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文档简介

1、,定义 适用场合 绘图步骤 注意事项 案例,检查表,分层法,因果图,排列图,散布图,直方图,控制图,目 录,定义,直方图,直方图:将一个变量的不同等级的相对频数用矩形块标绘的图表(每一矩形的面积对应于频数)。是从工序中随机抽取样本,将数据(从数据的计算中获取的新数据)进行整理,绘制成图,从中找到质量波动规律,预测工序质量的一种工具。,直方图,为判断过程质量提供信息,快速阐明数据的潜在分布,展示用表格难以说明的大量数据,显示各种数值出现的相对频率,揭示数据的中心、波动及形状,直方图的作用,直方图,适用场合三,判断一批已加工完毕的产品,为计算工序能力搜集有关数据,验证工序的稳定性,适用场合,汽车X

2、XX轴套外径原始数据表,示例,直方图,示例,直方图,步骤,直方图,2,3,4,5,明确衡量过程的特性值,收集数据(至少50个),计算极差R,确定分组数K和组距h,作频数分布表,1,6,7,画直方图,在图上记录有关资料,已知车削某零件外圆尺寸10+0.035mm,为调查车削某零件外圆尺寸的分布情况,从加工过程中取100个零件,测得尺寸10+x的x值如下,第一步,收集数据,求极差R; 在原始数据中找出最大值xmax和最小值xmin,计算二者的差值,就是极差; 本例中R=xmax-xmin=29-0=29,案例,直方图,第二步 确定分组的组数和组距; 一批数据究竟分多少组,通常根据数据的多少而定,可

3、参考下表。,步骤,第四步,确定各组界限; 第一组的下组界=最小值-h/2=0-1.5=-1.5 第一组的上组界=第一组的下组界+组距=-1.5+3=1.5 依次计算各组界值,直方图,本例中,取K=10, 第三步,确定组距 h=R/K=29/10=2.9 取h=3,第五步,计算组中心值; 为了计算的需要,往往要决定各组的中心值。每组的上下界限相加除以2,所得数据即为组中值。组中值为各组数据的代表值; 第一组中心值=(第一组上组界+第一组下组界)/2 =1.5+(-1.5)/2=0 依次计算各组中心值。,步骤,直方图,第六步,作频数分布表; 将测得的原始数据分别归入相应的组中,统计各组的数据个数,

4、即频数fi,各组频数填好后检查一下其总数是否与数据总个数相符,避免重复或遗漏。,频数分布表,步骤,第七步,画直方图; 以横坐标表示质量特性(本例中的质量特性就是加工尺寸),纵坐标为频数(或频率),在横轴上标明各组组界,以组距为底,频数为高画出一系列的直方柱,就成了直方图; 第八步,在直方图的空白区域,记上有关数据的资料,如收集数据据的时间、数据个数n、平均值、标准差s等等。,直方图,标准型,锯齿型,偏峰型,陡壁型 平顶型 双峰型 孤岛型,常见类型,应用,看形状 看位置,直方图,标准型:左右对称,最常见 锯齿型:数据分组过多,或测量读数错误 偏峰型:产品尺寸受公差影响 陡壁型:工序能力不足,进行

5、全数检查 平顶型:几种均值不同的分布混在一起 双峰型:均值相差较大的两种分布混在一起 孤岛型:中混有另一分布的少量数据,应用,直方图,这种形状最常见。数据的平均值与最大值和最小值的中间相同或接近,平均值附近的数据出现的频次最多,频次在中间值向两边缓慢下隐,以平均值左右对称。,标准型,应用,直方图,作频数分布表时,如数据过少,分组过多,数据量与分组不匹配时会出现此种情况。另外当测量方法不当或读错测量数据时,会出现这种情况。,锯齿型,应用,直方图,数据的平均值位于中间值的左侧(或右侧),从左至右(或从右至左),数据分布的频数增加后突然减少。形状不对称。当下限(或上限)受到公差等因素限制时,由于心理

6、因素,往往也会出现这种情况。(车外圆和镗孔),偏峰型,应用,直方图,数据的平均值远左离(或右离)直方图的中间值,频数自左至右减少(或增加),直方图不对称。当工序能力不足时,为找出符合要求的产品以全数检查后,常出现这种形状。,陡壁型,应用,直方图,靠近直方图中间值的频数较少,两侧各有一个“峰”。当有平均值相差较大的两种不同的分布混在一起时,常会出现这种情况。,双峰型,应用,直方图,当几种平均值不同的分布混合在一起时,常会出现这种形状。,平顶型,应用,直方图,在标准型的直方图的一侧有一个“小岛”。出现这种情况是夹杂了其它分布的少量数据,如,工序异常、测量错误或混有另一分布的少量数据。,孤岛型,应用,直方图,直方图与公差限,应用,直方图,满足公差要求,(a)状况无需调整,(b)要考虑减少波动,直方图不符合公差要求,SL (e) SU,直方图与公差限,应用,直方图,不满足要求,(c)采取措施接近中间值,(d)采取措施,减少波动,同时采取(c) 和(d)的措施,直方图结合公差限进行分析,能够更好的判断过程质量符合公差要求的程度。,应用,直方图,案例,直方图,案例,直方图,一批灯泡的寿命数据,依据下表做直方图,练习,直方图,1.判断

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