【正文】 產品混在一起的情況。 由于某種因素使下限受到限制時多出現此型 ， 如清潔度近于零 ， 缺陷數近于零 ， 孔加工尺寸偏小等 。 ? 2:單側型 :質量特性分布范圍 B雖然也落在公差范圍內 ,但因偏向一邊 ,故有超差的可能 ,應采取措施糾正 。（見例圖 ） 例：頻數表 不良項目 不良數 不良率 累計不良率 沾錫渣 31 % % 骨架破 18 % % 磁芯破損 13 % 85% 膠帶破 7 % % 焊點高 2 % % 其它 2 % 100% 合計 73 100% 排列圖不良率與累計不良率計算 1：不良率 P=單項不良數 /總不良數 2：累計不良率 Np=P1+P2+P3+P4… b. 直方圖：用一系列寬度相等，高度不等的矩形表示數據分布的圖。 ? 特殊原因 ? 一種間斷性的，不可預計的，不穩(wěn)定的變差來源。當過程僅受隨機因素影響時，過程處于統計控制狀態(tài)（簡稱受控狀態(tài)）；當過程中存在系統因素的影響時，過程處于統計失控狀態(tài)（簡稱失控狀態(tài)）。它對產品質量影響很大，但能夠采取措施避免和消除。波動分為兩種：正常波動和異常波動。 ?優(yōu)點 ：實施方便 ?缺點：代表性差、誤差大 幾個重要的特征數 a. 平均數：用 表示： b. n：數據個數 c. ：第 i個數據值 X ?????????niin XnnXXXX121 1iX b. 中位數，用 X 表示 ? 將一組數據按從小到大順序排列，位于中間位置的數叫中位數。 ? 優(yōu)點：抽樣誤差小 ? 缺點：較復雜 c. 順序抽樣法 ? 又稱等距抽樣法、系統抽樣法、或機械抽樣法。 抽樣及抽樣方法 a. 抽樣： ? 抽樣：是指從總體中隨機抽取樣本的活動。它是從總體中隨機抽取出來，并且要對它進行詳細研究分析的一部分個體。 ? 組成總體的每個單元（產品）叫做個體。 如長度、壓力、溫度等。 計量值數據 計量值數據是可以連續(xù)取值，或者說可以用測量工具具體測量出小數點以下數值的這類數據?？梢允且粋€過程，也可以是這一過程的結果即產品。 b. 樣本 ?樣本也叫“子樣”。 ?樣本中所含的每一個個體叫樣品。 b. 一般隨機抽樣法： ? 抽取樣品是隨機 ? 方法：將全部產品編號后可用抽簽、抓鬮兒、查隨機數表或擲骰子等辦法抽取樣品。 ? 常用于產品質量的驗收 ? 優(yōu)點：抽樣誤差較小 ? 缺點：較一般隨機抽樣還要繁鎖 e. 整群抽樣法（又稱集團抽樣法） ?方法：將總體分成許多群，每個群由個體按一定方式結合而成，然后進行隨機抽取若干群，并由這些群中所有個體組成樣本。它是由人、機器、材料、方法和環(huán)境等基本因素的波動影響所致。異常波動是由系統原因（異常因素）造成的。它對生產過程進行分析評價，根據反饋信息及時發(fā)現系統性因素出現的征兆，并采取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態(tài)，以達到控制質量的目的。因而，它強調過程在受控和有能力的狀態(tài)下運行，從而使產品和服務穩(wěn)定地滿足顧客的要求。 變差（波動）的普通原因與特殊原因的區(qū)別普通原因（隨機原因、非偶然原因） 特殊原因（可查明原因）是由許多單獨的原因所構成 是由一個或只有少數幾個單獨的原因所構成任 何 一 個 普 通 原 因 只 會 產 生 微 小 的 變 差 ， 但 許 多普通原因一起作用，其產生的總變差是可觀的任何一個特殊原因都會造成較大的變差例 子 ： 在 調 整 控 制 刻 盤 時 人 為 的 變 差 ， 機 器 的 輕微震動；原材料的微小變化例 子 ： 操 作 人 員 做 錯 ； 一 個 錯 誤 的 裝 置 ； 一 批 不合格的原材料普 通 原 因 的 變 差 （ 正 常 變 差 ） 無 法 從 工 序 中 以 較少代價消除之特 殊 原 因 的 變 差 （ 異 常 變 差 ） 能 被 檢 測 出 來 ， 采取措施，消滅其原因，所花的代價通常是合算的如 果 僅 僅 只 有 普 通 原 因 的 變 差 出 現 ， 則 說 明 工 序是 最 良 好 的 運 行 ； 如 果 在 這 種 情 況 下 生 產 出 不 合格 品 ， 就 說 明 工 序 必 須 進 行 根 本 性 的 改 變 （ 改造），或者必須修改公差，以期減少不合格品如 果 出 現 特 殊 原 因 的 變 差 ， 則 說 明 該 工 序 并 不 是最良好的運行如 果 一 個 觀 察 值 落 在 普 通 原 因 變 差 的 控 制 限 之內，說明該工序不必進行調整如 果 一 個 觀 察 值 落 在 普 通 原 因 變 差 的 控 制 限 之外，通常說明該工序必須進行檢查并加以糾正如 果 只 有 普 通 原 因 變 差 存 在 ， 說 明 該 工 序 很 穩(wěn)定 ， 可 以 運 用 抽 樣 程 序 來 預 測 全 部 生 產 的 質 量 ，或進行工序的優(yōu)選研究（如調優(yōu)運算）如 果 出 現 特 殊 原 因 變 差 ， 說 明 該 工 序 不 夠 穩(wěn) 定 ，不足以運用抽樣程序進行預測說明方面解釋方面 二、質量管理七大手法 常用質量管理手法分為： ? 排列圖法 ? 直方圖法 ? 控制圖法 ? 調查表法 ? 分層法 ? 散布圖法 ? 因果圖法 排列圖：將質量改進項目從最重要到最次要進行排列而采用的一種簡單圖示技術。 2= ? 以此類推 …… 第五步：制作頻數表，必要時可以制作頻率表 組別 組距上下限制 中心值 頻數1 ~ 22 ~ 33 ~ 54 ~ 165 ~ 206 ~ 297 ~ 128 ~ 89 ~ 410 ~ 1 第六步：按頻數 /頻率畫橫坐標、縱坐標與直方圖 10USLLSL3020 直方圖分析 ? 1:對稱型 :質量特性分布范圍 B在 T的中間 ,平均值 X基本與公差中心重合 ,質量特性分布的兩邊還有一定的余地 ,這很理想 。 直方圖圖形 10USLLSL3020 直方圖分布狀態(tài)與分析 A：正常形，對稱，是一般穩(wěn)定生產狀態(tài)的正常情況 直方圖分布狀態(tài)與分析 。 直方圖分布狀態(tài)與分析 。 直方圖分布狀態(tài)與分析 f. 高端型。當生產條件的明顯變化，如一時原料發(fā)生變化或者在短期內由不熟工人替班加工時易出現此型；另外在測量有誤時易出現此型。 與公差界限比較分析 ? 理想型：直方圖的分布中心與公差中心重合，其分布在公差范圍內，且兩邊有余量 ? 偏向型：直方圖的分布在公差范圍內，但分布中心和公差中心有較大偏移 ——工序稍微變化都易出現不合格 ? 無富余型：直方圖的分布在公差范圍內，兩邊的分布均沒有余地 ——工序稍微變化都易出現不合格 ? 能力富余型：直方圖的分布在公