SAS软件在质量管理中的应用_第1页
SAS软件在质量管理中的应用_第2页
SAS软件在质量管理中的应用_第3页
SAS软件在质量管理中的应用_第4页
SAS软件在质量管理中的应用_第5页
已阅读5页,还剩8页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、SAS软件在质量管理中的应用吕杰 温德成 肖宏川随着信息技术的飞速发展,企业信息化的时代已经到来。质量管理作为企业管理的重要组成部分,质量管理也要实现信息化。同时,由于下现代工业中对产品或服务的质量要求越来越高,质量管理人员需要分析大量质量数据。过去以手工方式计算变量绘制图形的方法已经不再可行,这就要求我们应用计算机和统计软件来更好地进行质量管理。 SAS(StaatistiicalAnnalysiisSysttem,统计计分析系统)软软件是世界上上著名的统计计分析软件之之一。在数据据处理和统计计分析领域,SSAS软件被被誉为国际上上最权威的优优秀统计软件件包,广泛应应用于各种领领域,发挥着着

2、重要的作用用。SAS系系统中提供的的主要分析功功能包括统计计分析、决策策分析、财务务分析和全面面质量管理工工具等等。 目前,已有很多多企业成功地地应用SASS软件解决质质量问题,如如上海 HYPERLINK o gm,通用 通用 HYPERLINK o qiche,汽车 汽车采用SAAS的保修 HYPERLINK o anli,案例,解决方案 解解决方案,将将质量问题解解决周期缩短短70%;上上海宝钢使用用SAS软件件来提高其产产品质量和改改进供货流程程;韩国浦项项制铁采用SSAS9推动动其质量流程程管理。本文文将简要介绍绍SAS软件件的描述性统统计功能和统统计质量管理理模块在质量量管理中的应

3、应用。 一、质量数据的的描述性统计计分析 通常,我们拿到到一组质量数数据时,首先先要对这组数数据有个大概概了解,或者者说有个粗略略的认识,之之后再根据具具体需要进行行更深入的分分析。描述性性统计分析便便为我们提供供这样一种功功能,它通过过对计算数据据的均值告诉诉我们样本数数据的分布中中心在哪儿,为为下一步计算算Cp值和CCpk值做准准备;计算方方差让我们了了解分布的分分散程度如何何;计算偏度度峰度使得我我们能初步判判断数据分布布的正态性。下下面让我们一一起通过实例例来学习如何何用SAS软软件对质量数数据进行描述述性统计分析析。 某企业生产产品品的一个关键键质量特性是是产品重量,现现对该企业抽抽

4、检的1000件产品的重重量(表1)进进行描述性统统计分析。首首先将记录为为Excell文件的重量量数据导入SSAS软件,在在File菜菜单下选择IImporttData,导导入数据类型型选择Exccel,之后后浏览找到数数据文件导入入。然后点击击Soluttions菜菜单,打开AASSISTT模块,依次次选择DATTAANALLYSISELEMEENTARYYSummaarystaatistiics,这样样便进入了描描述性统计分分析的界面。在在Tablee栏里选择刚刚刚导入的重重量数据(数数据集),在在Colummns栏里选选择所要分析析的变量weeight,然然后选择需要要分析的统计计量,如

5、Meean(均值值)、Rannge(极差差)、Varriancee(方差)、SSkewneess(偏度度)、Kurrtosiss(峰度)等等等。最后选选择RunSubmiit运行程序序,便得到了了我们需要的的结果(如图图1所示)。 可以看出,抽取取的这批产品品重量的均值值是10266.79g,方方差是80.147,偏偏度是-0.108,峰峰度是0.2244。因此此这组样本的的重量数据分分布曲线接近近正态分布,呈呈正偏态、尖尖削峰。图1重量数据描描述性统计结结果二、运用SASS进行直方图图分析 直方图是频数直直方图的简称称。它是用一一系列宽度相相等、高度不不等的长方形形表示数据分分布状的图。直直

6、方图一般用用于观察和分分析数据的波波动情况。它它的作用主要要有:显示产产品或工序质质量波动的状状态;调查工工序的过程能能力;较直观观地传递有关关工序质量状状况的信息;根据数据波波动的分布有有目的地进行行质量控制和和改进。 我们应用描述性性统计分析中中某企业生产产产品的重量量观测数据(表表1),同时时增加一个限限制性条件-重量规范范要求为100000+550(g),来来绘制分析产产品重量的直直方图。在前前面的描述性性统计分析中中,根据偏度度和峰度我们们已经可以初初步判断数据据分布基本接接近正态分布布,下面我们们通过绘制直直方图来进一一步观察观测测数据的分布布状况。 由于SAS软件件的统计质量量管

7、理模块中中没有直接的的直方图分析析项,因此我我们将借助SSAS软件的的条形图功能能绘制直方图图。首先选择择Soluttions菜菜单下的ASSSIST模模块,再依次次选择GRAAPHICSSBARCHHARTS,进进入条形图分分析界面。在在Tablee栏里选择导导入的数据集集,在Barrvaluees栏里选择择Frequuency(defauult),即即按照频数绘绘图,然后在在Charttcolummn栏里选入入要分析的变变量weigght。在SSAS软件中中,默认绘制制的是垂直条条形图,即VVerticcal,如果果绘制水平条条形图则需要要将图形类型型选为Horrizonttal。在此此我

8、们将分别别选择Verrticall和Horiizontaal进行两次次分析。最后后点击RunnSubmiit运行程序序,便得到了了直方图分析析结果(如图图2和图3所所示)。可以以看出,水平平直方图右侧侧依次显示了了每组的频数数、累计频数数、百分比以以及累计百分分比。 图2垂直直方图图分析结果图3水平直方图图分析结果通过直方图我们们可以得知,利利用观测数据据绘制的直方方图属于正常常型直方图,即即工序处于稳稳定状态。考考虑到产品重重量规范要求求100000+50(gg)可知,尽尽管此时工序序处于稳定状状态,但由于于数据极大值值和极小值非非常接近公差差上限和下限限,因此工序序属于无富余余型,即企业业

9、应采取措施施,减小标准准偏差s。再再结合前面描描述性统计分分析结果可知知,分布中心心1026.79g与公公差中心10025g不重重合,向右偏偏移,这一点点通过偏度也也可以得到同同样的结论。三、运用SASS进行排列图图分析 排列图又叫帕累累托图、主次次图。它是将将出现的质量量问题和质量量改进项目按按照重要程度度依次排列而而采用的一种种图表。可以以用来分析质质量问题,确确定产生质量量问题的主要要因素。 某工业有限公司司钻头车间QQC小组在分分析钻头车间间的锥柄扭制制钻头的废品品率较高的情情况时,做出出的统计资料料如表2所示。将数数据导入SAAS软件后,在在Soluttions菜菜单下选择AASSI

10、STT模块,然后后依次选择DDATAANNALYSIISELEMEENTARYYQUALIITYCNTTLPARETTO,进入排排列图分析界界面,在Acctiveddataseet中选入导导入的数据文文件,令废品品原因项目为为Proceessvarriablee,频数为FFrequeencyvaariablle,运行程程序,即可得得到排列图分分析结果(如如图4所示)。 根据绘制的排列列图以及800/20原则则可知,造成成锥柄扭制钻钻头废品率高高的主要原因因是接柄和扭扭槽问题。了了解到主要问问题之后,我我们需要进一一步分析造成成这些问题的的原因究竟是是什么,此时时,我们可以以用因果图之之一质量工

11、具具进行分析。下下面我们将介介绍接柄问题题的因果图分分析。 表2锥柄扭制钻钻头的废品统统计表图4排列图分析析结果四、运用SASS进行因果图图分析 因果图又叫鱼刺刺图或特性要要因图,是用用来表示质量量特性波动与与其潜在(隐隐含)原因的的关系,即分分析表达因果果关系的一种种图表。适用用于有多种复复杂原因影响响,又无法用用准确的数据据进行定量分分析的情况。 在SAS软件中中,首先选择择Soluttions菜菜单下的ASSSIST模模块,然后依依次选择DAATAANAALYSISSELEMEENTARYYQUALIITYCNTTLISHIKKAWA,选选择建立一个个新的因果图图,进入因果果图的分析界界

12、面,依次在在结果、大原原因、中原因因、小原因框框内输入相应应的质量问题题原因分析。 在前面的排列图图分析中我们们已经得知,造造成锥柄扭制制钻头废品率率高的主要原原因之一是接接柄问题,下下面我们用因因果图分析造造成这一问题题的原因。 图5接柄工序废废品率超标的的因果图分析析结果图5接柄工序废废品率超标的的原因进行分分析得到的结结果。由图可可以看出,造造成接柄问题题的原因可以以从操作方法法、操作者、材材料以及设备备四个方面进进行分析,对对每一个大原原因又可继续续分析其中原原因以及小原原因,最终找找出引起接柄柄工序废品率率超标的具体体原因,得到到纠正措施。五、运用SASS进行过程能能力分析 通过IS

13、O90000:20000族标准准我们可以看看出,过程贯贯穿于标准始始终。过程能能力和过程能能力指数应用用得越来越广广泛。过程能能力是指工序序过程生产出出合格产品的的能力,也是是指过程在稳稳定状态下的的胜任加工的的能力,即人人员、材料、机机器设备、方方法、环境、检检测等质量因因素充分规范范化,处于稳稳定控制状态态下所表现出出来的保证工工序过程质量量的能力。过过程能力指数数是表示过程程能力或工序序能力满足过过程质量标准准要求程度的的量值。 设某化学用品厂厂生产一种产产品,每种产产品需要反应应试剂至少为为5.00克克,但是不能能超过5.550克,为了了控制生产过过程,该厂QQC小组用控控制图对生产产

14、过程进行监监控。QC小小组以连续生生产的5个产产品为一个样样本组,每间间隔1小时抽抽取一个样本本,共取255组,将数据据记入表1中中。首先选择择Soluttions菜菜单下的ASSSIST模模块,再依次次选择DATTAANALLYSISELEMEENTARYYQUALIITYCNTTLCAPABIILITY,进进入过程能力力分析界面。在在Activvedataaset栏里里选择导入的的数据集,再再将观测值选选入Variiablettoanallyze(分分析变量),再再点击Speecificcationnlimitts进入公差差界限界面,在在Lowerrspeciificattionliimi

15、t栏里里填入公差下下限5.000,在Uppperspeecificcationnlimitt栏里填入公公差下限5.50。下面面选择输出图图形,在过程程能力模块里里,SAS提提供了五种图图形分析供我我们选择,分分别是:CDDF图、直方方图(Hisstograam)、P-P图、Q-Q图以及概概率图(Prrobabiility),或或者不输出任任何图形。本本文我们在PPlots栏栏里选择Noone,即不不输出任何图图形。点击RRun运行程程序后可以得得到过程能力力分析的结果果。该结果由由八部分组成成,包括基本本统计分析、正正态检验、过过程能力指数数等等。限于于篇幅,本文文只列出部分分分析结果,图图1

16、是过程能能力指数分析析的结果。SSAS软件不不仅计算了CCp、Cpll、Cpu以以及Cpk值值,同时还计计算了各个值值的95%置置信区间。 由图6可知,该该化学用品生生产厂生产过过程的过程能能力指数Cpp=1.1113,修正的的过程能力指指数Cpk11.038,因因此过程能力力尚可,但必必须用控制图图或其他方法法对过程进行行控制和监督督,以便及时时发现波动异异常,对产品品按照正常规规定进行检验验。下面我们们用控制图对对该过程继续续进行分析,以以确定该过程程是否出现波波动异常。 表3反应试剂用用量表图6过程能力分分析部分结果果六、运用SASS进行控制图图分析 控制图又称为管管理图。它是是用来区分

17、由由异常原因引引起的波动、还还是由过程固固有的原因引引起的正常波波动的一种有有效的工具。GGB/T40091-20001是关于于常规控制图图的国家标准准。常见的控控制图可分为为两类,计量量值控制图和和计数值控制制图,每类下下面又各有几几种控制图。计计量值控制图图包括平均值值-极差控制制图、平均值值-标准差控控制图、中位位数-极差控控制图以及单单值-移动极极差控制图,计计数值控制图图包括不合格格品数控制图图、不合格品品率控制图、缺缺陷数控制图图以及单位缺缺陷数控制图图。本文将选选用最常用的的平均值-极极差控制图为为例说明如何何用SAS软软件实现控制制图。 我们继续前面的的过程能力分分析,绘制该该

18、化学用品生生产厂生产过过程的控制图图。首先将数数据导入SAAS软件后,然然后选择Soolutioons菜单下下的ASSIIST模块,再再依次选择DDATAANNALYSIISELEMEENTARYYQUALIITYCNTTLCONTRROLCHAARTS,进进入控制图分分析界面。在在Activvedataaset栏里里选择导入的的数据集,在在Typeoofconttrolchhart栏里里选择控制图图类型,本文文选择Meaanandrrangecchartss,即平均值值-极差控制制图。在Prrocesssvariaable栏里里选择所要分分析的数据项项,即观测记记录值。再从从Subgrroupvaariablle栏里的EEntertthenummberoffmeasuuremenntstofformeaachrattionallsubgrroup内填填入5,即样样本容量。SSAS软件的的控制图分析析部分还集成成了检验功能能,即判断控控制图是否出出现异常现象象。点击AddditioonalopptionssTestssforsppecial

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论