QC小组长培训班讲义散布图1

1、QC 小 组 长 培 训 班 讲 义第二节 散 布 图一、概念1. 也叫相关图。是表示两个变量之间变化关系的图。两个变量之间存在着确定的关系，即函数关系，如圆的面积与半径之间就存在着完全确定的函数关系，知道其中一个就能算出另一个.还有一种关系是非确定的依赖或制约关系，这就是分布图要研讨的关系，如近视眼与遗传的关系、食品中水分含量与霉变的关系、产品加工过程中的加工质量与人、机、料、法、环之间的关系、产品本钱与原料、动力、各种费用之间的关系等。1、定 义：2. 判别与产质量量特性有关的人、机、料、法、环、测之间的各种关系，及其与各质量特性之间的因果关系，为质量改良提供信息。2、作 用：3. 1向指

2、点汇报质量情况；2寻觅影响产质量量的各要素并对其进展质量分析；当疑心两个变量能够有关系，但不能确定这种关系的时候，就可以运用。3在QC小组活动中主要用于课题选择、现状调查，也可用于缘由分析、要因确认等。 3、用 途：4. 二、散 布 图 的 作 法实例：硬度是某厂钢产品的质量特性之一产品加工过程的淬火温度与硬度存在着非确定的关系，现利用分布图分析硬度与淬火温度之间的关系，以确定质量改良点。5. 搜集消费相对稳定形状下的淬火温度值30个, 并搜集与淬火温度相对应的产品硬度30个。 搜集的数据应大于30对，否那么，太少图形的相关性不明显，判别不准确. 当然也不能太多，添加计算的任务量。 制成下表。

3、 1、搜集成对的数据6. 2、整 理 成 数 据 表序号淬火温度 X硬度Y序号淬火温度 X硬度Y序号淬火温度 X硬度Y181047118405221810442890561287051228505338504813830532388054484045 1483045248805758505415820462584050689059168204826880547870501786055278304688605118870552886052981042198304929860501082053208204430840497. 根据变量 X 和 Y 画出横坐标轴和纵坐标轴 横轴和纵轴的长度应根本相等

4、，以便于分析相关关系 XY3、建立X-Y坐标：8.YX 810 830 850 870 890 钢的淬火温度与硬度分布图将表中各组数据一一对应地在坐 标中标识出来。假设有两组数据完全一样，那么可用两重圈“标识，假设有三组数据完全一样，那么可用三重圈标识。 4、打 点：60 55 50 45 40 9.三、分布图的相关性判别1、判别图形1能否有异常点或离群点。对于异常点应查明发生的缘由，慎重对待，以防失去重要线索。2能否需再分层。3能否与固有技术、阅历相符。10. 2、判 断 相 关 性：1对照典型图判别分布图的相关性 A、强正相关 X与Y的关系亲密YX11.1对照典型图判别分布图的相关性 B、

5、强负相关 X与Y的关系亲密YX12. C、弱正相关 除X外还有其他要素对Y有影响 1对照典型图判别分布图的相关性YX13. D、弱负相关 除X外还有其他要素对Y有影响1对照典型图判别分布图的相关性YX14. E、不 相 关 1对照典型图判别分布图的相关性 YX15. F、非线性相关 曲线相关 上述判别方法较简单、直观， 但较粗糙，是简易近似判别法。1对照典型图判别分布图的相关性Y YX X16. 2经过相关系数判别分布图的相关性： 本方法能更准确地判别变量间的相关关系。a) 计算相关系数 r =0.814 见教材151页17.相关系数计算法18.实例：X=1.2.3Y=2.5.619. b)

6、检验相关系数 r 由于抽样等其他误差的存在，很有能够使r不能准确的代表变量间相关关系的亲密程度。因此，应对计算得到的r进展恰当的检验，以准确断定变量间的关系。 方法是(看教材153页表10-6 )：将计算得到的 r 的绝对值与中相应的临界相关系数确定有相关关系的最小值相比较，假设前者大于或等于后者， 那么阐明两个变量之间确实存在着相关关系；反之，那么阐明两个变量之间不相关。20. b) 检验相关系数r 看教材153页表10-6表中N-2为自在度。 为危险率，阐明相关显著性程度， 越小阐明显著的程度越高，普通取0.055%和0.011%。显然， 取0.01比取0.05更准确。例题的自在度N-2=

7、30-2=28，显著性程度可以随意取，取 =0.05，查表得到临界相关系数确定有相关关系的最小值r =r =0.361。取 =0.01，查表得到临界相关系数r =r =0.463。rr r ，阐明钢的淬火温度与硬度之间的关系在 =0.05和 =0.01的程度上都是显著的。由于r接近1且为正数，所以它们的关系是强正相关。这时可以经过控制淬火温度来到达控制硬度的目的21.判别规那么： r 的取值范围为：-1r1；r 越接近1，X与Y之间的线性关系越好；r=1为完全正相关关系；r=-1为完全负相关关系r=0，两个变量之间不存在线性关系或不相关。 r r X与Y相关，反之，不相关。完22.相关系数表格

8、相关系数显著性检验表(完好润色版).doc23.QC 小 组 长 培 训 班 讲 义第二节 过 程 能 力一、概念24. 1、定 义： 也叫工序才干。 是指消费过程工序在稳定形状下的实践加工才干。或了解为过程工序可以稳定地消费出合格产品的才干。 过程才干是以该过程产质量量特性值的变异或动摇来表示的，它与消费才干是两个不同的概念，它是指质量上的概念，消费才干是指数量上的概念。25. 2、根据的原理： 对于任何消费过程，其产质量量特性值总是分散动摇的。过程才干越高产质量量特性值的分散就越小；反之，过程才干越低产质量量特性值的分散就越大。根据3原理，在分布范围 3 内，包含了99.73%的数据，接近

9、于100%，因此以3 ，即6 为规范来衡量过程的才干。是指过程在稳定形状下的规范偏向。过程才干记为B，那么 B= 6 26.3、过程才干的作用： 1掌握消费过程中的质量程度，预防不合格品的产生；2为制定规范、进展质量分析提供根据。27.4、过程才干的用途： 1向指点汇报质量情况；2在QC小组活动中用于课题选择、现状调查、缘由分析等。28.二、过程才干运用的程序 1、明确调查的目的；2、选择调查的过程和工程；3、确定调查方法；4、针对调查对象过程或工程的5M1E制定并执行各项规范，确保过程受控、稳定；5、搜集数据；6、画直方图或分析用的控制图；7、判别过程能否处于控制形状；8、计算过程才干指数；

10、9、根据过程才干指数对存在的问题进展处置。见教材 175页图29. 三、过程才干指数过程才干指数是指反映过程才干满足产品技术要求公差、规格等规范的程度的一个参数。普通计为Cp。它是技术要求和过程才干的比值。 技术要求 过程才干Cp=30.四、过程才干指数的计算： 1分布中心与公差中心重合，即 X=M，这时，称过程才干“无偏，过程才干指数用Cp表示。这时Cp=T/6=TU TL /6 式中：T公差范围； TU 公差上限； TL公差下限TUTL X M31.四、过程才干指数的计算： 2分布中心与公差中心偏离这是消费过程中普遍存在的情况。有以下三种情况： a) 只规定公差上限不规定公差下限如冶炼业的

11、有害杂质含量、建筑业的露鼓筋率、食品业的细菌总数、产品不合格率等，不规定下限质量目的，要求越小越好。这时过程才干指数用Cpu表示，Cpu=TU-/3TU -X/ 3S式中：总体的平均值；X样本平均值；S样本规范差。当TU时，因过程才干指数不能取负数，那么以为过程才干 Cpu=0，即完全没有过程才干。这时过程出现的不合格品率能够是50100%。32.四、过程才干指数的计算： b) 只规定公差下限不规定公差上限如产品的寿命、水泥的强度、产品合格率等，不规定上限质量目的，要求越大越好。这时过程才干指数用CpL表示CpL=- TL/3X- TL/ 3S当TL时，因过程才干指数不能取负数，那么以为过程才

12、干 CpL=0，即完全没有过程才干。这时过程出现的不合格品率能够是50100%。33.四、过程才干指数的计算：c规定双侧公差限，且平均值与公差中心不一致，即M这时过程才干指数用Cpk表示CpK=1-KCp =(T-2 )/6式中： 分布中心偏离公差中心的量简称偏离量， =-M=X-M 。 K平均值与公差中心值之间偏向的程度简称偏离度， K=2 /T=2 X-M/T 。假设K1，那么规定CpK=0。 34.3、规定双侧公差限且有偏过程才干的调整： 当有偏M时，能否需将数据中心调整到与公差中心一致，那么取决于多种要素，如Cp值的富有度、调整的难易程度、调整的经济性、对最终产品的影响等。下面给出的情

13、况可供参考35.3、规定双侧公差限且有偏过程才干的调整：CpK偏离度K（%）建议的措施1.33CpKK12.5不必调整1.00CpK1.3312.5K25密切关注，必要时采取措施0.67CpK1.0025K50应予以调整CpK 0.6750K采取纠正措施或停止生产36. 计算练习 某产品的体积要求是200.15，抽100个样品，测得：X =20.05，S=0.05 。求过程才干指数。知：M=20.00 =M-X=0.05 ，K=2 /T=0.1/20.15-19.8533%CpK=(T-2 )/ 6 (T-2 )/ 6S=20.15-19.85-20.05/(60.05)0.67 查前页的表37. 五、工序才干指数的评定 看教材 170页的表对例题的消费过程进展调整后，又