质量管理与控制(新)PPT课件教材讲义

质量管理与控制本章提纲一.质量管理的发展概括二.质量管理的概念及包括内容三.质量控制的统计方法一.质量管理的发展概况（一）美国质量管理的发展概况（二）日本质量管理的特色返回（一）美国质量管理的发展概况1.事后检验阶段2.事前控制阶段3.全面质量管理阶段返回（二）日本质量管理的特色1.质量概念2.四大支柱PDCA工作循环标准化运动QC小组活动QC教育3.重视新产品开发返回二.质量管理的概念及包括的内容（一）质量管理的概念（二）质量管理包括的内容返回全面质量管理就是在企业全体职工参加下，以数理统计方法为基本手段，充分发挥专业技术与管理技术的作用，使用最经济的方法研制、生产、销售和服务，确保产品质量满足用户需要的一整套质量管理工作体系。质量管理的概念与事后检验相比有哪些发展检查检查与预防控制与提高检查控制管理纵的发展设计过程制造过程使用过程服务、辅助过程横的发展全面质量管理的特点全面性全员性预防性服务性科学性返回三.质量控制的统计方法（一）关于数据的一些问题（二）质量控制的统计方法返回（一）关于数据的一些问题1.收集数据的目的2.数据的分类3.收集数据的方法4.收集数据时应注意的问题返回1.直方图法2.控制图法3.因果分析图法4.排列图法5.散布图（相关图）法6.分层法7.统计分析表（二）质量控制的统计方法返回直方图直方图是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以比较直观地看出产品质量特性的分布状态，可以判断工序是否处于受控状态，还可以对总体进行推断，判断其总体质量分布情况。直方图的画法例1：某厂测量钢板厚度，尺寸按标准要求为6mm，现从生产批量中抽取100个样本进行测量，测出的尺寸如下表所示，试画出直方图。No尺寸No尺寸15.776.275.936.086.03

116.126.186.105.955.95

26.016.045.885.926.15

125.955.946.066.005.75

35.715.755.966.195.70

135.865.846.086.245.61

46.196.115.745.966.17

146.135.805.905.935.78

56.426.145.715.965.78

155.806.145.566.175.97

65.925.925.756.055.94

166.135.805.905.935.78

75.875.635.806.126.32

175.865.846.086.245.97

85.895.916.006.216.08

185.955.946.076.005.85

95.966.066.255.895.83

196.126.186.105.955.95

105.955.946.076.025.75

206.035.895.976.056.45

步骤收集数据计算极差R确定组数K与组距h确定组的界限值计算各组中心值，整理频数表根据频数表画出直方图最大值Xmax=6.45

最小值Xmin=5.56

极差R=Xmax–Xmin=6.45-5.56=0.89返回本例中，K=10，

h=(R/K)=（0.89/10）=0.09

组数K的确定可根据下表选择返回数据个数N

分组数K

一般使用K

50-100

6-10

100-250

7-12

10

250以上

10-20

第一组的下界值为：

Xmin-测量单位/2=5.56-0.01/2=5.56-0.005=5.555第一组上界值为：5.555+0.09=5.645第二组上界值为：5.645+0.09=5.735……返回组号组界值组中值频数12345678910

5.555～5.6455.645～5.7355.735～5.8255.825～5.9155.915～6.0056.005～6.0956.095～6.1856.185～6.2756.275～6.3656.365～6.455

5.605.695.785.875.966.056.146.236.326.41

231315261515722100返回组限Tu=6.41TL=5.60频数2520151050N=100x=5.983s=0.168钢板厚度直方图返回

例2：生产某种轴，其尺寸规格φ50最小测定单位为0.001mm。现测得数据100个，资料如下表所示：+0.035+01234567891023161420271917171617261491114111713191720172016161124212751720816171616142213142719162016159178191481927222109320146111272091320101610191315151413251491681678135139161914291814181310列最值12345678910最大值26272020292224212725最小值99681278053组距xi频数fifixixi2xi2fi-1.5-1.51.5-4.54.5-7.57.5-10.510.5-13.513.5-16.516.5-19.519.5-22.522.5-25.525.5-28.528.5-31.50369121518212427301151413271812351100

033012615640532425272135301534

093681144225324441576729900

09180113418726075583252921728364590026667组限频数302520151050返回直方图的类型：正常型直方图：异常型直方图：

孤岛型

双峰型

平峰型

陡壁型直方图的判断：返回异常型直方图：孤岛型工序质量有异常由于两个不同的分布混在一起造成的双峰型异常型直方图：平顶型由于生产过程中某种缓慢的带有变动倾向的因素在起作用数据读取有误差锯齿型偏向型（左）偏向型（右）异常型直方图：只有公差上限要求只有公差下限要求返回直方图的判断：T——公差B——实际尺寸分布TBTTBBT＞B

T＜BT＝B返回T＜B

控制图控制图又称管理图，它是一种有控制界限的图。示例用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图通常以样本平均值x为中心线，以上下取3倍的标准差（x+3σ）为控制界，因此用这样的控制界限做出的控制图叫做3σ控制图，是休哈特最早提出的控制图。质量特性数据控制上限UCL中心线CL控制下限LCL试样号（或取样时间）返回3σ3σ控制图的分类数据分布控制图名称代号备注计量值正态分布平均值-极差-R计量值控制图一般适用于以长度、强度、纯度等为控制对象的场合

平均值-标准偏差-S中位值-极差-R单值-移动极差

X-Rs计数值计件二项分布不合格品率P计数值控制图以计数值数据的质量特性为控制对象

不合格品数Pn计点泊松分布缺陷数C单位缺陷数UXXX~控制图的画法以上例的数据说明x-R控制图的作法。收集数据数据分组计算x与R计算x与R计算控制界限绘制控制图组号123456789106.0166.0005.8626.0346.0005.9165.9486.0185.9965.946R0.500.270.490.450.710.300.690.320.420.32组号111213141516171819206.0005.9425.9265.9085.9285.9085.9985.9626.0606.078R0.230.320.630.350.610.350.400.220.230.56XX返回K=20，每组容量n取4-5为宜，本例n=5返回x=i=1n∑xi1nR=xmax

–xmin

x=i=1k∑xi1kR=i=1k∑Ri1k=6.016+6.000+…+6.07820=5.975=0.50+0.27+…+0.5620=0.419x控制图的控制界限计算公式CL=xUCL=x+A2RLCL=x-A2RR控制图的控制界限计算公式CL=RUCL=D4RLCL=D3RnA2D4D321.8803.267—31.0232.575—40.7292,282—50.5772.115—60.4832.004—70.4101.9240.07680.3731.8640.13690.3371.8160.184100.3081.7770.223返回LCL=5.733UCL=6.217CL=5.9736.306.206.106.005.905.805.701.00.80.60.40.2UCL=0.886CL=0.419xR控制图的观察分析所谓控制图的观察分析是指工序生产过程的质量特性数据在设计好的控制图上标点后取得工序质量状态信息，以便及时发现异常，采用有效措施，使工序处于质量受控状态的质量控制活动。工序稳定状态的判断工序是否处于稳定状态的判断条件有二：

①数据点必须在控制界限之内；

②在控制界限内的数据点，排列无缺陷或者说数据点无异常排列。

工序稳定状态的判断如果数据点的排列是随机地处于下列情况，则可认为工序处于稳定状态：①连续25个点在控制界限内；②连续35个点，仅有1个点超出控制界限；③连续100个点仅有2个点超出控制界限。工序异常状态的判断只要具有下列条件之一时，均可判断为工序不稳定。①数据点超出控制界限（点在控制界限上按超出界限处理）；②数据在警戒区内。数据内在警戒区是指点处在2σ-3σ范围之内。若出现下列情况之一，均判定工序不稳定。①连续3点有2点在警戒区内；②连续7点有3点在警戒区内；③连续10点有4点在警戒区内。工序异常状态的判断数据点虽在控制界限内，但排列异常也属于工序不稳定：①连续链——在中心线一侧连续出现数据点。链的长度用链内所含点数的多少衡量。②间断链——多数点在中心线一侧。③倾向——数据点连续上升或下降。④周期——数据点的变动呈现明显的一定间隔。因果分析图

因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系，用树状结构画出事物因果关系的图。又由于它的形状像鱼的骨头，也有人称之为“鱼骨图”、“鱼刺图”。特性小原因细小原因中原因大原因因果分析图因果分析图方法因果分析图切削力机器未“三按”校直不好活塞杆弯曲材料料弯校直不知校直的影响人零件卧放未摆齐热处理进给量大磨削力大杆长中间无支顶返回排列图

排列图又称主次因素排列图法，是分析和寻找影响质量主要因素的一种工具。通过对排列图的观察分析，可抓住影响质量的主要因素。主次因素排列图：件数0原因原因原因原因原因0

100%90%80%70%60%50%返回小头直径小22蓄油孔扣环不良品数累积百分数211005015010050015014033.9803066.583.590.395.3100动平衡超差开档大法兰销孔大拐颈小曲轴加工不良品排列图散布图散步图又称相关图法、简易相关分析法。散步图是把两个变量之间的相关关系用直角坐标系表示的图表。它根据影响质量特性因素的各对数据，用点填列在直角坐标图上，以观察判断两个质量特性值之间的关系，对产品或工序进行有效控制。相关图（散布图）：图形X与Y关系简略说明

X变大时

Y也变大（强正相关）X是形响质量指标Y的重要因素。控制好因素X就可以把Y控制起来了。

X变大时

Y变小（强负相关）xyr=1r=-1yx∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵图形X与Y关系简略说明

X变大时

Y大致变大（弱正相关）X是形响质量指标Y的影响因素。同时还应考虑其它因素。

X变大时

Y大致变小（弱负相关）相关图（散布图）∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵∵yyxx0<r<1-1<r<0相关图（散布图）图形X与Y关系简略说明

X与Y

无任何关系

（毫无相关）