质量数据及分析、统计基本方法(20)ppt课件

1、SPC统计技术Statistical Process Control磁通质量部.一、质量数据的根本知识1、质量数据的分类 质量数据是多种多样的，按其性质和运用目的不同，可分为两大类：计量值数据 计量值数据是可以延续取值，或者说可以用丈量工具详细丈量出小数点以下数值的这类数据。如长度、压力、温度等。.计数值数据 计数值数据是不能延续取值，只能以个数计算的数据。 如不合格品数，缺陷数等.2、总体和样本总体：又叫“母体是指要分析研讨对象的全体。可以是一个过程，也可以是这一过程的结果即产品。组成总体的每个单元产品叫做个体。总体中所含的个体数叫做总体含量，也称总体大小。通常用N表示。.样本样本也叫“子样

2、。它是从总体中随机抽取出来，并且要对它进展详细研讨分析的一部分个体。样本中所含的样品数目，普通叫样本容量或样本大小。通常用n表示。样本中所含的每一个个体叫样品。.3、抽样及抽样方法抽样： 抽样：是指从总体中随机抽取样本的活动。随机性：是指要使总体中的每一个个体即产品都有一样时机被抽取出来组成样本的特性。在质量管理过程中，常用抽取样本并经过样本检测所得到数据来预测总体质量情况的这种手段.常分为以下几种方法：普通随机抽样法；顺序抽样法；分层抽样法；整群抽样法。.普通随机抽样法：抽取样品是随机方法：将全部产品编号后可用抽签、抓阄儿、查随机数表或掷骰子等方法抽取样品。优点：抽样误差小缺陷：较复杂.顺序

3、抽样法又称等距抽样法、系统抽样法、或机械抽样法。方法：先将全部产品编号，用随机抽样法产生一个抽样起点，每隔一样数据间隔而抽取的个体样本方法。优点：操作简便缺陷：偏向性能够会很大.分层抽样法又称类型抽样法方法：总体可分为不同的子总体也称层时，按规定的比例从不同层中随机抽取样品子样来组成样本时的方法。常用于产质量量的验收优点：抽样误差较小缺陷：较普通随机抽样还要繁锁.整群抽样法又称集团抽样法方法：将总体分成许多群，每个群由个体按一定方式结合而成，然后进展随机抽取假设干群，并由这些群中一切个体组成样本。优点 ：实施方便缺陷：代表性差、误差大.4、几个重要的特征数 平均数：用 表示：n：数据个数 ：第

4、i个数据值.中位数，用 X 表示将一组数据按从小到大顺序陈列，位于中间位置的数叫中位数。当n为奇数时，那么取顺序陈列的中间数当n为偶数时，那么取顺序陈列的中间两个数的平均数。极差R极差是指一组数据中最大与最小之差，用符号R表示： R=L-SL：数据的最大值S：数据的最小值.样本方差样本方差：是衡量统计数据分散程度的特征数字，用符号S2表示.规范偏向国际规范化组织规定：将样本方差的平方根做为规范偏向，用S表示：规范偏向S反映了数据的离散程度：S值大，数据密集程度差，离散度大S值小，数据密集程度高，离散度小同时也反映平均值的代表性假设S值大，那么 代表性差假设S值小，那么 代表性好.规范差 Sig

5、ma总体规范差 =通常用样本规范差近似的估计为总体规范差规范差的意义：一组数中各单个值与总体平均数之间的平均离差，阐明该组数的离散程度.5：为什么要运用SPC 在消费过程中，产品的加工尺寸/性能的动摇是不可防止的。它是由人、机器、资料、方法和环境等根本要素的动摇影响所致。动摇分为两种：正常动摇和异常动摇。正常动摇是偶尔性缘由不可防止要素呵斥的。它对产质量量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常动摇是由系统缘由异常要素呵斥的。它对产质量量影响很大，但可以采取措施防止和消除。过程控制的目的就是消除、防止异常动摇，使过程处于正常动摇形状。.6：SPC技术原理 统计过程控制SPC是一种

6、借助数理统计方法的过程控制工具。它对消费过程进展分析评价，根据反响信息及时发现系统性要素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性要素影响的受控形状，以到达控制质量的目的。当过程仅受随机要素影响时，过程处于统计控制形状简称受控形状；当过程中存在系统要素的影响时，过程处于统计失控形状简称失控形状。由于过程动摇具有统计规律性，当过程受控时，过程特性普通服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改动。SPC正是利用过程动摇的统计规律性对过程进展分析控制的。因此，它强调过程在受控和有才干的形状下运转，从而使产品和效力稳定地满足顾客的要求。 .特殊缘由一种延续性的，不可估计的，不稳定的变

7、差来源。有时被称为可查明缘由，存在它的信号是：存在超越控制线的点或存在在控制线之内的链或其他非随机性的情形。普通缘由呵斥变差的一个缘由，它影响被研讨过程输出的一切单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。.二、质量管理七大手法常用质量管理手法分为：陈列图法直方图法控制图法调查表法分层法分布图法因果图法.陈列图：将质量改良工程从最重要到最次要进展陈列而采用的一种简单图示技术。见例图.例：频数表不良项目不良数不良率累计不良率沾锡渣3142.5%42.5%骨架破1822.7%67.2%磁芯破损1317.8%85%胶带破79.6%94.6%焊点高22.7%97.3%其它22.7%100%合计

8、73100%.陈列图不良率与累计不良率计算1：不良率 P=单项不良数/总不良数2：累计不良率 Np=P1+P2+P3+P4.直方图：用一系列宽度相等，高度不等的矩形表示数据分布的图。.直方图统计搜集一组数据计算数据的变化范围极差R)确定组数样本大小n, 组数k计算组距h, h普通取整数确定组边境计算频数，例如唱票法计算频率绘制频数分布表绘制频数直方图，纵轴为频数绘制频率直方图，纵轴为频率进展分析.第一步搜集数据共100个数据某规格变压器尾线长度，公差24.56.0mm.第二步：计算极差R= Xmax-Xmin=30.0-17.4=12.6第三步：设定组数，计算组距有上表，设定组数k=10，丈量

9、值最小单位为0.1那么 组距h=R/k=12.6/10=1.261.3.第四步：计算组边境和中心值第一组下限值=Xmin-丈量最小单位的一半=17.4-.005=14.35第二组下限值=17.35+1.3=18.65第一组中心值=17.35+18.652=18.00以此类推.第五步：制造频数表，必要时可以制造频率表.第六步：按频数/频率画横坐标、纵坐标与直方图.直方图分析1:对称型:质量特性分布范围B在T的中间,平均值X根本与公差中心重合,质量特性分布的两边还有一定的余地,这很理想;2:单侧型:质量特性分布范围B虽然也落在公差范围内,但因偏向一边,故有超差的能够,应采取措施纠正;3:双侧型:质

10、量特性分布范围B也落在公差范围内,但完全没有余地,阐明总体已出现一定数量的废品,应设法使其分布集中,提高工序才干；.直方图分析4:尖峰型:公差范围比特性分布范围大很多,此时应思索能否可以改动工艺,以提高消费效率,降低消费本钱或者减少公差范围;5:超差型:质量特性分布范围过分地偏离公差范围,已明显看出超差,应立限采取措施加以纠正;.直方图图形.直方图分布形状与分析A：正常形，对称，是普通稳定消费形状的正常情况.直方图分布形状与分析 b.右偏峰型。由于某种要素使下限遭到限制时多出现此型，如清洁度近于零，缺陷数近于零，孔加工尺寸偏小等。.直方图分布形状与分析c. 左偏峰型。由于某种要素使上限遭到限制

11、时多出现此型。.直方图分布形状与分析d.双峰型。经常是两种不同的分布混合在一同时多出现此型，如两台设备或不同原料所消费的产品混在一同的情况。 .直方图分布形状与分析e.平峰型。经常是由于在消费过程中有某中缓慢的倾向在起作用时多出现此型，如刀具的磨损，操作者的疲劳等。.直方图分布形状与分析f. 高端型。当工序才干缺乏时为找到适宜规范的产品而做全数检查时多出现此型，也就是说用剔除不合格产品的产品数据作直方图时易出现此型。另外，在等外品超差返修时或制造假数据等情况易出现此型。.直方图分布形状与分析g. 孤岛型。当消费条件的明显变化，如一时原料发生变化或者在短期内由不熟工人替班加工时易出现此型；另外在

12、丈量有误时易出现此型。.直方图分布形状与分析h.栉齿型。如分组不当，级的宽度没有取为丈量单位的整数倍时多出现此型。另外，丈量方法或丈量用表读数有问题时也容易出现此型。.与公差界限比较分析理想型：直方图的分布中心与公差中心重合，其分布在公差范围内，且两边有余量偏向型：直方图的分布在公差范围内，但分布中心和公差中心有较大偏移工序略微变化都易出现不合格无富余型：直方图的分布在公差范围内，两边的分布均没有余地工序略微变化都易出现不合格才干富余型：直方图的分布在公差范围内，两边有过大的余地不经济才干缺乏型：实践分布超出公差范围已出现不合格陡壁型：实践分布中心严重偏离公差中心，但作图时已剔除了不合格.直方

13、图总结利用正态分布的原理作用解析看似杂乱无章数据的规律性一目了然的了解数据的中心值/分布与柱形图柱状图的区别柱形图利用推移的原理只反映过去每期或每类别工程的形状比较直方图利用正态分布原理，反映整个时期的质量分布情况，从中找出能够存在的问题.控制图：将一个过程定期搜集的样本数据按顺序点绘成的一种图形技术，用于判别过程正常或异常的一种工具。见例图.控制图的原理当质量特性的随机变量x服从正态分布时，那么x落在3 的概率是99.73%。根据小概率事件可以“忽略的原那么：假设出现超出3 范围的x值，那么以为过程存在异常所以，在过程正常情况下约有99.73%的点落在在此控制线内。察看控制图的数据位置，可以

14、了解过程情况有无改动。.控制图的控制线中心线CL): X上控制线/限UCL): X+ 3 下控制线/限LCL): X- 3 右转90度3 3 x+ 3 x- 3 x99.73%.公差界限与控制界限的区别公差界限： 区分合格品与不合格品控制界限： 区分正常动摇与异常动摇.两类错误第类错误：虚发警报第类错误：漏发警报UCLLCL.两类错误两类错误都会呵斥损失上下控制限间距变大： 减小， 增大上下控制限间距变小： 增大， 减小间距的设定寻求二者的平衡点 3 .计数型数据控制图P控制图 P图是用来丈量在一批检验工程中不合格品缺陷工程的百分数。 搜集数据选择子组的容量、频率和数量 子组容量：子组容量足够

15、大最好能恒定，并包括几个不 合格品。 分组频率：根据实践情况，兼大容量和信息反响快的要求。 子组数量：搜集的时间足够长，使得可以找到一切能够影响 过程的变差源。普通为25组。计算每个子组内的不合格品率P P=np /n.n为每组检验的产品的数量；np为每组发现的不良品的数量。选择控制图的坐标刻度选择控制图的坐标刻度 普通不良品率为纵坐标，子组别小时/天作为横坐标,纵坐标的刻度应从0到初步研讨数据读读数中最大的不合格率值的1.5到2倍。将不合格品率描画在控制图上 a 描点，连成线来发现异常图形和趋势。 b 在控制图的“备注部分记录过程的变化和能够影响过程的异常情况。计算控制限计算过程平均不合格品

16、率P P=n1p1+n2p2+nkpk/ (n1+n2+nk).式中： n1p1；nkpk 分别为每个子组内的不合格的数目 n1；nk为每个子组的检验总数计算上下控制限UCL；LCL UCLp = P + 3 P ( 1 P ) / n LCLp = P 3 P ( 1 P ) / n P 为平均不良率；n 为样本容量注： 1、从上述公式看出，凡是各组容量不一样，控制限随之 变化。 2、在实践运用中，当各组容量不超越其平均容量25%时， .可用平均样本容量 n 替代 n 来计算控制限UCL；LCL。方法如下： A、确定能够超出其平均值 25%的样本容量范围。 B、分别找出样本容量超出该范围的一

17、切子组和没有超出该范围 的子组。 C、按上式分别计算样本容量为 n 和 n 时的点的控制限. UCL,LCL = P 3 P ( 1 P ) / n = P 3 p ( 1 p) / n 画线并标注 过程平均P为程度实线，控制限UCL；LCL为虚线。 (初始研讨时，这些被以为是实验控制限。 .过程控制用控制图解释： 分析数据点，找出不稳定的证据一个受控的P控制图 中，落在均值两侧的点的数量将几乎相等 。超出控制限的点 a 超出极差上控制限的点通常阐明存在以下情况中的一种 或几种： 1、控制限计算错误或描点时描错 。 2、丈量系统变化如：不同的检验员或量具。 3、过程恶化。 b 低于控制限之下的

18、点，阐明存在以下情况的一种或多种： 1、控制限或描点时描错。 2、丈量系统已改动或过程性能已改良。 链 a 出现高于均值的长链或上升链7点，通常阐明存在以下 情况之一或两者。 .1、 丈量系统的改动如新的检验人或新的量具 2、 过程性能已恶化 b 低于均值的链或下降链阐明存在以下情况之一或全部： 1、 过程性能已改良 2、 丈量系统的改好 注：当 np 很小时5以下，出现低于 P 的链的能够性添加， 因此有必要用长度为8点或更多的点的长链作为不合格 品率降低的标志。 明显的非随机图形 a 非随机图形例子：明显的趋势；周期性；子组内数据间有 规律的关系等。 .b 普通情况，各点与均值的间隔：大约

19、2/3的描点应落在控制 限的中间1/3的区域内，大约1/3的点落在其外的2/3的区域。 c 假设显著多余2/3以上的描点落在离均值很近之处对于25 子组，假设超越90%的点落在控制限的1/3区域，那么应对下 列情况的一种或更多进展调查： 1、 控制限计算错或描点描错 2、 过程或取样方法被分层，每个子组包含了从两个或多个 不同平均性能的过程流的丈量值如：两条平行的消费 线的混合的输出。 3、 数据曾经过编辑明显偏离均值的值已被互换或删除 d 假设显著少余2/3以上的描点落在离均值很近之处对于25 子组，假设只需40%的点落在控制限的1/3区域那么应对以下 情况的一种或更多进展调查： 1、控制限

20、或描点计算错描错 .2、 过程或取样方法呵斥延续的分组中包含了从两个或多个 不同平均性能的过程流的丈量 寻觅并纠正特殊缘由 当有任何变差时，应立刻进展分析，以便识别条件并防止 再发生，由于控图发现的变差普通是由特殊缘由引起的， 希望操作者和检验员有才干发现变差缘由并纠正。并在备 注栏中详细记录。 重新计算控制限 初次研讨，应排除有变差的子组，重新计算控制限。过程才干解释 计数型数据控制图上的每一点直接阐明不符合顾客要求的不合格品的百分数和比值，这就是对才干的定义 .控制图的作用能及时发现消费过程中的异常景象和缓慢变异,预防不合格品发生,从而降低消费本钱和提高消费效率;2:能有效分析判别消费过程

21、工序质量的稳定性,从而可降低检验、测试费用；3：可查明设备和工艺手段的实践精度，以便作出正确的技术决议；4：使工序的本钱和质量成为可预测的，并能以较快的速度和准确性丈量出系统误差的影响程度；.控制图类型计量型数据X-R 均值和极差图计数型数据P chart 不合格品率控制图 X-均值和标准差图nP chart不合格品数控制图X -R 中位值极差图 C chart 缺陷数控制图 X-MR 单值移动极差图 U chart 单位缺陷数控制图 .例图：X-R平均值与极差控制图.控制图的选择方法确定要制定控制图的特性是计量型数据吗？否关怀的是不合格品率？否关怀的是不合格数吗？是样本容量能否恒定？是运用n

22、p或p图否运用p图样本容量能否桓定？否运用u图是是运用c或u图是性质上能否是均匀或不能按子组取样例如：化学槽液、批量油漆等？否子组均值是否能很方便地计算？否运用中位数图是运用单值图X-MR是.接上页子组容量能否大于或等于9？是否能否能方便地计算每个子组的S值？运用XR图是否运用XR图运用X s图注：本图假设丈量系统曾经过评价并且是适用的。.调查表：用来系统地搜集资料和积累数据确认现实并对数据进展粗略整理和分析的统计图表。分层法：按照一定的标志把搜集到的大量有关某一特点主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。分布图：是研讨成对出现的两组数据之间存在的关系及其相关情况的图示方法。因果图：又称

23、石川图、要因图、鱼刺图等，是以结果为特性，以缘由为要素。在它们之间用箭头联络起来。.分布图法产品浸锡温度与浸锡效果关系 温度Y 效果 X.分布图与相关分析法強正相關弱正相關強負相關弱負相關YXYXYXYX0000.相关关系1：强正相关：X变大，Y也显著变大；2：弱正相关：X变大，Y也大致变大；3：不相关：X和Y 之间没有相关关系；4：强负相关：X变大，Y显著变小；5：弱负相关：X变大，Y大致变小；6：非线性相关：X变大，Y与X不成线性变化.因果图作图方法明确要管理的特性划出特性结果与主干选取影响特性的要因先画大枝大分类的要因对大枝细究，一层一层，构成中枝、小枝、细枝，直到找出可采取措施的缘由为止检查要因能否有脱漏对特别重要的要因附以标志几点本卷须知：结果特性要详细一个特性结果一张图要因的分析应尽能够深化细致，穷追究竟不能将缘由大缘由不一定是主要缘由！.特殊性要因图鱼骨图图示人机物法不良景象.鱼骨图例.鱼骨图例X