現(xiàn)代質量控制工具(一)(編輯修改稿)
2025-03-23 13:13 本頁面
【文章內容簡介】 正態(tài)分布密度曲線。當 σ小時， 各數(shù)據(jù)較多地集中于 μ值附近， 曲線就較“高”和“瘦”，當 σ大時， 數(shù)據(jù)向 μ值附近集中的程度就差， 曲線的形狀就比較“矮”和“胖”。 所以正態(tài)分布的形狀，由 σ的大 小來決定。在質量管理中， σ反映 了質量的好壞， σ越小，質量的 一致性越好。 四、幾個特殊值 在正態(tài)分布概率密度函數(shù)曲線下 ， 界于坐標[μ177。 σ]、 [μ177。 2σ]、[μ177。 3σ]和 [μ177。 4σ]間的面積 ， 分別占總面積的 68. 26% ，%,%和%。 它們相應的幾何意義如圖 : 第四章 現(xiàn)代質量控制工具 (二 ) 第一節(jié) 直方圖 第二節(jié) 工序能力指數(shù) 第一節(jié) 直方圖 一、直方圖的概念與作用 二、直方圖的作圖方法 三、直方圖特征值的計算 四、直方圖的觀察分析 一、直方圖的概念與作用 直方圖是整理數(shù)據(jù)，描寫質量特性數(shù)據(jù)分布狀態(tài)的常用工具。 是正態(tài)分布的近似描述。 質量散差的概念 由于產品質量受一系列客觀因素的影響，在生產過程中這些客觀因素不停地變化著。所以生產出的一批產品中，反映質量特性的數(shù)據(jù)總是有波動的，有的偏差大一些，有的偏差小一些，不可能完全一樣。這就叫做產品質量的散差。 不管你如何嚴格控制，質量特性數(shù)據(jù)都絕不可能是同一數(shù)值，造成波動的原因即質量因素，也就是通常所說的 4M1E（人、設備、材料、方法、環(huán)境） ，由于 4M1E不可能不變，保持五個方面絕對一樣是辦不到的，所以產品質量存在差異是絕對的。 這些誤差，從數(shù)理統(tǒng)計的觀點加以分類，可以分為系統(tǒng)誤差和隨機誤差兩大類。 隨機誤差： 4M1E的微小變化 對質量影響小 系統(tǒng)誤差： 4M1E產生大變化 對質量影響大 為了控制產品質量的波動，把質量差異控制在一定范圍內是做得到的。 為了掌握產品質量的分布規(guī)律，可以做出產品質量特性頻數(shù)分布圖（既直方圖），以顯示產品質量特性分布狀況。 二、直方圖的作圖方法 畫直方圖需要收集大量準確的質量特性數(shù)據(jù)，那么怎樣取得這些數(shù)據(jù)，需要收集多少個數(shù)據(jù)呢，這都是需要明確的。 1. 取樣方法 （ 1）隨機取樣 （ 2）按工藝過程，每隔一定的時間，連續(xù)抽取若干產品作為樣本。 兩種方法比較，第一種方法抽取的樣本是有代表性的。后一種方法，嚴格講只能反映抽樣當時的工藝過程狀況，不能代表整批產品的狀況。因此，前一種方法多用于產品的驗收檢查，后一種方法多用于生產過程中的工序質量控制。 （ 3）樣本大小 要考慮兩方面的因素 經(jīng)濟性（可能允許的最小樣本） 準確性（較大的樣本） 一般來說，樣本的大小應取 30～ 250個。在實際應用中，工廠多采用 50個，這對大多數(shù)工業(yè)頻數(shù)分布的分析是足夠可靠的了。在個別情況下，當收集數(shù)據(jù)的成本很低或需作準確分析時，可采用 100個或者更多個。 畫直方圖時 ， 首先把收集的質量特性數(shù)據(jù)進行整理 ， 把相近的值分在同一組里 。 2. 找出數(shù)據(jù)中的最大值、最小值和極差 最大值 Xmax ，最小值 Xmin 極差 R=Xmax Xmin 3. 確定組數(shù) K K與數(shù)據(jù)的多少有關。數(shù)據(jù)多，多分組，數(shù)據(jù)少，少分組。 一般由于正態(tài)分布為對稱形，故常取 K為奇數(shù)。如 11。 h 組距即組與組之間的間隔，等于極差除以組數(shù)，即 :h=R/K 為了確定組界，通常從最小值開始。先把最小值放在第一組內即可。 如 :第一組的組界 (Xminh/2) ～ (Xmin+h/2) 。 以分組號為橫坐標，以頻數(shù)為高度作縱坐標，作成直方圖。 例： (P117)某郵局隨機地抽取 100天郵件分揀處理時長。每天的分揀處理時長如表 41所示。 即： 1. 收集了 100個數(shù)據(jù) 2. 找出數(shù)據(jù)中的最大值、最小值和極差 本例中： Xmax =63分鐘， Xmin =38分鐘， R=6338=25 3. 確定組數(shù)：本例中有 100個數(shù)據(jù)， 故取 K=9 4. 求出組距： h= 25 /9= ≈3 5. 確定組界：第一組的組界： (Xminh/2) ～ (Xmin+h/2) 即～ 同理可以求出其它
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