直方图知识PPT课件

.,1,直方图的做法,.,2,直方图的意义次数分配直方图的应用,直方图,.,3,直方图的意义,定义将测量所得的Data如时间、长度、硬度等计量值，划分成数个组间，计算各组间数据出现的次数，以便了解其分配的状况的图表，叫作直方图。直方图系根据次数分配表而绘制。,.,4,直方图的意义,绘制直方图之目的(1)测知制程能力(2)计算产品不良率(3)调查是否混入二个以上不同的群体(4)测知有无假数据(5)测知分布型态,.,5,直方图的应用,直方图的作法1.决定Data收集期并收集Data最少要有50个Data，最好要有100个以上2.找出Data中之最大及最小值Ex:L=23.4S=20.23.决定组数-K等于n的平方根Ex:n=50k=74.决定组距h-将最大值减去最小值后，除以组数，再取最小测量单位的整数倍即可Ex:（L-S）/K=（23.4-20.2）/7=0.46h=0.5（取最小量测单位之整数倍）5.决定组界值-由最小值减去最小测良单位的1/2，就是第一组的下限，再逐次加上各组距，直到可含盖最大值即完成Ex:20.2-0.1/2=20.15（第一组下界）20.15+0.5=20.65（第一组上界、第二组下界）20.65+0.5=21.15（第二组上界、第参组下界）.23.15+0.5=23.65（已大于最大值）,.,6,直方图的应用,直方图的作法6.求出各组的中心值-各组上界加下界除以二Ex:（20.15+20.65）/2=20.40第一组中心值7.计算落在各组内的次数8.作成直方图9.记入必要的事项如产品名、规格、Data数量.,.,7,直方图的应用,(1)测知制程能力,.,8,直方图的应用,(2)计算产品不良率,.,9,直方图的应用,(3)调查是否混入二个以上不同群体：二批不同材料、二个不同操作员、二个不同班别、二台不同机器、二条不同生产线,.,10,直方图的应用,(4)测知有无假数据：据说曾有一家轮胎厂，厂房坐落在大水沟旁，检验员检验结果，如发现不合格之制品，就将其丢入大水沟内,依统计学来分析，此种情形不可能存在。,.,11,直方图的应用,(5)测知分配型态正态型、离岛型、右偏型,0%,.,12,(例)有一机械厂，为了解制品外径尺寸之变化，由产品抽取100个样本测定其外径，测定结果如下表，试作次数分配表。,实例说明,.,13,实例说明,(1)定组数：(2)求组距：全距XmaxXmin0.6650.6340.031组距0.00310.003,.,14,实例说明,(3)决定区间之境界值第一组下组界最小测定1/2测定单位0.6340.6335。以0.6335累加0.003得各区间之境界值，如次数分配表。(4)计算各组间之中心值第一组中心值0.635以0.635累加0.003得各区间中心值。,.,15,次数分配表,.,16,.,17,有一机械产品的产品特性为内径KPCof2.500.05mm，今于Pre-ProductionRun抽取40个产品测定结果如下表，产品量测过程的检验人员及量测设备。,实例演练,身为QE的您，对以上之数据有何评价请与工程规格作一比较？PPAP是否可接受？采用直方图来评价。,.,18,直方图,课程目的：理解直方图的含义；掌握直方图的制作方法。,USL,LSL,内容概要：直方图的特点与用途；直方图来源示例；组数的影响；实例练习制作直方图；观察直方图（分布及其与规格的比较）；直方图的峰度与对称度；,.,19,一个实例,某工厂接收了一批外协厂制造的青铜轴承用于生产一种重要的仪器。但该厂不能信任生产这些轴承厂家的工作，决定对供应商提供的轴承进行分析。这些轴承的关键特性是它们的内径，其规格为1.3760.010英寸。现抽取了100个青铜轴承，对它们的内径进行仔细的测量，并记录了测量结果。,100个青铜轴承内径的测量值如下表：,数据会告诉您什么呢？,.,21,回答,数据列表不能表达出任何有实际意义的东西(VirtuallyNothing)！必须对数据进行进一步分析。图形可以帮助我们将数据转换成信息。,数据列表,.,22,能否接受这批产品？,与目标值相比较：平均值：1.3773与规格界限相比较：极差（最大值-最小值）=1.383-1.370=0.013数据分布的更进一步的信息：数据分成10组后，落在每个区间内的数据个数：,制作频数分布表,.,24,绘制直方图,LSL,USL,Target,.,25,分析直方图,与规格限1.3661.386进行比较，所有的测量值都在其范围内（而且在+/-3S的范围内）。分布基本上是对称的，有一点点向右偏斜，但不严重。所以该厂决定接收这批青铜轴承。建议：轴承的加工中心应该左移；,.,26,直方图告诉我们,数据分布的中心位置(Average)在哪里？数据分散程度(Spread)如何？数据分布的形状(Shape)怎样？,经验之谈：对大多数工业用的分析来说，50个数值具备足够的可靠性。但单个测量值的费用比较低时，或是当需要准确分析时，可以采用100个或更多的数据。,.,27,直方图示例,假设加工100件产品，测量产品的某个特性值，并且将其摆放在一个如图所示的坐标系中,摆放规则如下:1、如果数值处于图中数轴上所示的某两个值之间，则将其放入此范围内（每个范围称为一组，即将数据人为分组）；2、在同一数值范围内的产品，依次向上摆放。,2.02.12.22.32.42.52.62.72.82.93.0,1,3,2,.,28,2.02.12.22.32.42.52.62.72.82.93.0,每一个小方块表示一件产品,100件产品加工完成后,.,29,直方图,直方图易于绘制并有利于将一个过程的不同事件的频数生动地表示出来.,2.02.12.22.32.42.52.62.72.82.93.0,x,y,频数,18161412108642,横轴表示变量的各种情形；纵轴表示频数；,.,30,x,y,减少组数,直方图的分组,.,31,x,y,频数,增加组数轮廓愈清晰,直方图的分组,.,32,x,y,频数,增加组数到足够大,分布曲线,直方图的分组,.,33,练习:制作直方图,例4：某产品的一个特性值，要求在10-30g/l，检测频率为10%/班。,.,34,收集记录数据定组数（N）算极差（R）定组距（C）定组界决定组的中心点制作次数分布表制作直方图填上次数、规格、平均值、数据来源、日期等,制作直方图的步骤,.,35,直方图：,.,36,直方图的特点与用途,简单易做；能够直观地看出数据的分布情况；与规格比较，定性评价过程能力；比价和评估设备、供应商、物料等；,.,37,直方图的异常分布,数据来自两个不同的总体，直方图出现双峰,刀具磨损等导致过程异常，直方图出现峭壁。,.,38,直方图与规格比较,呈正态分布，且数据均落于规格界限内；工序能力充足。,USL,LSL,AA图,.,39,平均值偏低，部分数据超规格下限；应该采取措施调整到AA图。,LLLLSL,UUUUUSL,直方图与规格比较,USL,LSL,.,40,平均值偏高，部分数据超规格上限；应该采取措施恢复到AA图。,LSL,USL,直方图与规格比较,.,41,产品波动大，品质不均匀；应改善过程的异常波动，或者检讨规格。