1、第四章 质量控制的几种统计方法,提纲,数据的收集与整理 主次因素排列图法 因果分析图法 分层法 统计分析表法 直方图法,1 数据的收集与整理,数据: 质量特性数据:测量质量特性所得的数据 计量值数据、计数值数据 总体: 母体,是研究对象的全体。一批零件、一个工序或某段时间内生产的同类产品的全部都可以称为总体,通常用N表示。 有限总体、无限总体 个体:构成总体的基本单位,每个零件、每件产品都是一个个体。 抽样检验:从总体中抽出一部分个体,并测试每个个体的有关质量特性数据,进行统计分析后,对总体作出估计和判断。,1 数据的收集与整理,样本: 又叫子样,是从总体中抽出来一部分个体的集合。 样本中每个
2、个体叫样品 样本中所包含样品数目称为样本大小,又叫样本量,常用n表示。 抽样分类 随机抽样是指总体中每一个个体都有同等可能的机会被抽到。 分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分层,然后在各层中按照随机原则抽取样本。 系统抽样又叫机械随机抽样,它是在时间和空间上按一定间隔从总体中抽取样本的一种方法。,1 数据的收集与整理,抽样数据统计量,1 数据的收集与整理,抽样数据统计量,1 数据的收集与整理,2 主次因素排列图法,主次因素排列图简称排列图,是为寻找主要问题或影响质量的主要原因所使用的图。它是由两个纵坐标、一个横坐标、几个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比曲线所组成的
3、图。它的基本图形见图1。 排列图又叫帕雷托图,它是由意大利经济学家帕雷托 (Pareto)提出的,他在分析社会财富分布状况时,发现少数人占着绝大多数财富,而绝大多数人却占有少量财富。在资本主义社会这种少数人占有着绝大多数财富左右着社会经济发展的现象即所谓“关键的少数,次要的多数”的关系。后来由美国质量管理专家朱兰(J. M.Jaran)引入质量管理中,成为一种简单可行,一目了然的质量管理工具。,2 主次因素排列图法,排列图的作图方法步骤 将用于排列图所记录的数据进行分类。分类的方法有多种,可以按工艺过程分、按缺陷项目分、按品种分、按尺寸分、按事故灾害种类分等。 确定数据记录的时间。汇总成排列图
4、的日期,没有必要规定期限,只要能够汇总成作业排列图所必须的足够的数据即可。 按分类项目进行统计。统计按确定数据记录的时间来作,汇总成表,以全部项目为100%来计算各个项目的百分比,得出频率。 计算累计频率。 准备坐标纸。画出纵横坐标。注意纵横坐标要均衡匀称。 按频数大小顺序作直方图。 按累计比率作排列曲线。 记载排列图标题及数据简历。 填写标题后还应在空白处写清产品名称、工作项目、工序号、统计期间、各种数据的来源、生产数量、记录者及制图者等项。,2 主次因素排列图法,示例 某厂铸造车间生产某一铸件,质量不良项目有气孔、未充满、偏心、形状不佳、裂纹、其它等项。记录一周内某班所生产的产品不良情况数
5、据,并分别将不良项目归结为表1中的第,项。,2 主次因素排列图法,示例,2 主次因素排列图法,排列图分析 绘制的排列图的目的在于从诸多的问题中寻找主要问题并以图形的方法直观地表示出来。通常把问题分成3类。 A类属于主要或关键问题,在累计百分比0-80%左右, B类属于次要问题,在累计百分比80-95%左右; C属更是次要在累计百分比100%左右, 在实际应用中切不可机械地按80%来确定主要问题,它只是根据“关键的少数、次要的多数”的原则,给一定的划分范围而言。 ABC 3类应结合具体情况来选定。,3 因果分析图法,因果图对影响产品质量的一些较为重要的因素加以分析和分类,并在同一张图上把它们的关
6、系用箭头表示出来,以对因果作明确系统的整理。 因果图又称鱼刺图或叫特性要因图,是用来分析影响产品质量各种原因的一种有效的方法,,3 因果分析图法,因果图的画法,3 因果分析图法,因果图的画法,3 因果分析图法,因果图的画法 将各分类项目分别展开,每个中枝表示各项目中造成质量问题的一个原因。作图时,中枝平行于主干,箭头指向大枝,将原因记在中枝上下方。 将原因再展开,分别画小枝,小枝是造成中枝的原因,依次展开,.直至细到能采取措施为止。 分析图上标出的原因是否有遗漏,找出主要原因,画上方框,作为质量改进的重点。 注明因果图的名称、绘图者、绘图时间,参加分析人员等。,3 因果分析图法,注意事项 分析
7、大原因时应根据具体情况,适当增减或另立名目,除人、设备、原材料、方法、环境等因素外有时还包括其他如动力、管理、计算机软件等因素。 发扬民主,集思广益,畅所欲言,结合别人的见解改进自己的想法。 主要原因可用排列图、投票或试验验证等方法确定,然后加以标记。 画出因果图后,就要针对主要原因列出对策表。包括原因、改进目标、措施、负责人、进度要求、效果检查和存在问题等。 排列图、因果图和对策表,人们称为两图一表,在质量管理中用得最普遍。成为质量管理中喜闻乐见的方法。,3 因果分析图法,示例,4分层法,分层法概念: 质量管理中的数据分层,即将数据依照使用目的,按其性质、来源、影响因素等进行分类,把性质相同
8、、在同一生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法。 数据分层的目的和意义 为有利于查找产生质量问题的原因。 在生产过程中,有许多影响质量的因素,这些因素往往纠缠在一起对产品质量发生影响。为了把这些因素分离出来,找到产生质量问题的原因,对产品按不同的标志进行分层是常用的方法。通常把性质接近,在同一生产条件下收集到的质量特性数据归纳在一起,可以使数据反映的现象特征更加明显。,4 分层法,示例,4 分层法,质量特性数据常用的分层方法 按不同时间分,如按班次分; 按操作人员分,如按工人的级别; 按使用设备分,如按机床的不同型号; 按操作方法分,如按切削用量、温度、压力; 按原材料分,如按供料单位
9、、进料时间、批次等; 其他分层。如按检验手段、使用条件、气候条件等。,4 分层法应用实例,4 分层法-综合分层法,5 统计分析表法,统计分析表法也叫调查表,是用于收集数据的规范化表格。即把产品可能出现的情况及其分类预先列成统计调查表,则检查产品时只需在相应分类中进行统计,并可从调查表中进行粗略的整理和简单的原因分析,为下一步的统计分析与判断质量状况创造良好条件。在设计统计调查表时应注意便于工人记录,把文字部分尽可能列入调查表中,工人只须简单的描点或打勾,以不影响操作为宜。,5.1不良品检查表-三类,不良品统计管理记录卡 不良项目调查表 不良原因调查表,5.2 缺陷位置调查表,5.3 成品质量调
10、查表,6直方图法,6.1直方图的概念与作用 直方图法是适用于对大量计量值数据进行整理加工,找出其统计规律,即分析数据分布的形态,以便对其总体的分布特征进行分析的方法。直方图的主要图形为直角座标系中若干顺序排列的矩形,各矩形底边相等为数据区间,矩形的高为数据落入各相应区间的频数。 在相同的工艺条件下,加工出来的产品质量不会完全相同,总在一个范围内变动,这样可以将一定的抽样分成若干组,按其顺序分别在座标上画出一系列的直方形,并将直方形连起来,用来观察图的形状,判断生产过程的质量是否稳定,了解产品质量特性的分布状况、平均水平和分散程度,有助于我们判断工序是否正常,工序能力是否满足需要。不良产品是否发
11、生,分析产品质量问题的原因,以制定提高质量的改进措施。,6直方图法,6.2直方图的作图方法 例:已知某一轻工产品的质量特性(技术标准),要求伸长为8-24毫米,现从加工过程中抽取50件进行分析。,6直方图法,6直方图法,6直方图法,6直方图法,6直方图法,6 直方图分析,6 直方图分析,(1)正常型图形中央有一顶峰,左右 大致对称,这时工序处于稳定 状态。其它都属非正常型。,6 直方图分析,(2) 偏向型 图形有偏左、偏右两种情形,原因是:(a)一些形位公差要求的特性值是偏向分布。(b)加工者担心出现不合格品,在加工孔时往往偏小,加工轴时往往偏大造成。,6 直方图分析,(3) 双峰型图形出现两
12、个顶峰极可能 是由于把不同加工者或不同 材料、不同加工方法、不同 设备生产的两批产品混在一 起形成的。,6 直方图分析,(4) 锯齿型图形呈锯齿状参差不齐, 多半是由于分组不当或检测 数据不准而造成。,6 直方图分析,(5) 平顶型无突出顶峰,通常由于 生产过程中缓慢变化因素 影响(如刀具磨损)造成。,6 直方图分析,6 直方图分析,直方图与标准界限比较 (1)理想直方图: 散布范围B在标准界限 T=Tl ,Tu内, 两边有余量,,6 直方图分析,(2)B位于T内,一边有余量,一边重合,分布中心偏移标准中心,应采取措施使分布中心与标准中心接近或重合,否则一侧无余量易出现不合格品。,6 直方图分析,(3)B与T完全一致,两边无余量,易出现不合格品。,(4)分布中心偏移标准中心,一侧超出标准界限,出现不合格品。,6 直方图分析,6 直方图分析,(5)散布范围B大于T,两侧超出标准界限,均出现不合格品。,思考题,