin + h/2 7. 计算各组中心值Xi;X1= -3 8. 计算频数fi，整理频数分布表 9. 画直方图 基本格式 作图步骤 直方图示例 从某电机车间抽取100件型号为C-12，功率公差为34.5±1.0W的直流电动机，测量其功率如下表所示： 制作功率的直方图如下所示： 从左面的直图中我们可以看出，该样本的集中分布在数值34.5的两边，且中间高两边低，左右基本对称，基本服从正态分布。我们可以在直方图中加入公差界线和目标中心，那么就可以从带有公差和正态分布曲线的直方 图上看出生产的情况，以及产品如果投放市场，会承担多大的投诉风险。 直方图形状分析 序号 直方图形状 分析 1 标准型(对称型) 数据的平均值与最大值和最小值的中间值相同或接近，平均值附近的数据的频数最多，频数在中间值向两边缓慢下降，以平均值左右对称。这种形状也是我们最希望见到的。 2 锯齿型 作频数分布表时，如分组过多，会出现此种形状。另外，当测量方法有问题或读错测量数据时，也会出现这种形状。 3 偏峰型 数据的平均值位于中间值的左侧(或右侧)，从左至右(或从右至左)，数据分布的 频数增加后突然减少，形状不对称。当下限(或上限)受到公差等因素限制时，由于心理因素而对数据产生人为的调整，往往会出现这种形状。 4 陡壁型 平均值远左离(或右离)直方图的中间值，频数自左至右减少(或增加)，直方图不对称。当工序能力不足，为找出符合要求的产品经过全数检查，或过程中存在自动反馈调整时，常出现这种形状。有时，数据记录人员，人为地对数据进行局部地调整，也会出现这种图形。 5 平顶型 当几种平均值不同的分布混在一起，或过程中某种要素缓慢劣化时，常出现这种形状。 6 双峰型 靠近直方图中间值的频数较少，两侧各有一个“峰”。当有两种不同的平均值相差大的分布混在一起时，常出现这种形状。 7 孤岛型 在标准型的直方图的一侧有一个“小岛”。出现这种情况是夹杂了其他分布的少量数据，比如工序异常、测量错误或混有另一分布的少量数据。 直方图与公差限的比较 序号 直方图形状 分析 1 直方图符合公差要求 现在的状况不需要调整，因为直方图充分满足公差要求。 2 直方图符合公差要求 直方图能满足公差要求，但不充分。这种情况下，应考虑减少波动。 3 直方图不满足公差要求 此图表示过程能力偏左，偏向下限，应对设备、原料加以调查。 4 直方图不满足公差要求 此图表示过程能力偏右，偏向上限，应对设备、原料加以调查。 5 直方图不满足公差要求 此图表示过程能力分散过大，应对人员及作业方法加以调查。 六、散布图 概念 散布图(相关图)是通过分析研究两种因素的数据的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。 通过相关分析能找到两个变量的相互关系，为分析品质问题提供便利，从而查出问题的本质之所在。 目的 适应 范围 计量型数据分析。 散布图过程5个步骤 1 2 3 确定要研究的数据组，组成数据（χ，у）。 搜集二者的成对数据，一般不少于30对。 标明χ轴与у轴。 4 描点作图。 5 分析变量的相关程度。 散布图注意事项 1 2 3 应将不同性质的数据分层作图，否则将会导致不真实的结论。 散布图相关性规律的应用范围一般局限于观测值数据的范围内，不能任意扩大相关判断范围。 散布图中出现的个别偏离分布趋势的异常点，应在查明原因后予以删除。 常见散布图类型 正相关 可能正相关 负相关 可能负相关 不相关 非线性关系 散布图被