质量管理学---第二章-质量管理旧七种工具-前六种(质量数据的统计处理)

第二章质量管理旧七种工具:前六种(质量数据的统计处理),分层法因果图检查表排列图直方图散布图（相关分析、回归分析）控制图（第三章）,1质量数据的统计处理2质量管理的旧七种工具（数理统计工具）,统计技术的概念,对已收集到的数据进行整理、分析和解释，做出一定结论，以寻找和发现事物发展的趋势和问题产生的原因或对过程进行控制的方法。,统计推断统计控制,统计技术的作用,1、提供表示事物特征的依据；2、比较两个事物之间的差异；3、分析影响事物变化的原因；4、分析两种特征之间的相互关系；5、研究抽样及试验方案；6、研究分布理论；7、研究质量形成全过程的变化规律。,1质量数据的统计处理,一、质量数据的作用与分类二、统计数据的取样三、质量变异及其统计特征量描述.,一数据的作用与分类,数据的作用1、现场控制2、调查分析3、数量调节4、检查测量5、验证证实6、考核奖惩,数据的分类1、计量数据2、计数数据（计件计点）3、顺序数据4、点数数据5、优劣数据,二统计数据的取样,1、简单随机抽样（概率）2、系统随机抽样（机械、等距）3、分层随机抽样（类型）4、整群随机抽样（集团）.,三质量变异及其统计特征量描述,(一)质量因素的分类1、5M1E2、偶然因素异常因素(二)质量数据统计特征的描述1、数据的分布数据的波动2、数据的统计特征量,人、机、料、法、环,随机因素：影响微小、始终存在、逐件不同、难以除去、不用除去？,系统因素：影响较大、有时存在、逐件同向、不难除去、应该？必须？,描述数据：分布、波动中心的,描述数据：分布、波动范围的,三质量变异及其统计特征量描述,（三）质量管理中常见的概率分布1、超几何分布：批量一定，容量为n的样本中恰好含有x个不合格品的概率服从超几何分布。2、二项分布：批量无限，容量为n的样本中恰好含有x个不合格品的概率服从二项分布。离散点构成；n充分大时，近似正态分布。3、泊松分布：单位产品上所发生的缺陷数的数学模型。离散点构成；充分大时，近似正态分布。4、正态分布：常见、广泛、连续变量的分布。,1、中间高、两边低2、左右对称3、面积,计件,计点,计量,计件,2质量管理的旧七种工具（数理统计工具）,分层法因果图检查表排列图直方图散布图（相关分析、回归分析）控制图（第三章）,第一种,分层法(Categorizing),分层法把混杂在一起的不同类型数据进行归类。,操作人员设备工作时间原材料工艺方法工作环境。,依据不同的标准先进行不同性质的数据归类；再进行其他方法的分析。,分层法,第二种,因果分析图法(CauseandEffectDiagram)(FishboneDiagram),因果图或鱼刺图寻找某一具体问题可能的原因,因果图,质量特性值,材料,设备,工艺,检测,人员,环境,因果分析圖,輸入,工序標准,程序,輸出,設施与裝備,培訓与知識,結果,18,我们如何发现、探究和显示某一具体问题或状况的可能原因？问题的根源是什么?哪些因素具有重要性？哪些因素可以由小组加以改变？在业绩目标中，我们想解决该问题的哪些“原因”？,使用因果图要回答的问题,问题1,因果关系图的绘制过程,步骤1：阐述问题,步骤2：绘制主要分支,因果关系图的绘制过程（续）,步骤3：思考可能的因素,步骤4：扫描和排序真正的原因-可能性最大或最有可能解决的原因是什么？,步骤5：针对所确定的主要原因采取改进措施，并由改进效果检查所确定的主要原因是否正确。,因果关系图示例1,材料方面,环境方面,人为方面,设备方面,方法方面,字太小,印刷不清楚,灯光太暗,灯光太强,常揉眼睛,常盯屏幕,先天近视,意外伤害,桌椅高度,书本质量,坐车看书,走路看书,躺着看书,距离过近,看书方法不对,长时间看书不休息,近视,分析患近视的原因,问题2,因果关系图示例2,复印图像淡,操作,原件,复印机,环境,显影液,复印纸,原件安放,纸质,卷曲程度,纸质,曝光能力,配套程度,新度,干净程度,手脏,工作台脏,干燥时间,灯光亮度,速度,滚动条件,可分辨性,问题3,因果关系图示例3,RSL-5因刀片输送带问题而停机,分析问题(A):了解情况,1月17日,1月18日,1月13日,1月30日,2月3日,2月4日,1月19日,2月2日,2月3日,2月8日,主输送带修理,主输送带阻塞,刀片输送带填充,导轨罩松动,其他问题,10,20,30,61%,13%,12%,14%,3月3日,3月8日,3月18日,小时,机器输送带,刀片盒,RSL-5,卸料主输送带,RSL-5停机损失(1月1日-3月31日),所有停机损失的74%是因为刀片输送带引起的,刀片从RSL-5通过输送带流入刀片盒,分析问题(B):收集数据,RSL-5停机清单分钟,日期,刀片输送带故障,卸料主输送带,机器输送带,导轨罩松动,B轴存在的问题,其他问题,4月4日,4月8日,4月12日,4月13日,4月22日,总损失,总损失,100,100,80,30,110,20,20,20,60,80,10,10,320,分析问题(C):发现原因,RSL-5因刀片输送带问题而停机,机器输送带与主输送带运行速度不同,刀片在途中被挂在各种尖利的锋口上,拉丝状的刀片,编程方法:切割时不停顿,刀具无法工作,切割太深，现有刀具无法加工,主输送带停机，车工并不知情,车工忘记打开输送带电源,没有超驰,固定机器上的刀片导致主输送带问题,主输送带性能不稳，松垮,主输送带滚柱、导轨、输送带销子磨损,刀片盒外部已经装满，堵塞严重，使主输送带无法运行,无法看到刀片,斜槽位置不正确，无法将刀片装入盒内,卸料主输送带,机器输送带,操作方法,车工,车工关掉机器输送带电源，让大量刀片积压,没有信号给车工,问题4,因果关系图示例4,问题5,因果关系图示例5,问题6,因果关系图示例6,主题置于箭头，逐次展开，直到可掌握,会议失败,设备,人力,其他,方法,材料,麦克风音质模糊,投影机故障,与会者迟到,会议主持者未能控制全局,与会者未积极发言,会议记录不详细,会议报告准备不充分,会议资料备份不够,开会前没计划,未能调动与会者积极性,会议环境太差,未能及时通知与会者,问题7,因果关系图示例7,Product产品,Promotion促销,客户满意度下降,Place渠道,Processes程序,质量问题,产品线过于狭窄,错误的广告信息,产品过时,广告力度不够,经销商不够承诺感,经销商没被激发,经销商的利润太高,目标的冲突与矛盾,客户的投诉没有尽快解决,送货太慢,产品开发时间太长,客户的投诉没有得到满意的解决,问题8,第三种,检查表(调查表)(CheckSheets),检查工作图收集和组织数据,1、频数检查表2、不合格项目检查表3、不合格位置检查表,1、频数检查表,10,29.529.629.729.829.93030.130.230.330.430.5,5,0,发动机,座椅,密封性,内饰,轮胎,底盘,2、不合格项目检查表,2、不合格项目检查表,2、不合格项目检查表,日期：2007年2月数据搜集人：,例：记录生产轴承的缺陷,2、不合格项目（原因）检查表,3、不合格位置检查表,色斑流漆*尘粒,*,55,什么事实基础或数据模式将有助于我们更好地了解问题及其原因？我们如何将自己对问题的“见解”转化为“事实”？是否能围绕问题的事件模式进行分析，从而有助于我们发现问题的原因？,使用检查工作工具要回答的问题,第四种,排列图法(ParetoDiagram),帕累托图,问题排序(发生件数),问题排序(成本),频率（故障数/周),返工成本/周,美元,5,10,15,20,100,200,300,400,E,D,C,A,B,故障-原因,E,D,C,A,B,故障-原因,显示问题、原因或影响的相对重要性,案例1,案例1,维修项目分类累计表,项目次数,7月1日8月31日n130,123456,13012011010090,80706050403020100,100%80%60%40%20%0,累计百分比,56,38,15,10,8,3,项目,案例1,改进后维修项目分类累计表,项目次数,9月1日10月31日n60,累计百分比,432516,13012011010090,80706050403020100,100%80%60%40%20%0,20,17,9,9,1,4,项目,123456,案例2,案例2,日本松下电器有限公司汽车音响质量,汽车音响不良排列图,不良件数,1234,120,事项,累计百分率,100,50,0,20,4,6,旋钮尺寸,旋钮脱落,材料,操作者,工艺程序,工具,不醒目,无图,同电位器间距不合,电位器轴尺寸,开口偏移,螺丝刀不好,幅窄,过长,个人差别,不熟练,使用帕累托图要回答的问题,所有问题或状况的相关重要性如何？解决问题的起点应当是什么？我们应当将注意力集中于何处？,排列图,数量,累计比例,不良因素,帕累特图(Pareto),图说明阶段时间跨度：2004年6月6日-10日姓名：刘小利日期：2004年6月19日来源：调查表H,帕累特图-关键性的少数与次要的多数,图说明阶段时间跨度：2004年6月6日-10日姓名：刘小利日期：2004年6月19日来源：调查表G,关键性的少数,次要的多数,排列图,排列图依据的原理：关键的少数，次要的多数制作程序：排序、累积、分类、画图纵坐标：频数、金额,例题,某钢笔厂年产钢笔一万支，经检验发现其中有五百支因各种缺陷成为不合格产品，已将详细情况记录于下表，试分析使产品成为不合格产品的关键原因。,频率,70,150,2800,1832,840,总损失：元,8,不合格原因项目,FADBCEG,C类,A类,B类,70.47,84.97,第五种,直方图法(Histogram),频数分布图,轴杆直径,频数,.415,.416,.417,.418,.414,.413,.412,.411,.419,.410,.409,10,5,15,20,使用频数分布图要回答的问题,某一结果发生的频率是多少？频率分布是什么样的是普通曲线还是其他形式？在规格之外的频率是多少？在规格之外出现的偏离是何性质？长尾分布？不均匀分布？,例：某轻工产品的质量特性要求伸长为8-24mm现从加工过程中抽取50件进行分析。,Xmax=23Xmin=10R=Xmax-Xmin=23-10=13k=7h=R/k=13/72第1组上下界限=Xminh/2,20151050,911131517192123,Y频数,产品尺寸,=X=Xi/nS=(Xi-X)2/(n1),简化中心Ui,选定直方图频数最高一组的中心作为新的纵轴，以组距为单位，变换各质量特性值到原原点的绝对距离成每组数据代表值到新原点的相对距离，简化统计特征量的计算。,20151050,911131517192123,Y,Y频数,产品尺寸,简化中心Ui,Ui=(aiX0)/hX0=16,S2=(Xi-X)2/(n1)fiui2fiuiS=hfifi98-18=2=2.75050,2,2,i=1n,直方图的制作,一、收集统计数据：N=50100二、找出最大值Xmax、最小值Xmin三、求全体数据的分布范围R四、据数据的多少分组k五、求组距h=R/k六、计算每组的上、下界限X上，X下七、统计记录各组的数据个数（列入表中）fi八、找出频数最大一组的中心值X0九、找出各组的中心值ai十、计算各组简化中心值ui十一、计算fiui,fui2十二、求平均值X十三、求标准偏差S,直方图小结,合理分组可提取整数简化中心异常直方图的典型形状：折齿、陡壁、尖峰、孤岛、双峰、平坦公差（中心）-分布（中心）工序能力指数(过程能力指数),产品尺寸,20151050,911131517192123,Y频数,824,M,*工序能力B（过程能力）,-0.03,一、定义处于稳定生产状态下的工序的实际加工能力。（常用产品质量特性值的实际波动大小来反映B=6）例：某齿轮轴，要求轴径52+0.023,测量150件，据实测值，算得S=0.0026。则：B=6=60.0026=0.0156（n50，S）,二、工序能力的测定方法：1、直接测量（产品）；2、间接测量（工装）；3、差错分析法；4、相关分析法。,*工序能力B（过程能力）,轴类零件,数控车床传动原理图,工序能力,三、影响工序能力的因素：5M1E四、工序能力的用途：1、选择工序方案；2、经济合理地选用设备；3、研究上下工序间的相互关系。五、工序能力公差的关系：1、一致2、超出3、富裕。,加工余量定位基准,工序能力公差,T,B,*过程能力指数CP,一、定义过程能力对产品设计质量要求的保证程度。二、过程能力指数的计算：,质量特性值的分布范围公差要求的关系,CP=,TTTUTL,=,=,B,6,6,T,B,TU,TL,计量值、双侧公差、分布中心和标准中心重合的情况,计量值、双侧公差、分布中心和标准中心不重合的情况,计量值、单侧公差情况（上、下）,计件值情况下（不合格品数、不合格品率）,计点值情况下（缺陷数）,工序能力指数的计算,（一）质量数据分布中心与标准规格中心一致,TTTUTL,CP=,B,6,6,=,=,例：某零件的公差要求300.023，通过随机取样得到样本标准差S=0.006，X=30。求CP,=X=30M=TU=30+0.023=30.023TL=30-0.023=29.977TUTL30.023-29.9776s60.006,cp,=,=,=,1.28,CPk=(1-k)CP,例：某零件的公差要求300.023，通过随机取样得到样本标准差S=0.006，X=29.997。求CP,=X=29.997M=30M=0.003TU=30+0.023=30.023TL=30-0.023=29.977（30.023-29.977）/2,cpK,=,=1.11,1.281,k=,T/2,=x-M,0.003,（二）质量数据分布中心与标准规格中心不一致,M,TU,TL,左侧工序能力右侧工序能力,T,CPk=CP(1K),TU=30+0.023=30.023TL=30-0.023=29.977T=TUTL=0.046=0.003,54321,00.10.20.30.40.50.60.70.8,Cpk=1.0,Cpk=1.33,CP,k,单侧公差情况,噪声、不清洁度、形位公差、杂质,（三）单侧公差只有上限要求,没有下限要求？,TUTUXCPU=33,TU,合格,（四）单侧公差只有下限要求,没有上限要求？,寿命、修理间隔期、抗拉、抗折,TLXTLCPL=33,1260-1200CPL=0.833x24,例：某塑料板规定击穿电压不低1200V，随机抽取50件，经试算得出X=1260V，S=24V。,T,L,三、工序能力的判定,三、工序能力的判定,？,能不能认为工序能力指数越大,加工精度就越高？,能不能认为工序能力指数越大,技术要求越低？,例,某零件=50-0.1，抽取100件，求得X=49.68S=0.067求：不合格品率P,-0.1,-0.5,M=50+（-0.1）+50+（-0.5）/2=99.4/2=49.7=X=49.68M=M=49.749.68=0.02T=50+（-0.1）（50+（-0.5）=0.4k=/(T/2)=2/T=(20.02)/0.4=0.1Cp=T/6T/6S=50+（-0.1）50+（-0.5）/60.067=1Cpk=(1k)Cp=0.91=0.9,49.549.6849.749.9,0.4,0.02,M,第六种,散布图法(ScatterDiagram),散布图检验有关变量之间关系的理论,变量1,变量2,使用散布图要回答的问题,哪些变量具有相互关系?变量之间关系是何性质？x中的变量是多少？可由y中的相关变量得到解释?变量之间存在什么因果关系?,相关分析,一、变量间关系的种类1、无关：2、函数关系：3、相关关系：,二、相关关系与相关分析1、葛尔1889年2、做散布图：3、检定相关：目测符号检定相关系数,相关分析,X,Y,r,X,Y,相关分析,注意：1、N302、相关范围适当3、分层后再观察,符号检定1、描点2、画中位线3、对角区域内点数相加4、查符号检定表0.01（1%）表中数n(2)+n(4)正相关表中数n(1)+n(3)负相关,X,Y,n(2)=3n(1)=12N(3)=12n(4)=3,n(2)+n(4)=60.0170.059n(1)+n(3)=24,相关分析,相关系数=1确定性关系=0.8强相关关系=0.6弱相关关系=0不相关,检定相关当N小时？当N大时，须查相关系数检验表（P540）判定：a回归效果显著a回归效果不显著,i=1,n,X,Y,=+(0.60.8),=(0.60.8),=,=1,=0,=+1,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,