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常用質(zhì)量工具第八講-wenkub

2023-02-25 22:40:29 本頁(yè)面
 

【正文】 叫不良項(xiàng)目,也稱不合格項(xiàng)目。 即把產(chǎn)品可能出現(xiàn)的情況及分類預(yù)先列成調(diào)查表,則檢查產(chǎn)品時(shí)只需在相應(yīng)分類中進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。? 控制圖: 穩(wěn)定與否。? 17專家的話? 18用途? 調(diào)查表: 收集數(shù)據(jù)? 分層法: 數(shù)據(jù)項(xiàng)目的設(shè)立? 排列圖: 看問(wèn)題的分布情況 ,找出主要因素。這些系統(tǒng)因素在生產(chǎn)過(guò)程中并不大量存在,對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量也不經(jīng)常發(fā)生影響,一旦存在,它對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響就比較顯著。? 16正常波動(dòng)是由隨機(jī)原因引起的產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)。正常波動(dòng)用于這方面的統(tǒng)計(jì)技術(shù)有流程圖、控制圖等。描述質(zhì)量形成過(guò)程發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題,分析和掌握質(zhì)量數(shù)據(jù)的分布狀況和動(dòng)態(tài)變化? 14運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法確定這種關(guān)系的性質(zhì)和程度,對(duì)于質(zhì)量活動(dòng)的有效性就顯得十分重要。分析事物之間的相互關(guān)系在質(zhì)量管理活動(dòng)中,實(shí)施質(zhì)量改進(jìn)或應(yīng)用新材料、新工藝,均需要判斷所取得的結(jié)果同改進(jìn)前的狀態(tài)有無(wú)顯著差異,這就需要用到假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、方差分析和水平對(duì)比法等。比較兩事物的差異在質(zhì)量管理活動(dòng)中收集到的數(shù)據(jù)大都表現(xiàn)為 雜亂無(wú)章的,這就需要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算其特征值,以顯示出事物的 規(guī)律性。表示事物特征一般問(wèn)題解決 ,一般都是按照 PDCA的原理來(lái)解決的。每一階段都有不同的 質(zhì)量工具 可供搭配使用。如平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差、極差等。? 13這里就可利用散布圖、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法、排列圖、樹圖、頭腦風(fēng)暴法等。這些隨機(jī)因素在生產(chǎn)過(guò)程中大量存在,對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)常發(fā)生影響,但它所造成的質(zhì)量特性值波動(dòng)往往比較小。一般說(shuō)來(lái)在生產(chǎn)過(guò)程中是不允許存在的。? 因果圖: 理清思路,尋找原因。? 19口決? 查檢集數(shù)據(jù)? 層別作解析? 排列抓重點(diǎn)? 魚骨追原因? 散布看相關(guān)? 直方顯分布? 管制找異常? 20一、調(diào)查表? 21不良項(xiàng)目調(diào)查表 缺陷調(diào)查表如 11表。 ? 23 除產(chǎn)品外形圖,用語(yǔ)言或文字描述缺陷發(fā)生的頻數(shù)也是可以的,如表 12所示。 目前,調(diào)查表廣泛應(yīng)用于各行各業(yè),調(diào)查表的形式也多種多樣。分層就是把所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的分類,把性質(zhì)相同、在同一生產(chǎn)條件下收集的數(shù)據(jù)歸在一起,把劃分的組叫做 “層 ”,通過(guò)數(shù)據(jù)分層把錯(cuò)綜復(fù)雜的影響質(zhì)量因素分析清楚。=//( 2)分析原因? 28通過(guò)分析,認(rèn)為造成漏氣有兩個(gè)原因:① 該工序涂密封劑的工人 A、 B、 C三人的操作方法有差異;② 氣缸墊分別由甲、乙兩廠供給,原材料有差異。為此,需要進(jìn)行更細(xì)致的綜合分析,如表 15。? 32 三、排列圖排列圖的形式,一般如圖 113所示。( 2)收集與整理數(shù)據(jù)可按廢品項(xiàng)目、缺陷項(xiàng)目,不同操作者等進(jìn)行分類。、頻率 Pi( 4)畫圖;橫坐標(biāo)表示質(zhì)量項(xiàng)目,按其頻數(shù)大小從左向右排列;各矩形的底邊相等,其高度表示對(duì)應(yīng)項(xiàng)目的頻數(shù);對(duì)應(yīng)于右邊縱坐標(biāo)頻率 Pi它們是影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵原因,又稱為 A類因素。次要因素 —— 累計(jì)頻率 Fi圖 114 焊縫缺陷排列圖? 38實(shí)踐證明,集中精力將主要因素的影響減半比消滅次要因素收效顯著,而且容易得多。檢查質(zhì)量改進(jìn)措施的效果。主要用于尋找質(zhì)量問(wèn)題產(chǎn)生的原因,既分析原因與結(jié)果之間的關(guān)系。探討質(zhì)量原因,要從大到小,從粗到細(xì),尋根究底,然后采取措施。主干箭頭所指的為質(zhì)量問(wèn)題,主干上的大枝表示大原因,中枝、小枝芽表示原因的依此展開。將上述項(xiàng)目分別展開;中枝表示對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目中造成質(zhì)量問(wèn)題的一個(gè)或幾個(gè)原因;一個(gè)原因畫一個(gè)箭頭,使它平行于主干而指向大枝;把討論、意見歸納為短語(yǔ),應(yīng)言簡(jiǎn)意準(zhǔn),記在箭干的上面或下面,再展開,畫小枝,小枝是造成中枝的原因。一般情況下,主要、關(guān)鍵原因不應(yīng)超過(guò)所提出的原因總數(shù)的三分之一。( 2)主要、關(guān)鍵原因越具體,改進(jìn)措施的針對(duì)性就越強(qiáng)。? 45 ( 6)有必要時(shí),可再畫出措施表。? 46圖 116 因果圖? 47專家的話? 48五、散布圖 散布圖是通過(guò)分析研究?jī)煞N因素的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,來(lái)控制影響產(chǎn)品質(zhì)量的相關(guān)因素的一種有效方法。? 49圖 19 鋼的淬火溫度與硬度分布圖? 50散布圖的觀察分析 根據(jù)測(cè)量的兩種數(shù)據(jù)做出散布圖后,觀察其分布的形狀和密疏程度,來(lái)判斷它們關(guān)系密切程度。 ( 2)正相關(guān): x增大, y基本上隨之增大。 ( 4)完全負(fù)相關(guān): x增大, y隨之減小。如果有不正常點(diǎn)子應(yīng)剔除;如果是原因不明的點(diǎn)子,就慎重處理,以防還有其他因素影響。 ③ 散布圖有時(shí)要分層處理。? 53圖 111 局部與整體的散布圖 圖 112 應(yīng)分層處理的散布圖? 54 散布圖與相關(guān)系數(shù) r 為了表達(dá)兩個(gè)變量之間相關(guān)關(guān)系的密切程度,需要用一個(gè)數(shù)量指標(biāo)來(lái)表示,這個(gè)指標(biāo)稱為相關(guān)系數(shù),通常用 r表示。表 18 相關(guān)系數(shù) r的取值說(shuō)明? 55相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式是表示 n個(gè) y數(shù)據(jù)的平均值;Lxx表示 x的的離差平方之和,即 Σ( ; y( 110)x yxyx y? 56應(yīng)注意:相關(guān)系數(shù) r所表示的兩個(gè)變量之間的相關(guān)是指線性相關(guān)。作直方圖的方法步驟如下 ( 1)收集數(shù)據(jù) 一般收集數(shù)據(jù)都要隨機(jī)抽取 50個(gè)以上質(zhì)量特性數(shù)據(jù),并按先后順序排列。區(qū)間 [xmax, xmin]稱為數(shù)據(jù)的散布范圍,全體數(shù)據(jù)在此范圍內(nèi)變動(dòng)。 組數(shù)選用表? 60 ( 4)求出組距( h) 組距即組與組之間的間隔,等于極差除以組數(shù),即 組距 h = = =278 ≈3 ( 5)確定組界 為了確定邊界,通常從最小值開始。 ( 7)統(tǒng)計(jì)各組頻數(shù) 統(tǒng)計(jì)頻數(shù)的方法,如表 17所示。 ( 2)判斷工序是否穩(wěn)定。 ? 66( a)正常型 ( b)偏向型(左) ( c)偏向型(右) ( d)雙峰型( f)平頂型( e)鋸齒型( )鋸齒型 ( g)孤島型圖 13 直方圖的形狀? 67 ( 1)正常型 [圖 13( a) ] 圖形中央有一頂峰,左右大致對(duì)稱,這時(shí)工序處于穩(wěn)定狀態(tài)。 ( 3)雙峰型 [圖 13( d) ] 圖形出現(xiàn)兩個(gè)頂峰極可能是由于把不同加工者或不同材料、不同加工方法、不同設(shè)備生產(chǎn)的兩批產(chǎn)品混在一起形成的。? 69直方圖與標(biāo)準(zhǔn)界限比較 統(tǒng)計(jì)分布符合標(biāo)準(zhǔn)的直方圖有以下幾種情況: ( 1)理想直方圖:散布范圍 B在標(biāo)準(zhǔn)界限 T=[Tl, Tu]內(nèi),兩過(guò)有余量,如圖 14。統(tǒng)計(jì)分布不符合標(biāo)準(zhǔn)的直方圖有以下幾種情況: ① 分布中心偏移標(biāo)準(zhǔn)中心,一側(cè)超出標(biāo)準(zhǔn)界限,出現(xiàn)不合格品,如圖 17?,F(xiàn)有控制作為質(zhì)量控制的有力武器已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。它一般 有三條線 。中心線 CL( central上控制界限 UCL( upper圖 117 控制圖的基本格式 UCL和 LCL之間的面積為數(shù)據(jù)在正態(tài)分布的 9973%,而不是公差。否則,就應(yīng)根據(jù)異常情況查明并設(shè)法排除??刂茍D作為一種 管理圖 ,在工業(yè)生產(chǎn)中,根據(jù)所要控制的質(zhì)量指標(biāo)的情況和數(shù)據(jù)性質(zhì)分別加以選擇。( 2) 計(jì)數(shù)值 控制圖包括:不良品數(shù)控制圖、不良品率控制圖、缺陷數(shù)控制圖、單位缺陷數(shù)控制圖。根據(jù)所要控制的質(zhì)量特性和數(shù)據(jù)的種類、條件等,按圖 118中的箭頭方向便可作出正確的選用。計(jì)量值控制圖對(duì)工序中存在的系統(tǒng)性原因反應(yīng)敏感,所以具有及時(shí)查明并消除異常的明顯作用,其效果比計(jì)數(shù)值控制圖顯著。比如,一個(gè)產(chǎn)品批的不合格品件數(shù)。再以中心線為基準(zhǔn)向上或向下量 3倍標(biāo)準(zhǔn)偏差,就確定了上、下控制界限。中心線值為 UCL=μ+A2RμA2R===? 82圖 119 正態(tài)分布在 μ177。020mm的圓柱銷,每隔一定時(shí)間隨機(jī)抽取 5個(gè)樣品,共取 20組,所得數(shù)據(jù)如表 112。x0136UCL10001+(0580136)==R圖的 CL0136D4R=( 4)根據(jù)以上數(shù)據(jù)作圖并打點(diǎn),見圖 120。( 1) 受控狀態(tài)的判斷工序是否處于受控狀態(tài),也就是工序是否處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)或穩(wěn)定狀態(tài),其判斷條件有兩個(gè):因?yàn)橛蒙倭繑?shù)據(jù)做控制圖容易產(chǎn)生錯(cuò)誤的判斷,所以至少 25點(diǎn)才能作判斷。首先, 控制圖上的點(diǎn)子超出控制界限外或恰好在界限上;其次,控制界限內(nèi)的點(diǎn)子排列方式有缺陷,呈現(xiàn)非隨機(jī)排列。同理可以計(jì)算下列情況的發(fā)生概率,它們也是小概率事件。(稱為警戒區(qū)間)? 連續(xù) 3點(diǎn)中有 2點(diǎn)在警戒區(qū)內(nèi)(如圖 121);? 連續(xù) 7點(diǎn)中有 3點(diǎn)在警戒區(qū)內(nèi);? 連續(xù) 10點(diǎn)中有 4點(diǎn)在警戒區(qū)內(nèi)。④ 點(diǎn)子有連續(xù)上升或下降趨向,如點(diǎn)數(shù) ≥7,則判斷有系統(tǒng)性因素影響。無(wú)論是控制圖上的點(diǎn)子超出控制界限外或恰好在界限上,還是控制界限內(nèi)的點(diǎn)子排列方式有缺陷,呈現(xiàn)非隨機(jī)排列,這兩種情況都說(shuō)明生產(chǎn)過(guò)程中存在系統(tǒng)性的因素,對(duì)某個(gè)質(zhì)量特征值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差產(chǎn)生影響,應(yīng)查明情況以便及時(shí)采取措施。? 96==這是二項(xiàng)式分布概率的計(jì)算公式??刂茍D中 “7點(diǎn)鏈 ”等四種現(xiàn)象,基本上是滿足這兩個(gè)條件的。3σ范圍內(nèi),要么落在這一范圍外,也是只有兩種試驗(yàn)結(jié)果;而且相鄰兩個(gè)點(diǎn)子是否落在 177。例如, “7點(diǎn)鏈 ”的點(diǎn)子落在中心線兩側(cè)的概率是相同的,其值取 05(嚴(yán)格地講,點(diǎn)子落在 μ177。則, 7點(diǎn)鏈的現(xiàn)象中, n=7, p=05。這種可能的錯(cuò)誤有兩種:第一種錯(cuò)誤是將正常判為異常;第二種錯(cuò)誤是將異常判為正常。另有一種情況,即生產(chǎn)過(guò)程已經(jīng)有了異常,產(chǎn)品質(zhì)量的分布偏離了典型分誤。事實(shí)上,在控制圖上,我們所能變動(dòng)的不外乎是上下控制界限間的間距。經(jīng)驗(yàn)證明, UCL=μ+3σ, 在這種方式中,超出一側(cè)控制界限的概率,人為地定為
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