统计质量控制课件.pptx
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1、 质量战争中必需的装备质量战争中必需的装备” 统计质量控制旧七种工具与新七种工具介绍统计质量控制旧七种工具与新七种工具介绍旧七种工具旧七种工具 调查表调查表 分层法分层法 直方图直方图 散布图散布图 排列图排列图 因果图因果图 控制图控制图新七种工具新七种工具 关联图关联图 系统图系统图 KJ法法 矩阵图矩阵图 矩阵数据分析法矩阵数据分析法 过程决策程序法过程决策程序法 箭条图法箭条图法一一. . 调查表调查表 检查(记录)表,将可能出现的情况列表分类、统计,其特点是: 无统一格式,自己设计; 尽量不要使填写者填写文字 不良项目调查表 缺陷位置调查表 成品质量调查表 频数调查表 检查确认调查表
2、 作业抽样调查表 一一. . 调查表调查表 不良项目调查表项项目目日日期期交交验验数数合合格格数数 不不 良良 品品 不不 良良 品品 类类 型型废品废品数数次次品品数数返 修返 修品数品数废 品废 品类型类型次 品次 品类型类型返 修返 修品 类品 类型型良 品良 品率率(%) 二、分层法二、分层法又叫分类法或分组法 方法 把性质相同、在同一生产条件下收 集的数据归在一起,把划分的组叫做“层” 目的 对影响质量的复杂因素分类分析 原则 按不同的条件分,分类要合理 分层法一般与其它统计方法结合使用,作为其它方法(如直方图、排列图等)的数据预处理。三三. . 直方图直方图 对大量数据(50100
3、个以上)进行统计分析 对工序质量水平及其分布均匀程度进行分析 结构 横座标:质量特性值(分为k组) 纵座标:频数(数据落在各组中的数目) 矩阵三三. . 直方图直方图直方图的绘制1. 收集数据2. 计算极差R3. 确定组数k4. 求出组距h5. 确定组界6. 计算各中心值7. 计算各组频数8. 画图直方图在生产中是经常使用的简便且能发挥直方图在生产中是经常使用的简便且能发挥很大作用的统计方法。很大作用的统计方法。其主要作用是:其主要作用是:(1)观察与判断产品质量特性分布状态;(2)判断工序是否稳定;(3)计算工序能力,估算并了解工序能力 对产品质量保证情况。三三. . 直方图直方图(1) 正
4、常型正常型(2) 偏向型偏向型(左左)(2) 偏向型偏向型(右右)(3) 双峰型双峰型(4) 锯齿型锯齿型(5) 平顶型平顶型(6) 孤岛型孤岛型三三. . 直方图直方图(1)理想直方图: 散布范围B在标准界限T=Tl,Tu内,两边有余量。TBSLTlTu三三. . 直方图直方图 (2)B位于T内,一边有余量,一边重合,分布中心偏移标准中心,应采取措施使分布中心与标准中心接近或重合,否则一侧无余量易出现不合格品。 (S)LTlTuTBS(L)TlTuTB三三. . 直方图直方图(3)B与T完全一致,两边无余量,易出现不合格品。 TB(S)(L)TlTu三三. . 直方图直方图(4).分布中心偏
5、移标准中心,一侧超出标准界限,出现不合格品。 TBSLTlTu三三. . 直方图直方图(5).散布范围B大于T,两侧超出标准界限,均出现不合格品。TBSLTlTu三三. . 直方图直方图 尽管直方图能够很好地反映出产品质量的分布特征 但由于统计数据是样本的频数分布,它不能反映产品随时间的过程特性不能反映产品随时间的过程特性变化 有时生产过程已有趋向性变化,而直方图却属正常型,这也是直方图的局限性 三三. . 直方图直方图- -局限性局限性 散布图是通过分析研究两种因素的数据之间的关系,来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。 有些变量之间有关系,但又不能由一个变量的数值精确地求出另一个变量
6、的数值。将这两种有关的数据列出,用点子打在座标图上,然后观察这两种因素之间的关系。这种图就称为散布图。四四. . 散布图散布图 分析两因素之间的相互关系 结构 横座标:影响质量特性因素 纵座标:质量特性值 点子45505560850900淬 火 温淬 火 温度度(oC)硬硬度度H RC 钢的淬火温度与硬度分布图钢的淬火温度与硬度分布图。 。四四. . 散布图散布图 根据测量的两种数据做出散布图后,观察其分布的形状和密疏程度,来判断它们关系密切程度,可分为五种关系:n完全正相关n正相关n完全负相关n负相关n无关四四. . 散布图散布图(a)应观察是否有异常点或离群点出现,即有个别点子脱离总体点子
7、较远。(b)散布图如果处理不当也会造成假象,如图。(c)散布图有时要分层处理。 四四. . 散布图散布图 局部与整体的散布图局部与整体的散布图xy 应分层处理的散布图应分层处理的散布图xyABC变量之间关系的密切程度,需要用一个数量指标来表示,称为相关系数,通常用r表示。四四. . 散布图散布图五五. .排列图排列图 又叫主次图(Pareto图) 分析影响质量的主要因素,通过找出影响产品质量的主要问题,以便改进关键项目。 排列图最早由意大利经济学家帕累托(Pareto)用于统计社会财富分布状况的。 他发现少数人占有大部分财富,而大多数人却只有少量财富,即所谓“关键的少数与次要的多数”这一相当普
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