质量管理期末复习2

一、题型;1.单选(10题)10分2.多选（7题）14分3.名词解释（4题）12分4.简答（4题）24分5.计算（3题）40分二、核心概念：笔记质量：一组固有特性满足要求的程度（术语）就是适用性—朱兰（基本定义）全面质量管理（TQM）：一个组织以质量为中心，以全员参与为基础，目的在于通过让顾客满意和本组织所有成员及社会受益达到长期成功的管理途径（全员参与质量管理，全过程质量管理，全方位质量管理，多种多样的质量管理工具）质量环：从识别需要到评价这需要是否得到满足的各个阶段中影响质量的相互作用活动的概念模式PDCA循环：又叫戴明循环，plan（计划）实施do检查（check）处理（action）是美国质量管理专家戴明首先提出的，它是全面质量管理所应循环的科学程序8020原则：就是重要的少数和普通的多数，即原因和结果，投入和产出，努力和报酬之间本来存在着无法解释的不平衡文件：是信息及其承载媒体“36”原则：如果x服从正态分布，那么在正负36范围内包含了99.73%的质量特性值（在正负36范围内几乎100%地描述了质量特性值得总体分布）8.产品：即过程的结束，（服从的软件，硬件和流程性，材料是四种通用的产品9.工序能力：工序能力指数越大，说明工序能力越能满足技术要求，甚至有一定的能力储备，产品质量越有保证。三、简答：1、ISO9000-2000的核心标准答：四个核心标准：ISO9000质量管理体系－基本原理和术语ISO9001质量管理体系－要求ISO9004质量管理体系－业绩改进指南ISO19011质量和/或环境管理体系审核指南2、通常可以将过程变异分为哪两类？如何区分？答：6M所导致的变异有两类：1）.随机性变异（偶然性原因，正常原因）：变异出现是随机的，不易识别，不可避免2）.系统性变异（或称系统性原因、异常原因）：失控状态，可以追溯变异的原因，容易识别，可以避免3、新七种工具？老七种工具？一、调查表调查表也称为检查表、核对表、统计分析表，是系统地收集资料和整理质量原始数据，确认事实，并对质量数据进行粗略整理和分析的统计图表。常用的调查表：1）不合格品项目调查表2）缺陷位置调查表3）质量分布调查表4）矩阵调查表二、分层法1、定义：又叫分类法、分组法。所谓分层就是为了分清影响质量的原因所在和明确措施方向，把性质相同的数据分到一起,以便发现产生质量问题的原因。通过数据分层把错综复杂的影响因素分析清楚。2、分层的方法：（1）按时间分层按小时、日期、周、月、季…..等.例:制程中温度的管理就常以每小时来分层.（2）按操作人员分层包括操作人员的班组、操作方法、熟练度、年龄、性别、教育程度…..等.（3）按机械、设备分层场所、机型、年代、工具、编号、速度…..等例:不同机型生产相同产品以机型分别来分析其不良率.（4）按作业条件分层包括温度、湿度、压力、天气、作业时间别作业方法、测定器…..等例:对温度敏感的作业现场所应记录其温湿度,以便温湿度变化时能层别比较.（5）按原材料分层可以按供应者、批次、制造厂、产地、材质大小类别、贮藏期间、成分…..等的不同分层.例:同一厂商供应的原材料也应做好批号记录,领用时均能加以层别,以便了解各批原料的质量,不良发生时更能迅速采取应急措施,使损失降到最小程度.（6）按测定分层可以按测定器、测定者、测定方法的不同加以分层（7）按检查分层可以按检查员、检查场所、检查方法…..等分层.（8）其它包装别、搬运方法别…..等.三、排列图1.排列图的作图方法步骤：①将用于排列图所记录的数据进行分类。②确定数据记录的时间。③按分类项目进行统计。④计算累计频率。⑤准备坐标纸，画出纵横坐标。⑥按频数大小顺序作直方图。⑦按累计比率作排列曲线。⑧记载排列图标题及数据简历。四、直方图正常型（标准）直方图正常型直方图具有“中间高，两边低，左右对称”的特征，它的形状像“山”，字。因此，根据产品质量特性值的频数分布所画出来的直方图是正常型时，就可初步判断为生产过程是稳定的，或工序加工能力是充足的不正常直方图因为有少数变量值很大，使曲线右侧尾部拖得很长，称为右偏态或正偏态；因为有少数变量值很小，使曲线左侧尾部拖得很长，称为左偏态或负偏态2.在直方图中数据的中间值频数少，有左右两个峰。出现双峰型直方图，这是由于观测值来自两个平均值相差大的总体，数据混在一起。如：将两个工人或两台机床等加工的相同规格的产品混在一起所造成的。3.在主体直方图的左侧或右侧出现孤立的小块，像一个孤立的小岛。出现孤岛型直方图，是夹杂了其他分布的少量数据造成的，说明有特殊事件发生。可能是一时原材料发生变化，或者一段时间内设备发生故障，或者短时间内由不熟练的工人替班等。所以，只要找出原因，就能使直方图恢复到正常型。4.与双峰型类似，由于几种平均值不同的分布混在一起。或由于生产过程中某种缓慢变化因素影响造成（刀具磨损）。5.折齿型直方图形状凹凸相隔，象梳子折断齿一样。出现折齿型直方图，多数是由于测量方法，或读数存在问题，或处理数据时分组过多等原因造成。应重新收集和整理数据。6.绝壁型直方图左右不对称，并且其中一侧像高山绝壁的形状，当用剔除了不合格品的产品质量特性值数据作直方图时，往往会出现绝壁型直方图。此外，亦可能是操作者的工作习惯，习惯于偏标准下限，于是出现左边绝壁的直方图。五、散布图六、因果图七、排列图新七种工具关联图法亲和图法（KJ法）系统图法矩阵图法矩阵数据分析法过程决策程序图法(PDPC法)网络图法（箭条图法）4、控制图的构成要素、三大判稳及八大判异准则时间时间TIME或样本号1）横坐标：以时间先后排列的样本组号。

纵坐标：质量特性或样本统计量(如：样本平均值)。

上控制界限UCL：UpperControlLimit

下控制界限LCL：LowerControlLimit

中心线CL：ControlLimit2）控制图的三大判稳原则：

（1）连续25点在控制线内；

（2）连续35点最多有一点出界（3）连续100点最多有两点出界。满足上面任意一点都可以判定为稳态。3）控制图八大判异准则⑴1界外（1点落在A区以外）⑵2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的A区内）

⑶4/5C（连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外，即A、B区内）⑷6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）

⑸8缺C（连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）

⑹9单侧（连续9点落在中心线同一侧）⑺14交替（连续14点相邻点上下交替）⑻15全C（连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内）5、PDCA循环一：1）PDCA循环又叫戴明环，是美国质量管理专家戴明博士首先提出的，它是全面质量管理所应遵循的科学程序。PDCA是英语单词Plan(计划)、Do(执行)、Check(检查)和Action(处理)的第一个字母，PDCA循环就是按照这样的顺序进行质量管理，并且循环不止地进行下去的科学程序。二：1.PDCA循环的特点（1）一环扣一环，周而复始（2）大环带小环（3）阶梯式上升三：2.PDCA的内容（4个阶段8个步骤）其中A是关键阶段四个阶段与八个步骤：1.计划阶段：1.分析现状，找出问题2.分析质量问题中的影响因素3.找出质量的主要原因4.针对主要原因，拟定措施计划2.执行阶段：5.执行措施，实施计划3.检查阶段：6.检查效果，发现问题4.处理阶段：7.总结经验，成功经验总结出来，纳入标准8.没有解决的问题，转入下一个循环6、为什么过程能力一般用6σ（即μ±3σ）表示？产品质量波动的大小，通常是在过程处于稳定状态下，以它所形成的概率分布的标准差σ来表示，因此σ是过程能力大小的度量基础。在稳定生产状态下，影响工序能力的偶然因素的综合结果近似地服从正态分布。为了便于工序能力的量化，可以用3σ原理来确定其分布范围:当分布范围取为±3σ时，产品质量合格的概率可达99.7%接近于1。因此以±3σ，即6σ为标准来衡量工序的能力是具有足够的精确度和良好的经济特性的。所以在实际计算中就用6σ的波动范围来定量描述工序能力。记工序能力为B，则B=6σ。7、怎样对直方图全图形状的进行观察分析？1）观察与分析主要从两个方面入手：一是观察直方图的全图形状，可以大致看出生产过程的状态，初步判断影响工序的因素二是对照标准进行比较。通过对直方图显示的数据分布范围B与公差T进行比较，以及分布中心μ与公差中心M是否重合或偏离的程度进行比较，来判断工序能力能否满足质量要求。2）总的原则：观察是否是正态型的直方图3）参考第三题8、直方图与标准范围如何进行比较？直方图与标准范围进行比较时一般从以下两个方面入手：（1）对直方图显示的数据分布范围B与公差T进行比较；（2）对分布中心μ与公差中心M是否重合或偏离的程度进行比较,符合规定的直方图大致有下面六种类型未超标准范围之（1）理想型分布中心与公差中心基本重合，且T>B，工序能力充足未超标准范围之（2）偏心型分布中心与公差中心发生偏移，且T>B，如不调整并加以必要的控制，分布将继续偏移，不合格品将产生μμMμM直方图的分布范围B位于标准范围T内，数据变化仍比较集中，但分布中心偏移标准中心，并且直方图的一侧已达到标准界限，此时状态稍有变化，产品就可能超出标准，出现不合格品。因此，需要采取措施，调整分布中心使得分布中心与标准中心重合。未超标准范围之（3）无富余型分布中心与分差中心基本重合，且TB，工序能力没有富裕，应该提高工序能力，使发生不合格品的风险降低直方图的分布范围B没有超出标准范围T，但没有余量。此时分布中心稍有偏移便会出现不合格品，所以应及时采取措施，缩小产品质量特性值的分布范围，减少标准差S。未超标准范围之（4）能力富余型分布中心与公差中心基本重合，且T>>B，属于工序能力过高的情况，应该做经济性分析，充分利用这一资源产品质量特性值的分布非常集中，致使直方图的分布范围B与标准范围T之间的余量过大。此时，可对原材料、设备、工艺等适当放宽要求，从而降低生产成本;或者加严标准，提高产品的性能超出标准范围之（1）偏心型产品质量特性值的分布中心向左(或向右〉偏离标准中心，致使直方图分布范围B的下界限(上界限)超出标准范围T的下界限(或上界限)，因而在下界限(或上界限)出现不合格品，此时，应设法提高(或降低)产品质量特性值的平均值，使直方图的分布中心向右(或向左)移动，从而使直方图的分布范围完全落在标准范围之内。超出标准范围之

（2）能力不足型

直方图的分布范围B超出标准范围T，此时，在标准上界限和下界限都出现不合格品。这种情况通常是由于产品质量特性值的标准差太大，这时，应及时采取技术措施，降低分布的标准差。如果属于标准定得不合理，可以放宽标准范围。四、

计算：1、计算工序能力指数Cp,Cpk，判断工序能力等级，并指出应采取怎样的改进措施答：1）知识点：过程能力指数是反映过程能力满足产品质量标准（规范、公差等）能力的参数。一般记做CP。是产品的技术要求（公差T）与工序能力的比值Cp=T/B=T/6σ式中：T，公差；B，过程能力工序能力指数是衡量工序能力大小的数值。工序能力指数越大，说明工序能力越能满足技术要求，甚至有一定的能力储备，产品质量越有保证。2）过程能力指数的评定

过程能力的分等——特级1、Cp>1.67，特级，过程能力过高对一般产品来讲，这时的过程能力过高。可以采取的措施有：缩小公差范围；放宽对特性值波动的限制；该用精度较差的设备以降低成本；放宽质量检验，如采用免检等。高科技产品往往要求Cp>2.2、1.67≥Cp>1.33，一级，工序能力充足对一般产品来讲，这时过程能力充足。这往往是一种理想的状态。这时对非关键性特性值也可以放宽对其波动的限制，一般应该用控制图进行质量控制，以保证其处于统计控制状态；对产品的检验可以放宽。3、1.33≥Cp>1.00，二级，工序能力尚可对一般产品来讲，这时的过程能力尚可，这时应该用控制图加以控制，防止发生大的波动；在Cp值接近于1.00时，出不合格品的可能性增大，这时应加强对设备等的检查；对生产的产品应该进行抽样检验。4、1.00≥Cp>0.67，三级，工序能力不充足对一般产品来讲，这时过程能力不足。应分析特性值波动大的原因，并采取措施；对不影响最终质量的特性可以放大公差；对产品必须加强检查。5、Cp＜0.67，四级，工序能力太低对一般产品来讲，这时的过程能力严重不足。应从多方面分析原因，对工艺进行根本的改革，对已生产的产品要严格检查。3）例题：例：某零件内径尺寸公差为，加工数量为100件的一批零件以后，计算得，S=0.005，求该工序的工序能力指数CP,并根据工序能力指数评价的一般准则评价CP值。解：公差中心又已知μ＝所以，分布中心μ和公差中心M重合，则Cp=1.17,属于二级工序能力，1.33＞CP≥1的范畴，可以作出工序能力尚可的评价。估计该工序不合格品率为0.0004619.9919.9920.007520.025PUPLTUTLT＝0.00354)、过程能力指数的计算:1、双向公差，且分布中心和标准中心重合的情况（X的平均数与M重合）M：公差分布中心μ：样本分布中心T：公差范围TU：上偏差TL：下偏差S为样本偏差，σ为总体偏差2、双向公差，分布中心和标准中心不重合的情况：其中，K是修正系数，它的计算公式是：ε是中心偏移量由以上公式可知：1.当μ恰好位于标准中心时，|M-μ|=0，则K=0，这就是分布中心与标准中心重合的理想状态；2.当μ恰好位于标准上限或下限时，即μ=TU或μ=TL时，则K=1；3.当μ位于标准界限之外时，即ε>T/2，则K>1。所以K值越小越好，K=0是理想状态。5）例题1：例：某零件内径尺寸公差为，加工数量为100件的一批零件以后，计算得S=0.005，求工序能力指数CP,并对CP值加以评价。解：公差中心又已知μ＝所以，，分布中心向右偏移，偏移量为则偏移系数所以，Cp=0.933,属于三级工序能力，1.0＞CP≥0.67的范畴，工序能力不足。例题2：6）、单侧公差的过程能力指数Cpu和Cpl：在许多情况下，质量标准只规定单侧的界限。对于技术要求以不大于或不小于某一标准值的形式表示，这种质量标准就是单侧公差。例如机电产品的机械强度，耐电压强度，抗拉强度，寿命，可靠性等，要求不低于某个下限值，而上限越大越好。而有时又只有上限要求，如机械工业产品的清洁度，噪声，原材料所含杂质等，其下限越小越好，只要规定一个上限就可以了。单向公差要求的CP值计算公式是由双向公差的CP值基本计算公式推导而来的，即：因为正态分布是对称分布，所以：TU-μ=μ-TL则只有下限要求的CP值为：同理得：（1）只规定上限的质量特性界限：工序能力指数为：（2）只规定下限的质量特性界限：工序能力指数为：例题：某一产品含某一杂质要求最高不能超过12.2毫克，样本标准差s=0.038，样本均值为12.1。求工序能力指数。解：已知TU=12.2，X的平均=12.1，s=0.038，则：过程能力指数－双侧公差（单侧公差）：课件26.27页7）提高过程能力指数的途径：根据公式可知，影响过程能力指数有3个变量：1.产品质量规范（公差范围T）;2.过程加工的分布中心与公差中心的偏移量ε；3.过程加工的质量特性分散程度，即标准偏差σ。1）、调整过程加工的分布中心，减少中心偏移量。（1）通过收集数据，进行统计分析，找出大量连续生产过程中由于工具磨损、加工条件随时间逐渐变化而产生偏移的规律，及时进行中心调整，或采取设备自动补偿偏移或刀具自动调整和补偿等；（2）根据中心偏移量，通过首件检验，可调整设备、刀具等的加工定位装置；（3）改变操作者的孔加工偏向下差及轴加工偏向上差等的倾向性加工习惯，以公差中心值为加工依据；（4）配置更为精确的量规，由量规检验改为量值检验，或采用高一等级的量具检测。2）、提高过程能力，减少分散程度。（1）修订工序，改进工艺方法，修订操作规程，优化工艺参数，补充增添中间工序，推广应用新材料、新工艺、新技术；（2）检修、改造或更新设备，改造、增添与公差要求相适应的精度较高的设备；（3）增添工具工装，提高工具工装的精度；（4）改变材料的进货周期，尽可能减少由于材料进货批次的不同而造成的质量波动；（5）改造现有的现场条件，以满足产品对现场环境的特殊要求；（6）对关键工序、特种工艺的操作者进行技术培训；（7）加强现场的质量控制，设置过程质量控制点或推行控制图管理，开展QC小组活动；加强质检工作。3）、修订公差范围：修订公差范围，其前提条件是必须保证放宽公差范围不会影响产品质量。在这个前提条件下，可以对不切实际的过高的公差要求进行修订，以提高过程能力指数。只有当中心偏移量ε＝0，而CP值仍然小于1时，才考虑提高过程能力，减少过程加工的分散程度或考虑是否有可能放宽公差范围。放宽公差范围必须不影响产品质量，不影响用户使用效果。2、计算工序能力指数和不合格品率：同13、给出数据能作排列图，找出急待解决的问题：排列图的作图方法步骤①将用于排列图所记录的数据进行分类。②确定数据记录的时间。③按分类项目进行统计。④计算累计频率。⑤准备坐标纸，画出纵横坐标。⑥按频数大小顺序作直方图。⑦按累计比率作排列曲线。⑧记载排列图标题及数据简历。例题:笔记练习：某部门将上月生产的产品作出统计，总不良数409个，其中不良项目依次为：名称频数累计频数累计频率拉弧25125176.9%功率不合格3728888.3%掉膜1630493.3%端面不平1031496.3%其它12326

由排列图和上表可知，因拉弧不合格占生产总数10.3%，占缺陷总数的比率为76.9%，是诸多质量问题中的首要问题，属于A区，应该首先加以解决。4、给出频数分布表能绘出相应的直方图，标出公差的上限、公差下限和公差T。并能结合绘制的直方图对生产情况、工序能力如何进行分析。直方图的绘制1、建立频数分布表频数分布表是在绘制直方图之前建立的统计样本数据在各组之间分布频数的表格。能够清楚地显示出该数据的集中趋势和离散程度。建立频数分布表的步骤1、统计样本观测值的个数n2、预定分组数k:(1)一般k≈（经验公式）(2)k=1+3.3lgn当n=100时k=1+3.3lg100=1+6.6=7.6≈8(3)）根据下表确定，k取奇数为好7、绘制频数分布表并进行统计频数8、累加求出各组频数9、求出累计频数为避免出现数据值与组界限值重合造成频数计算困难，组的界限值可以从每一个界限值上加上或减去1/2测量单位。比如最小测量单位是整数，其组界可以从每组界限值上加上或减去0.5。绘制直方图步骤：（1）按数据值比例绘制X轴（注意标上刻度和单位）按频数值比例绘制Y轴，注意y轴上频数的最大值应超过各组的最大频数（2）根据频数分布表绘制条柱（3）标注说明在直方图上应标注出公差范围（T）、样本大小（N）、样本的平均值、标准差及平均值的位置。还可以标明数据的出处，采集的原因、时间、采集方式及采集人员等有关信息例题:生产某种滚珠，要求其直径x为15.0±1.0(mm)，试用直方图进行统计分析。1、从数据中找出最小值S和最大值L。Rmin=14.1Rmax=15.92、决定组数。K=73、计算组距。组距h=R/K=(15.9-14.1)/7=0.26≈0.34、求界限值。5、计算组中值。第一组LB1＝14.1–0.05=14.05UB1＝14.05＋0.3＝14.35第二组LB2＝14.35UB2＝14.35＋0.3＝14.656、统计频数。7、列频数分布表。T=14.5±1.0分布中心向右偏离标准中心，致使直方图分布范围B的上界限超出标准范围T的上界限，因而在上界限出现不合格品以坐标横轴表示组中值,坐标纵轴表示频数,所画出的多边形图称为频数多边图,简称多边图。多边图的作法与直方图类似,不同的只是多