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中国计量学院 经济与管理学院 实习报告 实习类别： 质量管理软件实习 专 业 工 商 管 理 班 级 姓 名 学 号 指导教师 201X年X月 X日 目 录 一、质量管理基本统计分析……………………………………………………（ 3 ） 案例一…………………………………………………………………（ 3 ） 案例二…………………………………………………………………（ 3 ） 案例三…………………………………………………………………（ 3 ） 二、质量管理常用工具应用与分析…………………………………………… （ 4 ） 排列图…………………………………………………………………（ 4 ） 直方图…………………………………………………………………（ 5 ） 散点图…………………………………………………………………（ 6 ） 三、正交试验设计应用与分析…………………………………………………（ 7 ） 四、统计过程控制应用与分析…………………………………………………（ 8 ） 五、测量系统分析………………………………………………………………（ 10 ） 六、综合案例分析………………………………………………………………（ 11 ） 综合案例一……………………………………………………………（ 11 ） 综合案例二……………………………………………………………（ 13 ） 质量管理基本统计分析 1. 案例一 解：由于电子产品的放大功率服从正态分布，实施指令如下： ①在工作表中输入C1列x为150，C2列y为350；②从“计算概率分布正态”进入“正态分布”对话框，选择“累积概率”，均值=250.7，标准差=38.03，输入列分别选择x与y，分别得出结果如下图。 则该指标不合格的概率P=1-(0.995487-0.0040496)=0.0085626。 2.案例二 解：用超几何分布对案例二进行计算，实施指令如下： ①在工作表中输入C1列x为1，；②从“计算概率分布超几何”进入“超几何分布”对话框，选择“累积概率”，总体大小=1000，总体中的事件计数=50，样本数量=10，输入列选择x，得出结果如下图。 由结果可知，这批产品被判为接收的概率P=0.914692。 3.案例三 解：用Poisson分布对案例三进行计算，实施指令如下： ①在工作表中输入C1列x分别为0、1、2，；②从“计算概率分布Poisson”进入“Poisson分布”对话框，选择“累积概率”，均值=0.5，输入列选择x，得出结果如下图。 由结果可知，当合格判定数为0时，接收概率为0.606531，当合格判定数为1时，接收概率为0.909796，当合格判定数为2时，接收概率为0.985612。 质量管理常用工具应用与分析 1.排列图案例2 解：实施指令如下： ①在工作表中输入C1-T列为“缺陷项目”，C2列为“频数”并分别填入数据；②从“统计质量工具Pareto图”进入“Pareto图”对话框，选择“已整理成表格的缺陷数据”，“标签位于”选择“缺陷项目”，“频率位于”选择“频数”，再选择“不合并”，得出结果如下图。 根据频率在0-80%的因素为主要因素的原则，从上图可以看出，造成质量不良的主要原因是疵点、气孔和未充满，要减少不合格品应该首先从这三个方面着手。 2.直方图案例1 解：实施指令如下： ①在工作表中输入C1列为“质量特性”并填入数据；②从“图形直方图”进入“直方图”对话框，选择“包含拟合”，“图形变量”选择“质量特性”，得出结果如下图。 ③再从“统计基本统计量图形化汇总”进入“图形化汇总”对话框，“变量”选择“质量特性”，得出结果如下图。 从上图可知，所做图形属于折齿形，这可能是因为测量方法或读数有问题。此直方图的平均值为50.050，第一四分位数为47.000，第三四分位数为54.000。 3.散点图案例2 解：实施指令如下： ①在工作表中输入C1列为“x(℃)”，C2列为“y(收率%)”并分别填入数据；②从“图形散点图”进入“散点图”对话框，选择“包含回归”，得出结果如下图。 ③再从“统计回归回归”进入“回归”对话框，“响应”选择“y(收率%)”，“预测变量”选择“x(℃)”，选项中的“新观测值的预测区间”为“50”，得出结果如下图。 , 由上图可知，该图属于典型形状中的强正相关的散点图，且其一元回归模型为y= - 1.41 + 0.369 x，当反应温度为50℃时，化工产品的收率在