产品质量指标与数据（PPT42页).ppt

第二章产品质量指标与数据,主要内容,2.1产品质量指标2.2产品质量数据2.3数据分类2.4数据收集2.5数据整理2.6误差,2.1产品质量指标,2.1.1产品质量指标指工厂所生产的产品为满足用户（消费者）的使用要求所必需具有的特性，通常包括适用性、可靠性和经济性三个方面。产品质量指标:型号规格、精度、使用寿命、物理化学性能、经济性、外观。,2.1产品质量指标,2.1.2产品质量指标类型（1）适用性指标：反映产品的功能满足使用要求的限度，即性能指标。（2）工艺性指标：反映产品可加工性指标，如标准化系数，通用化系数、单位产品工时定额、材料消耗定额。（3）结构合理性指标：包括产品的可修性指标、零部件的互换性系数等。（4）安全性指标：如含尘度、辐射、毒性、噪音、照明度等。,2.1产品质量指标,2.1.2产品质量指标类型（5）使用寿命指标：反映产品所材质好坏、材料强度、耐磨性、产品结构的刚性、精度保持性等多种性能的综合性指标。（6）可靠性指标：对产品所规定的在规定条件下和规定时间能够无故障地工作的可能性。（7）经济性指标：生产成本和用户使用成本。（8）批产品质量的均一指标：产品质量特性的算术平均值、标准偏差、合格品率、废品率、一次交检合格率等。,2.2产品质量数据,2.2.1基于数据的管理任何企业的质量管理活动都不是凭主观想象作出结论或决策的，而是基于反映客观实际的数据的一系列科学管理活动。取得原始数据以后，通常可按照以下三个步骤来处理：第一步，将原始数据进行初步整理。列表法、图形整理法、数据特征整理法第二步，对数据进行数理解析。第三步，统计推断。,质量控制和决策是一个运用数理统计方法，从数据的收集入手，并对其进行初步整理、数理解析、统计推断的过程。,2.2产品质量数据,2.2.2质量数据的特点质量特性数据（简称质量数据）：反映某产品的某项质量指标的原始数据如纤维分离度、干刨花的含水率、胶合板的胶合强度、刨花板的静曲强度等。,表2-1刨花板厚度尺寸表,2.2产品质量数据,2.2产品质量数据,2.2产品质量数据,（1）质量数据的波动性指质量数据的不等同性，“波动”不仅意喻一秕数据在某个值的上下随机变化，还意味着数据变化的幅度不大。正常波动：由偶然性原因和难以避免的原因造成的产品质量波动。这类原因是指设备、工具、材料、操作、环境等因素的细微变化和差别。一般情况下，正常波动在控制的前提下是允许存在的。公差就是允许和承认这种质量波动现象的程度和范围。,2.2产品质量数据,（1）质量数据的波动性异常波动：因系统性原因或可以避免的原因而造成的产品质量波动。这类原因是指设备、工具、材料、操作、环境等的重大变化和差别。一般情况下，异常波动在生产过程中是不允许存在的。所谓产品质量控制，就是要利用各种手段分析和控制系统性原因造成的质量波动。,2.2产品质量数据,（2）质量数据的规律性在消除了系统性原因造成的异常质量波动后，质量数据的波动并不是杂乱无章的，而是具有一定规律性的波动。一般情况下，数据均会呈现“两边少，中间多”的正态分布（NormalDistribution）或近似正态分布。,2.2产品质量数据,（2）质量数据的规律性若随机变量x服从一个位置参数为，尺度参数为的概率分布，且其概率密度函数为,则这个随机变量就称为正态随机变量，正态随机变量服从的分布就称为正态分布。,2.2产品质量数据,正态分布：是曲线中x值的均方差，表明大量测量数据的变异集中程度。决定了曲线的“胖”“瘦”形状。是总体分布的中心值，通常用样本的算术平均值来估计，表明了曲线对称轴的横坐标位置。,2.2产品质量数据,正态分布曲线数学性质：以=为对称轴，左右对称分布，两半边曲线所围的面积相等。曲线以下和横轴所围的面积恒等于1，即所有各种事件出现的概率为1。在一定范围内出现的概率值是一定的。,2.2产品质量数据,在相同的区间内靠近对称轴出现的概率大，远离对称轴出现的概率小，在以外只有0.27的概率。正态曲线的分布中心，是出现概率最大的位置，通常用样本均值来表示。式中：X1，X2、Xn质量特性的测量值；n样品数,2.2产品质量数据,总体的均方差（标准差）表明偏差的分布情况，通常用样本标准差S来估计。,当相同不同时，曲线中心位置不变，但形状的“胖”“瘦”各不相同。,2.2产品质量数据,小，说明质量特性数据分布集中，产品精度高，这时的正态分布曲线就“瘦”；反之，大，说明质量特性数据分布离散，产品精度低。但在生产中不能忽视生产成本和现有的条件而盲目去要求过高的加工精度。而只需保证3允许偏差。,2.2产品质量数据,2.2.3质量数据要求质量数据要真实可靠。数据可靠性依赖于抽样、实验或检测方法与技术。准确度(Accuracy)：也称正确度或准确性：指实际测量所得的结果与被测对象的真实计量值的接近程度。精密度(Precision)：也称为精度或重现性：指同一个实验的重复测定值之间彼此相近的程度。数据的可靠性还一定程度地依赖于数据的完整性。,2.3数据分类,(1)计数值数据计数值数据：指不能连续取值，只能计算个数的数值。例如：不合格品件数、板材表面的油污个数等。计数值特点：非连续性，在任何两个计数值之间不可能插入无穷多个数值，否则将出现没有表达原意义的数值。只能用整数表示。计数值还可以分为计件值和计点值。,2.3数据分类,(1)计数值数据计数值还可以分为计件值和计点值。计件值：如合格品件数，一般服从二项分布（Binomialdistribution）。计点值：如污点个数，一般服从泊松分布（Poissondistribution）。,2.3数据分类,（2）计量值数据计量值：指可以在某个区间上连续取值的数值，只要测量仪器的精度能达到，计量值可以是某工区间上的任何一个实数。如长度、重量、温度等。计量值特点：在任何两个计量值之间还可以插入无穷多个数值，即可用小数表示。例：长度在12m之间，可连续取1.1m、1.2m、1.3m等，在1.1m和1.2m之间又可以连续取1.11m、1.12m、1.13m等。计量值数据一般服从或近似服从正态分布。,2.4数据收集,2.4.1个体、总体和样本（1）个体构成总体（Population）或样本（Sample）的基本单位称为个体（Item，Individual，Unit）。基本单位可以是一件物品，如一张刨花板，一张单板等；也可以是一定量的物质，如200ml胶粘剂；个体还可以泛指观测量，如一组观测值为x1，x2xn，则任意一个观测值xi就是一个个体。,2.4数据收集,（2）总体所要研究或考虑的个体的全体，称为总体，也称为母体。总体与个体的划分是相对的概念。如当研究一个城市中各个企业的质量情况时，每一个企业就成了一个个体。如果再研究这上企业各车间、工段或小组的质量情况时，这个企业相当于一个总体。构成总体的个体，应该是同类性质的事物，如两台不同型号的同类机床，它们加工出的产品是两批同种零件，一般应属于两个不同的总体。,2.4数据收集,（2）总体一个总体中所包含的个体数量没有一定的限制，可以是有限的，也可以是无限的，视具体情况而定。（3）样本样本：从总体中抽取一部分个体。统计量：在质量管理中，表达样本统计性质的度量值。如样本平均值、中位值、极差等。总体量：表示总体统计性质的度量值。,质量管理是通过统计量的分析对总体量进行推测。,2.4数据收集,2.4.2数据收集过程抽样：从总体中抽取样本的过程。抽样应遵循随机原则，即总体中每一个个体被抽中的机会均等。定时间间隔、定数量间隔、定距离间隔测试：有目的的实验活动，选择适当的测试方法，使所测得的数据准确地表示客观事物的质量特性，即它所表示的代用质量特性，要尽可能接近真正质量特性。记录：将测试结果记录下来。记录的同时可对数据进行修约。要记录测试的时间、地点、取样方法、取样人、测试方法、测试人等必要事项。,2.4数据收集,2.4.3数据收集方法抽签法：适用于总体容量较小的场合。随机数表法分层抽样按时间分层：按生产日期、班次分层按操作者分层：按组别、工人等级分层按设备分层：按加工设备（同型号机床）、工具类型分层按工艺方法分层：按工艺方案分层（如人造板生产所用不同胶种、不同热压工艺等）按原材料分层：按原料来源、等级分层,2.5数据整理,2.5.1术语（1）修约间隔确定修约保留位数的一种方式。当修约间隔的数值一经确定后，修约值即应为该数值的整数倍。例1：如指定修约间隔为0.1，修约值即应在0.1的整数倍中选取，相当于将数值修约到一位小数。例2：如指定修约间隔为100，修约值即应在100的整数倍中选取，相当于将数值修约到“百”数位。,2.5数据整理,（2）有效位数对没有小数位且以若干零结尾的数值，从非零数字最左一位向右数得到的位数减去无效零（即仅为定位用的零）的个数；对其他十进位数，从非零数字最左一位向右数而得到的位数，就是有效位数。例1：35000：350102：三位有效位数35103：两位有效位数例2：3.2，0.32，0.032，0.0032均为两位有效位数；0.0320则为三位有效位数。例3：12.490为五位有效位数；10.00为四位有效位数,2.6误差,2.6.1误差基本概念实验结果-实验数据-与其理论期望值不完全相同（1）绝对误差：测量所得数据与其相应的真值之差绝对误差=测得值-真值客观真实值（未知）约定真值：世界各国公认的几何量和物理量的最高基准的量值。如：光在真空中1s时间内传播距离的1/299792485理论真值：设计时给定或用数学、物理公式计算出的给定值。相对真值：标准仪器的测得值或用来作为测量标准用的标准器的值。,2.6误差,（2）相对误差：测量的绝对误差与被测量的真值之比相对误差=绝对误差真值%确切反映测量效果：被测量的大小不同-允许的测量误差不同被测量的量值小-允许的测量绝对误差也越小；例：质量G1=50g，误差1=2g；质量G2=2kg，误差2=50g,-G2的测量效果较好,2.6误差,2.6.2误差产生原因与检测系统的组成和各组成环节有关由被测对象本身引起的误差性质、状态、条件以及被测量的种类、状态因检测理论的假定产生的误差实际情况与假定情况不符检测系统各环节所使用的材料性能和制造技术引起的误差组成检测系统各环节的传递特性方面产生的误差检测系统各环节动力源的变化引起的误差电流、电压、气压、液压等,2.6误差,2.6.2误差产生原因与检测系统的组成和各组成环节有关检测系统器件特性变化引起的误差-偏离设定值检测环境引起的误差环境条件（温度、湿度、气压等）差异、器件的性能检测方法误差检测方法、采样方法、测量重复次数、取样时间、方法误差检测人员造成的误差人员视觉、读数误差、经验、熟练程度、精神原因(疲劳),2.6误差,2.6.3误差分类按误差来源：装置误差、环境误差、方法误差、人员误差按掌握程度：已知误差、未知误差按变化速度：静态误差、动态误差按特性规律：系统误差、随机误差、粗大误差系统误差（Systemerror）-有规律可循由特定原因引起、具有一定因果关系并按确定规律产生装置、环境、动力源变化、人为因素再现性-偏差（Deviation）理论分析/实验验证-原因和规律-减少/消除,2.6误差,随机误差（Randomerror）因许多不确定性因素而随机发生偶然性（不明确、无规律）概率和统计性处理（无法消除/修正）粗大误差（Abnormalerror）检测系统各组成环节发生异常和故障等引起异常误差-混为系统误差和偶然误差-测量结果失去意义分离-防止,2.6误差,2.6.4检测精度不同场合-检测精度要求不同例：服装裁剪（身长/胸围）-半厘米；发动机活塞直径-微米级按误差原因：正确度：表征测量结果接近真值的程度-系统误差大小的反映精密度：反映测量结果的分散程度（针对重复测量而言）-表示随机误差的大小,2.6误差,2.6.4检测精度准确度：表征测量结果与真值之间的一致程度-系统误差和随机误差的综合反映例：坐标原点-真值点的位置点-多次测量结果,2.6误差,2.6.5误差处理方法系统误差的消除找出规律-修正值测量方法-避免出现系统误差分析系统误差产生的原因测量前对可能产生的误差因素进行分析，采取相应措施。,2.6误差,2.6.5误差处理方法系统误差的消除测量方法-避免出现系统误差引入修正值进行校正-已出现的系统误差理论分析/专门的实验研究-系统误差的具体数值和变化规律-确定修正值（温度、湿度、频率修正等）-修正表格、修正曲线、修正公式-按规律校正,2.6误差,2.6.5误差处理方法系统误差的消除检测方法上消除或减小-实际测量中，采取有效的测量方法-现有仪器设备取得更好的效果（提高测量准确度）,2.6误差,粗大误差