工序统计分析七种工具.ppt

散布图、相关分析在应用中常见的问题散布图及相关分析Nov.20,2005zhongxin*对于散布图上出现的异常点，未经查明原因，任意剔除。01画法不规范，标注不齐全。比如在画散布图时未注意纵、横坐标的比例，势必影响变量之间关系的判断。02计算相关系数后，未经进一步的检验，就判断变量之间是否相关。03数据的收集未注意在相同条件下进行，易于造成判断失误。04散布图及相关分析Nov.20,2005zhongxin*用MINITAB作散布图散布图及相关分析Nov.20,2005zhongxin*用MINITAB作散布图散布图及相关分析Nov.20,2005zhongxin*用Excel作散布图箱图

一个非常流行的分析工具箱图－一个非常流行的分析工具Nov.20,2005zhongxin*GraphBoxplot按照下列方式填写对话框：“箱图”用于对比不同的样本或不同类型数据点击‘OK’箱图－一个非常流行的分析工具Nov.20,2005zhongxin*中值四分之三位(Q3)四分之一位(Q1)*界外值上部触须的最高点表示下面两值中的较小值:Q3+1.5(Q3-Q1)数据组中的最大值下部触须的最低点表示下面两值中的较大值:Q1-1.5(Q3-Q1)数据组的最小值*任何超过所计算上限或下限的点在图上用界外值(由星号标记)表示箱图－一个非常流行的分析工具Nov.20,2005zhongxin*Quartile(“Q”)代表数据的四分之一(一组数据有4个Quartiles)‘方框’代表数据的中间50%方框中的水平线是中值方框上面和下面的垂直线是‘触须’，代表分布状态的末端星号代表(*)界外值这个直方图显示了设备间的什么差异?四分之三位四分之一位中值上限Q3+1.5(Q3-Q1)下限Q1-1.5(Q3-Q1)010203直方图,分布图展示数据分布状态分析工序能力控制图

工序稳态分析、判断及控制控制图Nov.20,2005zhongxin*STEP4STEP3STEP2STEP1本材料中未提及的相关内容，参照中华人民共和国国家标准常规控制图GB/T4091—2001（idtISO8258:1991)控制图Nov.20,2005zhongxin*控制图:用于分析和判断工序是否处于控制状态所使用的带有控制界限线的图。控制图可展示过程变异并发现异常变异,是对工序特性进行研究和控制的重要工具，并进而成为采取预防措施的重要手段。控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart博士发明。因其用法简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施质量控制时不可缺少的主要工具。按测定值性质，控制图可分为计量值和计数值控制图；按用途不同，控制图可分为分析用和控制用控制图。任何反映产品或工序特性的变量(计量数据)或属性(计数数据)都可以绘制控制图,前者称计量型控制图,后者称计数型控制图。计量型控制图,一般有两张图组合使用:一个用来监控工序中心(均值)的变化,一个用于监控工序的变异(极差或标准差)的变化。控制图原理Nov.20,2005zhongxin*3σ原则当质量特性值的随机变量服从正态分布时,则变量落在μ±3σ范围内的概率是0.9973。根据小概率事件可以“忽略”的原则,如果变量超出μ±3σ范围,则认为过程存在异常变异(系统性变异)。工序中的质量特性均值及离散量符合正态分布。一个控制图通常有3条线:中心线(CentralLine),简称CL线;其位置与正态分布均值μ重合。上控制线(UpperControlLine)或上控制限(UpperContro1Limit),简称UCL;其位置在μ+3σ处。下控制线(LowerControlLine)或下控制限(LowerControlLimit),简称LCL,其位置在μ-3σ处。存在随机误差存在系统误差控制图原理Nov.20,2005zhongxin*两类错误控制图是用从总体中抽取的样本数值进行判断的,既然是抽样就可能存在风险,即产生错判或漏判错误的风险。第Ⅰ类错误(生产者风险)：错判，虚发警报。即使工序正常,仍可能由于偶然原因而造成点子超出上下控制限,将一个正常总体错判为不正常。第Ⅰ类错误通常用α表示。控制界限的幅度影响犯第Ⅰ类错误的概率，α随着控制界限的增大而减小。当采用3σ原则时,α=0.27%。第Ⅱ类错误（使用者风险）：漏判，漏发警报。在