质量管理课程设计报告

1、.质量管理与可靠性课程设计报告专业 .专注.目录一质量功能展开课程设计概述4二质量功能展开的应用-减速箱研制7（一）顾客需求7（二）产品规划7专业 .专注.1 顾客需求到产品技术需求的转换.72 关系矩阵的确定 .83 顾客竞争评估 ：1-5 .95 技术需求之间的关系确定 .106 下一级展开的技术需求的选择 .13（三）零件规划 .13（四）工艺规划 .14（五）质量控制规划 .15一课程设计案例 - 制造工厂铣床的关键零件 “床头箱主轴 ”.16（一）案例背景 .16（二）分析步骤 .16步骤 1 .16步骤 2 .17步骤 3 .18步骤 4 .19步骤 5 .22步骤 6 .24步骤

2、 7 .25步骤 8 .26二 QC 七种工具之直方图和正态分布.27步骤 1 .27步骤 2 .27专业 .专注.步骤 3.33步骤 4.34步骤 5.38步骤 6.41质量管理与可靠性课程设计质量功能展开一质量功能展开课程设计概述专业 .专注.核心 ：质量屋 (House of Quality， HOQ)目标声明顾客需求及其重要度工程技术措施关系矩阵相关性矩阵市场竞争性评价矩阵工程技术措施特性指标及其重要度技术难度和目标值专业 .专注.专业 .专注.二质量功能展开的应用 -减速箱研制（一）顾客需求重要程度 ： 1-9（二）产品规划1 顾客需求到产品技术需求的转换专业 .专注.2 关系矩阵的

3、确定： 9，强 ： 3，中 ： 1，弱对关系矩阵进行分析，对其进行分析和审评结果如下： 关系矩阵中没有空行和空列存在； 关系矩阵中没有只有“弱 ”关系的行和列 。根据上面2 条分析结果 ，技术需求能够基本满足某些顾客需求，关系矩阵无须进行修正。另外 ，分析填充率 ：根据以上表格中的关系矩阵，各技术需求与顾客需求之间基本是一一对应“”的关系 。说明各技术需求与顾客需求之间对应“强 ”的关系 ，能够基本覆盖顾客的需求。从图上看两者之间呈“”的填充率为8.2% ，说明技术需求与顾客需求之间呈“中 ”交错关系的覆盖率较低。呈 “”的填充率为12.7% ，说明技术需求与顾客需求之间呈“弱”交错关系的覆盖

4、率也较低。专业 .专注.3 顾客竞争评估 ： 1-54 技术竞争评估（ 1 ）技术竞争评估 ： 1-5（ 2 ）技术需求的重要度计算例如 ：需求的重要度计算。例如技术需求“承载能力 ”影响到三项顾客要求 （ 外形尺寸 、承载能力大小和价格适中 ）， 相关程度分别为3、 9、 1，权重为 4、 9、 8，则其技术需求重aiij i9+1 8=101 。要度为 ： T = r I =3 4+9计算各技术需求的重要度，将计算的结果填入表中外型尺寸 ： Tai= rij Ii=9 419=45密封性：Tai= rijIi=9 5 18 1819 37=91承载能力 ： Tai= rij Ii=3 49

5、9 18=101速度变化范围 ：Tai= rijIi=9 5 16=51最大噪声 ： Tai= rij Ii=9 618 1819=79润滑状况 ： Tai= rij Ii=9 636 1819=89价格：Tai= rijIi =1 69818 39=113传动效率 ： Tai= rij Ii=3 896=78专业 .专注.可靠性：Tai= rijIi=1 8 98 39=107使用寿命 ： Tai= rij Ii=3 838 99=129快速置换 ： Tai= rij Ii=3 597=78（ 3 ）技术需求目标值的确定5 技术需求之间的关系确定和 分别表示 “正相关和负相关”专业 .专注.

6、把技术需求之间的关系表示在屋顶上绘制产品规划质量屋专业 .专注.专业 .专注.6 下一级展开的技术需求的选择其原则是根据技术需要的重要程度，选择一些重要度高的技术需求进入下一阶段的展开。【要求 】：某项技术要求的重要程度取值比较大，如果顾客竞争性评估和技术竞争性评估表明某公司产品的某项技术需求在现有的条件下就能使顾客满意，试说明 ：在此情况下是否有必要将该技术需求展开到下一阶段？又或是 ，某项技术要求的重要程度取值比较小，当顾客对公司产品的某项技术需求不太满意时 ，在此情况下是否有必要将该技术需求展开到下一阶段去？答：虽然某项技术需求在现有的条件下能使顾客满意，但有必要将该技术需求展开到下一阶

7、段去 。因为通过下一阶段的展开，并且不断地分析和拓展现有的技术需求，可以从细微处改进未被顾客引起关注的问题，加以完善和改进，从而更好地满足顾客的需求。答：没有必要去进一步展开下一阶段了，因为该项技术要求的重要程度取值比较小。而且 ，顾客对公司产品的某项技术需求不太满意。基于这两点 ，可以放弃该项技术需求。应该去开拓其他的技术需求，来使顾客满意 。（三）零件规划减速箱的零件规划矩阵主要由技术需求、关键零件特征、技术需求与关键零件特征的关系矩阵 、零件特性目标值及权重几个部分组成。【要求】：试计算关键零件特性的权重，并填于减速箱零件规划矩阵中。计算步骤如下 ：“、”分别代表 “3 和 9 ”，可靠

8、性 、使用寿命 、价格的重要度分别为： 7.5 、 9、 7.9齿轮 ：材料 ： 37.9=23.7硬度 ： 97.5+3 9=94.5专业 .专注.强度 ：97.5+3 9+3 7.9=118.2精度 ：37.5+9 7.9=93.6轴：材料 ：37.9=23.7强度 ： 97.5+9 9+3 7.9=172.2轴承 ：类型 ：37.5+3 9+9 7.9=120.6精度 ：97.9=71.1电动机：功率 ：37.9=23.7转速 ： 97.9=71.1润滑油：类型 ：37.9=23.7黏度 ： 97.5+9 9=148.5（四）工艺规划根据关键零件的特性和经验确定关键工艺特性和参数，它们是

9、为了保证零件满足其需求而在制造过程必须加以控制的要素。减速箱工艺规划矩阵下图。专业 .专注.（五）质量控制规划从目前的国内外应用实践来看，各个企业在质量控制规划阶段所采用的QFD 矩阵差别很大，几乎没有形成一个比较规范的格式。出现这种情况其实也是正常的。由于企业产品类型、生产规模 、技术力量 、设备状况以及其他影响因素不同，其质量控制方法和体系也就大不一样 。 因此企业在应用QFD 进行质量控制规划时，应结合本企业的实际，充分利用在长期生产中积累的一套行之有效的制造质量控制方法。下表是一种在质量控制规划阶段经常使用的 QFD 矩阵样表 。顾客需求是产品研制的基础，产品的质量控制是为了满足顾客的

10、需求。经过产品规划、零件规划 、工艺规划和质量控制的质量功能配置之后，使得制造过程的质量控制要求都与顾专业 .专注.客的需求关联起来。在制造过程中，只要制造人员严格遵守操作指令，生产出来的产品就有质量保证 ，保证满足顾客的需求。质量管理和改善一课程设计案例 - 制造工厂铣床的关键零件“床头箱主轴 ”（一）案例背景某机床生产厂生产铣床，需要装配主轴箱部件，其中的关键零件是床头箱主轴，固定由两个供应商供货，床头箱主轴的长度规格是600 2mm 。 长期以来一直存在一个问题，主轴的长度总是超出规格，由此导致组装线适合度下降、磨损和返工率上升。要求采用适当的步骤和方法分析产生问题的原因，提出改善措施

11、。（二）分析步骤步骤 1 ：作为管理者 ，需要通过X 和 R 图来监控 ，为此采样100 个轴的长度数据，采样时以5 个数据为一组进行。这样得到了主轴的20 个样本 ，每样本 5 个数据 ，单位是毫米：序号长度序号长度序号长度序号长度序号长度(mm)(mm)(mm)(mm)(mm)1601.421601.441601.261598.881601.2专业 .专注.2601.622599.042600.062599.482601.23598.023601.043598.863601.083601.24601.424601.644599.464598.884601.05599.425601.4455

12、97.265599.685601.06600.026601.446600.866599.086601.47600.227598.847600.667600.487601.48601.228601.448599.668598.488598.89598.429598.449599.469602.289598.810599.030601.650598.070601.090598.811601.231598.851600.871601.491598.212601.032601.252597.872601.092601.813600.833599.653599.273601.293601.014597.

13、634601.254599.274601.494601.415601.635598.255600.675601.895601.416599.436598.856598.076601.696599.017601.237597.857598.077601.097601.418598.438598.258598.878600.298601.819599.239598.259601.079599.099601.620598.840598.260600.880601.2100601.2将数据录入Minitab 。步骤 2 ：用 R 图检查一下范围数据范围。生成一个管理图（ R 图）检查样本数据里主轴的长

14、度范围情况。希望样本数据的范围离中心值（估计的平均值）不要太远以免出现大的专业 .专注.变动 。长度 (mm)的 R控制图6UCL=6.04854差_极3本R=2.860样210LCL=0135791113151719样本说明 ：此 R 图所显示出并没有任何点超出规格。注意到中心线在2.860mm处，比所给的最大值 2 要大得多 。 说明工序存在很大的变动。步骤 3 ：用 X bar 图对特殊原因测试。生成一个X-bar 图看看主轴长度是否存在超出规格的问题 。另外 ，利用 Minitab找出变动的特殊原因。专业 .专注.长度 (mm)的 Xbar控制图602UCL=601.722601值_均

15、600X =600.072本样59959866LCL=598.4221135791113151719样本长度(mm)的 X bar控制图检验结果：检验1。 1 个点，距离中心线超过3.00 个标准差 。检验出下列点不合格:8检验6。 5 点中有4 点，距离中心线超过1 个标准差 （在中心线的同一侧）检验出下列点不合格:12, 13此 X-bar图表明工序超出规格。尤其是有一点在Test1 时出错 ，有两点在Test6 时出错。步骤4 ：生成正态曲线的直方图。 直方图的正态曲线是一种检查变量分布的有用方法。专业 .专注.长度 (mm)直方图（包含正态曲线）2520率 15频10505975985

16、99600601602603长度 (mm)均值600.1标准差1.335N100说明 ：一般说来 ，希望像长度这样的变量服从正态分布的钟形。该图中 ，从 598 ， 599 ，601 高峰开始呈现出两个独立的、明显不同的分布 ，明显不符合正态分布 。检查本案例 ，知道主轴供应商有两家，这应该是为什么会出现这样奇怪的直方图的原因。为此 ，和步骤 1 一样，分别从供应商1 和供应商2 提供的主轴中采样100个主轴的长度数据 （ 20 个样本 ，每样本5 个数据 ），并对每批数据单独运行X 和 R 图。采样得到的数据如下表 ：供应商 1：序号长度序号长度序号长度序号长度序号长度(mm)(mm)(mm

17、)(mm)(mm)1598.021598.841600.261599.481599.62599.822598.842599.662599.082601.23600.023599.843599.663598.483599.6专业 .专注.4599.824599.244599.664599.084600.25600.025599.445600.265599.685600.06600.026600.046599.266598.886600.07598.827600.247599.067599.287599.48598.228600.248599.668599.688599.89599.429599.

18、649600.469598.689599.210599.630599.050600.070599.890599.611599.431599.051599.071599.691599.412599.432599.852599.672599.292600.013600.033600.853599.473599.693600.014598.834598.854599.274600.294599.215599.235598.255597.875599.895599.416599.436600.056600.476599.696599.617599.637599.257599.677600.097599

19、.818599.038599.858600.078599.698599.019599.239601.259600.879599.299599.620600.640600.460600.480598.6100599.4供应商 2：序号长度序号长度序号长度序号长度序号长度(mm)(mm)(mm)(mm)(mm)专业 .专注.1601.621600.841599.461599.881601.62600.422598.642598.062602.882603.43598.423600.043597.663600.083597.04600.024600.444598.064599.684599.8559

20、6.825600.845597.665602.285597.86602.826600.846601.266603.886602.47600.827597.247599.067603.687602.28603.628600.448600.468601.888600.69604.229599.849600.669602.089596.210602.430596.450599.070603.690602.411598.431600.451602.271600.891601.412599.632598.252599.872600.292599.213603.433598.653599.873600.4

21、93601.614600.634599.654601.074600.294600.415598.435599.055601.675602.295598.016598.236598.256601.676598.096601.217602.037599.457600.277598.497604.218599.438599.458601.878600.898600.219599.439600.259601.279602.899600.020600.840599.060597.680597.6100596.8步骤 5：分别用 X bar-R图对两家供应商的样本数据进行分析。1 、将两家供应商的样本数据

22、录入到Minitab 中；专业 .专注. .2 、分别作两家供应商的X bar-R 图；供应商1 的 X bar-R 图：长度 (mm)_1的 Xbar-R控制图600.5UCL=600.321600.0值_均本 599.5X =599.548样599.0LCL=598.775135791113151719样本3UCL=2.8352差_极本R=1.341样 10LCL=0135791113151719样本根据X 和R 控制图 ，供应商1 的平均值和极差似乎都受控，但注意到平均值为599.548毫米，而不是600 毫米 。 供应商1 的平均极差为1.341毫米 。供应商 2 的 X bar-R

23、图：专业 .专注.长度 (mm)_2的 Xbar-R控制图11UCL=602.474602值_均_本600X =600.23样5986LCL=597.986135791113151719样本8UCL=8.2256差_极本 4R=3.890样20LCL=0135791113151719样本检验1 。1 个点 ，距离中心线超过3.00 个标准差 。检验出下列点不合格:2,14检验6 。5 点中有4 点，距离中心线超过1 个标准差 （在中心线的同一侧）检验出下列点不合格:9从供应商2 的控制图中可以看出：其有两个点超过上限，一个点达到下限，其平均值为 600.23mm ，大于目标值600mm 。 而

24、且其样本极差为3.890mm ，远远大于供应商1 的样本极差 。步骤 6 ：准备工序能力分析。现只从供应商1 进货 ，使得变动大为减小。从组装线上下来的组件不良数明显降低，但是问题没有完全消除。决定进行能力分析，看看供应商1 是否符合工程规格600 2mm 。进行工序能力分析之前，工序必须可控。实际情况是 ，由于措施得力，工序已在管理范围之内 。 现在还希望主轴的长度服从正态分布。现在由直方图检验其正态性，看看供应专业 .专注.商 1 的主轴长度分布。作供应商1 的正态曲线直方图，并对结果进行说明；长度 (mm)_1直方图（包含正态曲线）35302520率频151050598.0598.5599.0599.5600.0600.5601.0长度 (mm)_1均值599.5标准差0.6193N100平均值变量NN*平均值标准误标准差最小值下四分位数中位数长度(mm)_11000599.550.06190.619597.80599.20599.60变量上四分位数最大值长度(mm)_1600.00601.20从供应商1 的正态曲线直方图来看，分布形状为钟形，其分布状况基本符合正态分布曲线 ，也没有像以前那样发现多个模式或峰值。步骤 7：对供应商1 进行工序能力分析。1