质量管理学（梁工谦）第3章 统计质量控制方法.pptVIP

引例 第一节 统计质量控制的定量方法 统计分析表法 直方图 散布图 排列图 矩阵数据分析法 控制图 一、统计分析表法 统计分析表法亦称调查表法，它是为了调查客观事物、产品和工作质量，或为了分层收集数据而设计的图表。即把产品可能出现的情况及其分类预先列成统计分析表，则检查产品时只需在相应分类中进行统计。为了便于收集和整理数据而设计的统计分表，在检验产品或操作工人加工、挑拣产品时，发现问题后，只要在表上相应的栏内填上数字和符号即可。使用一定时间后，可对这些数字或符号进行整理，就能使问题迅速地、粗略地暴露出来，进而分析原因，提出措施，提高质量。 统计分析表的种类有三种： 1. 不良项目统计分析表 2. 缺陷位置统计分析表 3. 频数统计分析表 2. 缺陷位置统计分析表 对外观缺陷进行统计调查的方法。大多是画成产品外形图、展开图，然后在其上对缺陷位置的分布进行调查。缺陷位置统计分析表宜与措施相联系，能充分反映缺陷发生的位置，便于研究缺陷为什么集中在那里，有助于进一步观察、探讨发生的原因。 缺陷位置统计分析表是工序质量分析中的常用方法。掌握缺陷发生之处的规律，可以进一步分析为什么缺陷会集中在某一区域，从而追寻原因，采取对策，能更好地解决出现的质量问题。如果不画产品外形图，用语言或文字描述缺陷发生的频数也是可以的，如表3-2所示。 3. 频数统计分析表 频数统计分析表常常是为了做直方图，则需经过收集数据、分组、统计频数、计算、绘图等步骤。运用频数统计分析表，在收集数据的同时，直接进行分解和统计频数。每得到一个数据，就在频数统计分析表上相应的组内作一个符号，测量和收集数据完毕，频数分布表也随之做出，便能得到直方图的草图。 目前，统计分析表广泛应用于各行各业，统计分析表的形式也多种多样。 二、直方图 直方图法，亦称频数分布图法。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推断，对工序或批量产品的质量水平及其均匀程度进行分析的方法。 2. 直方图的用途 直方图在生产中是经常使用的简便且能发挥很大作用的统计方法。其主要作用是： （1）观察与判断产品质量特性分布状况。 （2）判断工序是否稳定。 （3）计算工序能力，估算并了解工序能力对产品质量保证情况。 3. 直方图的观察与分析 对直方图的观察，主要有两个方面：一是分析直方图的全图形状，能够发现生产过程的一些质量问题；二是把直方图和质量指标比较，观察质量是否满足要求。 如果把直方图分为正常型和非正常型的话，它们的形状如图3-2。 （1）正常型(图3-2 (a)) 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。 （2）偏向型(图3-2 (b),(c)) 图形有偏左、偏右两种情形，原因是： ① 一些形位公差要求的特性值是偏向分布。 ② 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。 （3）双峰型(图3-2 (d)) 图形出现两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。 （4）锯齿型(图3-2 (e)) 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。 （5）平顶型(图3-2 (f)) 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）孤岛型(图3-2 (g)) 由于测量有误或生产中出现异常(原材料变化、刀具严重磨损等)。 三、散布图 散布图是通过分析研究两种因素的数据之间的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。 有些变量之间有关系，但又不能由一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值。将这两种有关的数据列出，用点子打在座标图上，然后观察这两种因素之间的关系。这种图就称为散布图。 如棉纱的水分含量与伸长度之间的关系； 喷漆时的室温与漆料粘度的关系； 零件加工时切削用量与加工质量的关系； 热处理时钢的淬火温度与硬度的关系(如图4-9)等等。 从图4-9可见，数据的点子近似于一条直线，在这种情况下可以说硬度与淬火温度近似线性关系。 散布图 从图中可见，数据的 点子近似于一条直线， 在这种情况下可以说 硬度与淬火温度近似 线性关系。 1.散布图的观察分析 根据测量的两种数据做出散布图后，观察其分布的形状和密疏程度，来判断它们关系密切程度。 散布图大致可分为下列情形： (1)完全正相关 x增大，y也随之增大。x与y之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。 散布图大致可分为下列情形： (2)正相关 x增大，