质量管理课堂作业.docx

实验一由图知，X与Y之间为弱相关性。2上图为偏态型，公差下限受到限制，或某种加工习惯容易造成偏左为偏态型，公差上限受到限制或轴外圆加工时，直方图呈现偏右形态。上图为孤岛型，主要原因是生产过程中出现异常情况，如原材料发生变化或突然更换不熟练的工人。此图为双峰，主要原因是观测值来自两个总体，两个分布数据混合在一起，此时数据应加以分层。3由上图知，75%的损坏是因缺陷所致，因此应着重改进划痕和缺口。由于超过一半的测速计因缺失的螺丝钉的缺陷遭到举手，因此应着重改进缺失螺丝钉的数量。4因为近似服从正态分布，所以过程是稳定的。过程能力分析：Ppm (预期整体性能)是其受关注的特征在公差线之外的百万分数部件数（48739.65），这意味着每100万条线缆中大约有48740条不符合规格。过程能力指数为0.68改进措施：由于指数过低，所以无过程能力，应该1，不能继续生产，必须改革工艺，待确认过程能力充足后，再进行正常的生产。2，对已生产的产品进行全数检查。实验二1. 某工序加工一种重要零件，需要测量其质量特性。由于检测是破坏性的，且零件的费用较高，故每次抽样只抽取1个样品。现抽取30个样本，测的特性值如下表2。 若你作为一个质量工程师，请设计控制图进行控制的建议。表2样本号特性值样本号特性值135.361635.39235.221735.27335.071835.16434.951935.31535.352035.02635.582135.01735.122235.27834.572335935.592435.261035.212534.961135.192636.861234.682734.91335.312835.21435.272935.041535.253035.11解：采用单值的变量控制图在样本极差图中出现6个问题点，出现异常现象，说明生产过程处于失控状态，所以不能将此分析用控制图转化为控制用控制图。2. 如果你毕业后到一家汽车制造商的发动机组装部门工作。部件之一凸轮轴的长度尺寸必须在600 2mm之间。凸轮长度超出规格已是一个长期问题，这个问题导致了从生产线的装备配合得很差，长生了大量废料并大大提高了返工率。装配部门提供了20天的数据，每天随机抽取5个作为分析数据如下表2。 公司希望你能够领导一个质量小组来控制部件的长度，以提出解决方案。表2工作日特性值工作日特性值工作日特性值工作日特性值135.36636.861135.111636.08 35.2234.933.45 35.32 35.0735.233.03 36.50 34.9535.0434.34 34.65 35.3535.1138.27 35.94 235.58735.20 1235.10 1735.63 35.1234.61 35.44 35.26 34.5734.18 35.11 35.78 35.5936.12 36.48 35.21 35.2134.57 31.42 35.81 335.19834.90 1335.12 1835.45 34.6836.54 35.54 35.67 35.3135.55 35.06 35.46 35.2735.68 34.88 35.02 35.2537.28 34.86 35.68 435.39935.021434.09 1935.88 35.2735.0135.72 35.32 35.1635.2734.05 35.10 35.313536.29 35.79 35.0235.2637.60 35.28 535.011034.961534.81 2035.02 35.2736.8635.29 35.92 3534.933.92 35.40 35.2635.236.96 35.69 34.9635.0434.89 35.44 解：采用子组的变量控制图在样本均值图中，没有失控显示，而样本极差控制图中，两个点有问题，出现异常现象，说明生产过程处于失控状态，所以不能将此分析用控制图转化为控制用控制图。不用计算过程能力。解决方案是对每个班次取多个样本，并在找出并消除特殊原因后，同时去掉异常数据点对应的一组数据，重新计算中心线和控制界限，切换到控制状态。3某厂生产一种零件，其长度要求为600 3。生产过程质量要求过程能力指数不小于1，请选用合适的控制图工具队该过程实施监，若有必有提出可能整改建议。表3样本号时段1时段2时段3时段4时段51599.0576599.8485600.1357600.1379600.01272600.2418600.1287599.7456597.692601.14463598.7379599.1084598.227599.3872600.3314602.7848601.1969600.0139600.4021598.67515599.3721600.9559599.3524601.0217600.21586601.184600.6866599.7232600.5361602.47247598.1216599.0322600.7185600.9704600.99918599.9187598.4154599.524600.2249600.19229600.0239598.9178600.6734598.6331599.231610597.8382600.4036600.9243598.3903599.075711602.09600.6174599.2633598.3742600.39112599.6558600.8261599.7324600.2575600.492113599.5505600.1835601.0202601.3199601.019114599.3495600.5614601.1069599.9004598.592515598.6712600.1176600.4009599.4408600.167616598.9207599.8438599.3093600.0879601.306417601.1009598.0538599.7353599.7107600.785718599.4383599.3272600.1397600.9886599.408419600.767602.5611602.0869601.3213599.673720599.1929602.0152599.9967599.8989598.3474解：采用子组的变量控制图在控制图中没有不能通过的点，则是可控，计算过程能力。由于过程能力指数为0.97大于要求，所以不可以用控制图可以转化为控制用控制图。4. 为控制某汽车元件的不合格率而设计P图，生产过程质量要求为平均不合格率不超过2%，分析数据见表4表4样本号样本大小不合格数1835828081237806450412586014660057822118814896181010703811850191270911137001014500161583014167987178139188187195818205506218071122595723500122476072562010解：采用属性控制图从控制图中可以看出第14个点超出控制界限上界，出现异常现象，说明生产过程处于失控状态，即不合格品率波动大，所以不能将此分析用控制图转化为控制用控制图。5. 在某产品生产过程中抽取25个样本，测的样本的缺陷数如下表5所示，试选控制图进行质量控制，并分析过程是否处于稳态。表5样本号样本大小缺陷数150325043505450255066501875028505950010502115041250613502145021550516506175021850319504205022150222505235002450425503解：采用属性控制图从控制图中可以看出，过程25个点中有1个点落在控制界限意外，因而过程处于失控状态，应尽快查明原因。抽样实验三例3-18结果： 生成的计划样本数量 65接受数 2如果 65 取样中的缺陷项目 = 2，接受该批次，否则拒绝。百分比 缺陷 接受概率 拒绝概率 AOQ ATI 1 0.972 0.028 0.962 228.8 8 0.099 0.901 0.784 5411.8平均交付质量限 (AOQL) = 2.082（以 3.450 百分比缺陷）。分析：对于每个6000件产品的批次，需要随机选择并检验其中的65件。如果在65件产品中发现的缺陷品超过2件，则应拒收整个批次。如果缺陷品产品为2件或者更少，则接受整个批次。每批次的ATI表示在特定质量水平下所检验产品的平均数量。对于含1%的缺陷品的质量水平，每批次所检验产品的平均总数为228.8.对于含8%缺陷品的质量水平，每批次所检验产品的平均总数为5411.8.例3-19结果：比较用户定义的计划样本数 接受 百分比量 (n) 数(c) 缺陷 接受概率 拒绝概率 AOQ ATI 52 0 1.5 0.456 0.544 0.676 2745.2 52 0 10.0 0.004 0.996 0.041 4979.3 52 2 1.5 0.957 0.043 1.420 266.2 52 2 10.0 0.097 0.903 0.956 4521.9样本数 接受 百分比量 (n) 数(c) AOQL 缺陷 52 0 0.693 1.887 52 2 2.603 4.300如果 n 取样中的缺陷项目 = k 则接受批次；否则拒绝。每百万缺陷数 接受概率 拒绝概率 AOQ ATI 100 0.950 0.050 91.1 223.2 300 0.100 0.900 28.6 2261.4平均交付质量限 (AOQL) = 104.6（以 140.0 每百万缺陷数）。分析：对于每个2500个管段的批次，您需要随机选择并检验其中的104个。根据随机样本的测量值，确定平均值和标准差以计算Z值。Z=(平均值-规格下限)/标准差。如果历史标准差已知，则可以使用该值。如果Z.LSL大于临界距离，则接受整个批次；否则，拒绝整个批次。在本例中，AQL下接受的概率为0.95，拒收的概率为0.05.在建立抽样计划时，消费者和供应商议决定大约有95%的时间会接受每百万100个缺陷品的批次，以保护生产者的利益。RQL下接受的概率为0.10，拒收的概率为0.90。消费者和供应商议定多数情况下将拒收每百万300个缺陷品的批次，以保护消费者的利益。每批次的平均总检验数表示在特定质量水平和接受概率下检验的平均管件数。对于每百万100个缺陷品的质量水平，每批次检验的平均管件总数为223.2.对于每百万300个缺陷品的质量水平，每批次检验的平均管件总数为2261.4.例3-21结果：按变量抽样验收 - 创建/比较 以每百万缺陷数表示的批次质量规格下限 (LSL) 0.09历史标准差 0.025批次大小 2500可接受的质量水平 (AQL): 100可拒收的质量水平（RQL 或 LTPD）: 300比较用户定义的计划样本数 临界距 每百万量 (n) 离(k) 缺陷数 接受概率 拒绝概率 AOQ ATI 50 3.5575 100 0.873 0.127 85.6 360.4 50 3.5575 300 0.187 0.813 54.9 2042.6 75 3.5575 100 0.919 0.081 89.1 271.3 75 3.5575 300 0.138 0.862 40.1 2165.8 100 3.5575 100 0.947 0.053 90.9 227.5 100 3.5575 300 0.104 0.896 30.0 2250.3 104 3.5575 100 0.950 0.050 91.1 223.2 104 3.5575 300 0.100 0.900 28.6 2261.3样本 临界距 每百万数量 离(k) AOQL 缺陷数 50 3.5575 96.8 148.3 75 3.5575 101.0 141.9 100 3.5575 104.2 140.1 104 3.5575 104.6 140.0Z.LSL =（平均值 - 规格下限）/历史标准差如果 Z.LSL = k 则接受批次；否则拒绝。分析：通过比较这些图形，可以很容易的证明有理由将样本从104减少为100.AQL和RQL下接受的概率的变化不超过0.5%。此外，AQL和ATI的变化也很小。 还可以判断出50个样本数量不足以很好的保护消费者或者生产者的利益。当样本大小为50是，RQL（300PPM）下接受批次的概率为18.7%，对消费者来说过高。此外，在AQL（100PPM）下拒收应该接受的批次的概率为12.7%，对生产者来说过高。 例3-22按变量抽样验收 - 接受/拒绝批次 使用 C1 做出接受或拒绝的决策样本数量 104均值 0.199739历史标准差 0.025规格下限 (LSL) 0.09规格下限 Z 值 4.38958临界距离（k 值）: 3.5575决策: 接受批次。分析：根据所抽取的104个管件的测量值，平均管壁厚度为0.199739英寸，历史标准差为0.025英寸。管壁厚度的规格下限为0.09英寸。 最初创建抽样计划时将临界距离确定为3.5575.由于此值小于计算得到的Z.LSL（4.38948）,因此将接受整批2500个管件。126-1解：按属性的抽样验收 测量值类型: 接受/不接受以百分比缺陷表示的批次质量批次大小: 500使用二项分布来计算接受概率可接受的质量水平 (AQL): 0.4生产者风险 (Alpha): 0.05可拒收的质量水平（RQL 或 LTPD）: 8消费者风险 (Beta): 0.1生成的计划样本数量 48接受数 1如果 48 取样中的缺陷项目 =49.613，接受金属板，若x=49.613，拒绝金属板。 实验四Eg、5-11设计田口分析:长打棒, 铁头球棒 与 材料, 直径, 波纹, 厚度 线性模型分析:均值 与 材料, 直径, 波纹, 厚度 均值 的模型系数估计 系数标项 系数 准误 T P常量 110.40 8.098 13.634 0.005材料 液体 36.86 8.098 4.552 0.045直径 118 51.30 8.098 6.335 0.024波纹 392 23.25 8.098 2.871 0.103厚度 0.03 -22.84 8.098 -2.820 0.106材料*直径 液体 118 31.61 8.098 3.904 0.060S = 22.90 R-Sq = 97.9% R-Sq（调整） = 92.6%对于 均值 的方差分析来源 自由度 Seq SS Adj SS Adj MS F P材料 1 10871 10871 10870.8 20.72 0.045直径 1 21054 21054 21053.5 40.13 0.024波纹 1 4325 4325 4324.5 8.24 0.103厚度 1 4172