【正文】 ， x”)，使當(dāng) x?xx”時(shí)，對(duì)應(yīng)的 y值以 1α 的概率落在 (y?， y”)之中。 回歸方程 ?????????????????niiyniiYxnxxxnSntxxnxxxnSntx1222112221)(11)2()()(1)2()(????Excel: S = STEYX(Y， X) t1α (n2) = TINV(α ， n2) 殘差標(biāo)準(zhǔn)差 ,2022 29 ? 在圖中，二曲線 y1(x)及 y2(x)所夾的部分就是 y=ax+b+δ 的置信度為 1α 的預(yù)測(cè)帶，故若要 y的觀測(cè)值以 1α 的概率落在（ y?， y“)中，只須控制 x滿足以下兩不等式 ? 由下列等式分別解出 x?， x“，那么 (x?， x”)就是所求的 x的控制區(qū)間。 ? 對(duì)于任意 x， 置信度為 1α 的預(yù)測(cè)區(qū)間就是夾在兩條曲線 y1(x)與y2(x)之間的部分。 若 |r| rα ， x與 y不相關(guān)。 1. 查相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)表 (相關(guān)系數(shù)實(shí)用價(jià)值驗(yàn)證表 )，得出判定系數(shù) rα 。在實(shí)際中，即使兩個(gè)變量 x與 y并不相關(guān)，但相關(guān)系數(shù)往住不等于 0。 ? |r|表達(dá)了 y與 x之間相關(guān)性強(qiáng)弱的定量關(guān)系， |r|越大， y與 x的相關(guān)性越好。 ? 若 r≈0 或 r=0為不相關(guān) 。但在實(shí)際生產(chǎn)中，允許的制造條件變異范圍較窄，卻看不出 x與 y相關(guān)。 – 例：將來(lái)自不同企業(yè)的原料形成的兩個(gè)總體數(shù)據(jù)混在一起，看不出原料成分比與材料強(qiáng)度之間的相關(guān)性。 ,2022 23 散布圖及相關(guān)分析 ? 異常點(diǎn)的處理 – 散布圖上可能有個(gè)別遠(yuǎn)離總體點(diǎn)群的點(diǎn)，這種離群的點(diǎn)稱為異常點(diǎn)，往往是由于測(cè)量錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)記錄有誤差或生產(chǎn)操作條件發(fā)生短時(shí)間突然變化等原因所引起的。 ? 無(wú)相關(guān) ： 當(dāng) x增大， y沒(méi)有明顯的增大或減小的趨勢(shì)，可能增大，也可能減小，如圖 (c)圖 (d)所示。 – 散布圖的定量分析 ? 求回歸方程 ? 求相關(guān)系數(shù)，進(jìn)行相關(guān)性判斷 ? 相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn) ? 利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制 ,2022 22 散布圖及相關(guān)分析 ? 散布圖的觀察分析 – 質(zhì)量特性值與影響因素之間的關(guān)系 ? 強(qiáng)正相關(guān) :當(dāng) x增大， y也增大，如圖 (a)所示。 – 通過(guò)確定兩組數(shù)據(jù)、兩個(gè)因素之間的相關(guān)性，有助于尋找問(wèn)題的可能原因。 ，如箭頭的方向不對(duì)，經(jīng)確認(rèn)的要因沒(méi)有標(biāo)志、標(biāo)注不齊全等。 (即末稍 )采取措施，而是在分析到中間就采取措施，往往難以見(jiàn)效。 6. 對(duì)關(guān)鍵要因采取措施后，再用排列圖等方法來(lái)檢查其效果。 5. 熟悉工藝過(guò)程。檢查遺漏。就是對(duì)于那些影響產(chǎn)品質(zhì)量的原因進(jìn)行層層深入分析，直至各要因產(chǎn)生的本質(zhì)。 2. 集思廣益，一般以召開(kāi)各種質(zhì)量分析會(huì)共同分析，整理出因果分析圖。 ? 4找出的關(guān)鍵因素 (要因，以 35個(gè)為宜），用圓圈 “ ○ ” 或方框 “ □ ” 框起來(lái)，作為制訂質(zhì)量改進(jìn)措施的重點(diǎn)考慮對(duì)象。 3. 分析、尋找影響質(zhì)量的中原因、小原因 ... ... 畫(huà)出分叉線。 2. 明確影響質(zhì)量的大原因，畫(huà)出大原因的分枝線 (大骨 ) 。 ? 主干線的箭頭要指向右 。 ? 優(yōu)點(diǎn)：經(jīng)過(guò)多方思考和討論，不會(huì)漏掉重要原因，能客觀地對(duì)各因素進(jìn)行深入分析 。 ? 優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單易行 。 ,2022 14 因 果 圖 ? 因果圖類型 – 結(jié)果分解型 (見(jiàn)圖 ) ? 沿著 “ 為什么會(huì)發(fā)生這種結(jié)果 ” 這一主題，進(jìn)行層層解剖。 ,2022 13 因 果 圖 ? 因果圖由下面幾個(gè)部分組成： 1. 質(zhì)量特性：有待改善和控制的某種質(zhì)量屬性，如尺寸、質(zhì)量、壽命、廢品率和成本等。因其簡(jiǎn)便而有效，在質(zhì)量控制中應(yīng)用頗廣。 ,2022 9 排 列 圖 ? 用 MINITAB 作 Pareto圖 ,2022 10 排 列 圖 ? 用 MINITAB 作 Pareto圖 Ot hers變形粘砂小砂眼冷隔欠鑄 1 2 0 1 7 1 2 5 7 9 1 315371746 2 . 5 3 . 6 5 . 41 9 . 23 2 . 43 6 . 81 0 0 . 0 9 7 . 5 9 3 . 9 8 8 . 4 6 9 . 2 3 6 . 840003000202210000100806040200D e f e c tC o u n tPe rc e n tC u m %PercentCount報(bào)廢情況統(tǒng)計(jì),2022 11 因 果 圖 尋找引發(fā)結(jié)果的原因 ,2022 12 因 果 圖 ? 任何一項(xiàng)質(zhì)量問(wèn)題的產(chǎn)生，必定有其原因，而且經(jīng)常是多種復(fù)雜因素平行式交錯(cuò)地共同作用所致。 – 不太主要的項(xiàng)目很多時(shí)，可以把最次要的幾個(gè)項(xiàng)目合并為 “ 其他 ”項(xiàng)，排列在柱形條最右邊。 – 主要因素不能過(guò)多，一般找出 2~3項(xiàng)主要因素項(xiàng)。 – 可從排列圖獲取的信息 ? 各項(xiàng)不良個(gè)數(shù)、缺陷數(shù)、損失金額等的數(shù)量占全體的多少？ ? 各分類項(xiàng)目的大小及其占有率是多少？ ? 各分類項(xiàng)目的大小排列順序如何 ? ? 可以預(yù)想某項(xiàng)不良減少后的改善效果如何？ ? 可以確認(rèn)不良對(duì)策或改善措施的效果。 ? C類因素：次要因索。 – 一般把因素分成 A、 B、 C三類 ? A類因素：主要因素。 6. 按右縱坐標(biāo)的比例，找出各項(xiàng)目的累計(jì)百分點(diǎn)，從原點(diǎn) 0開(kāi)始連接各點(diǎn)，畫(huà)出 Pareto曲線。 ? 畫(huà)縱坐標(biāo)： – 左邊的縱坐標(biāo)按度量單位規(guī)定， 其高度必須大于或等于所有項(xiàng)目的量值和 。 ? 畫(huà)橫坐標(biāo)。 ,2022 6 排 列 圖 ? 排列圖的應(yīng)用程序 1. 確定要分析的項(xiàng)目、度量單位。 高速公路超速原因別、肇事死亡原因別。 – 時(shí)間方面一效率： ? 作業(yè)的效率，故障率，修理時(shí)間等。任何需改進(jìn)問(wèn)題都可用排列圖指出工作重點(diǎn)。 ? 排列圖的功用 1. 指出影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要因素 (主要問(wèn)題 ) 。 ? 排列圖的結(jié)構(gòu) ：排列圖由一個(gè)橫坐標(biāo)，兩個(gè)縱坐標(biāo)，幾個(gè)高低順序排列的矩形和一條累計(jì)百分比折線組成。用從高到低的順序排列一組矩形表示各原因出現(xiàn)頻率高低。 – 最早由意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家 Pareto用來(lái)分析社會(huì)財(cái)富分布狀況，并發(fā)現(xiàn)少數(shù)人占有大量財(cái)富的現(xiàn)象，所謂 “ 關(guān)鍵的少數(shù)與次要的多數(shù) ” 這一關(guān)系。 – 橫坐標(biāo)表示影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素或項(xiàng)目，按其影響程度從左到右依次排列。一般情況下排列圖的前 2項(xiàng) 3項(xiàng)是主要因素，對(duì)它們采取改進(jìn)措施，可望收到事半功倍的效果。除產(chǎn)品質(zhì)量外，諸如節(jié)約問(wèn)題、安全問(wèn)題、效率問(wèn)題和經(jīng)濟(jì)問(wèn)題等均可采用排列圖為改進(jìn)工作指明方向。 – 成本方面： ? 原料、材料別的單價(jià)； ? 規(guī)格別、商品別的單價(jià)； ? 品質(zhì)成本一預(yù)防成本、鑒定成本、內(nèi)外部損失成本。 – 安全方面： ? 災(zāi)害的件數(shù) 一 場(chǎng)所別、職稱別、人體部位別 – 選舉方面： ? 票源分布區(qū)域；調(diào)查活動(dòng)區(qū)人數(shù)分配。 2. 收集一定期間的數(shù)據(jù)。 按度量單位量值遞減的順序自左至右，在橫坐標(biāo)上列出項(xiàng)目。 – 右邊的縱坐標(biāo)應(yīng)與左邊縱坐標(biāo)等高，并從 0I00%進(jìn)行標(biāo)定。 7. 在圖上注明累計(jì)頻數(shù)，累計(jì)百分?jǐn)?shù)；注明排列圖的名稱、收集數(shù)據(jù)的時(shí)間，以及繪圖者可供參考的其他事項(xiàng)。累積頻率在 0%~80%的那些因素是影響產(chǎn)品報(bào)廢的主要者， 一般情況下， A類因素不多于 3個(gè)。累積頻率在 95%~100%的那些因素，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量影響很小。 ? 可以觀察不良、缺陷等的分類項(xiàng)目的變化 ,2022 8 排 列 圖 ? 排列圖使用的注意事項(xiàng) – 縱坐標(biāo)的高度與橫坐標(biāo)的寬度之比以 ():1為好。如發(fā)現(xiàn)所有因素都差不多，有必要考慮重新確定分層原則，再行分層。 – 收集數(shù)據(jù)的時(shí)間不宜太長(zhǎng)，一般以 13個(gè)月為好。要有效地解決質(zhì)量問(wèn)題，首先必須不遺漏地找出這些原因，由粗至細(xì)追究到最原始的因素。 ? 因果分析圖應(yīng)用范圍 – 分析因果關(guān)系 。 2. 要因：對(duì)質(zhì)量特性起作用的因素。分析原因時(shí)，一般應(yīng)從 5M1E著手 。 ? 缺點(diǎn)：相同的因素會(huì)出現(xiàn)在不同的工序中。 ? 缺點(diǎn)：工作量大。 ? 特性要盡量做到定量表示 。 ? 大原因的確定，通常按 5M1E來(lái)分類，也可視具體情況來(lái)定。 ? 原因之間的關(guān)系必須是因與果的關(guān)系 . ? 分析、尋找原因，直到可采取措施為止 。 5. 注明畫(huà)圖者，參加討論分析人員、時(shí)間等可供參考的事項(xiàng)。討論時(shí)，一般采用提問(wèn)形式為好，易于啟發(fā)大家深入討論。切忌停留在羅列表面要因的現(xiàn)象上。在仔細(xì)檢查并確信已經(jīng)找出了所有要因之后，便可用排列圖法找出各項(xiàng)要因，以利明確它們對(duì)質(zhì)量特性所產(chǎn)生的影響中所占比重。 因果圖雖然簡(jiǎn)單明了，但繪制因果圖卻十分復(fù)雜，要花費(fèi)很大功夫。 ,2022 17 因 果 圖 ? 因果分析圖法在應(yīng)用中常見(jiàn)的問(wèn)題 。 一起分析。 ,2022 18 因 果 圖 ? 用 MINITAB 作 Cause and Effect圖 ,2022 19 因 果 圖 ? 用 MINITAB 作 Cause and Effect圖 Su rf a ce F l a w sC o n d e n s a t i o nM o i s t u r e %I n s p e c t o r sM i c r o s c o p e sM i c r o m e t e r sB r a k eE n g a g e rA n g l