某汽車質(zhì)量改善3824步資料-資料下載頁
2025-01-25 16:56本頁面
【正文】 用統(tǒng)計(jì)的方法去把握質(zhì)量波動；? 根據(jù)統(tǒng)計(jì)的推理采取行動減少波動?？傮w和樣本? 總體：研究對象的全體稱為總體。 – 例如：顧客投訴量；網(wǎng)絡(luò)接通；故障修復(fù)時 間，裝移機(jī)時限。? 樣本：從總體中隨機(jī)抽取一部分個體的集合。樣本中含有樣本的個數(shù)稱為樣本容量，通常用n表示。 – 如：某月 /某局的顧客投訴量；某時段 /局的網(wǎng) 絡(luò)接通率等。樣本方差和標(biāo)準(zhǔn)差(計(jì)算公式 )樣本方差自由度 (degree of freedom)1. 一組數(shù)據(jù)中可以自由取值的數(shù)據(jù)的個數(shù)2. 當(dāng)樣本數(shù)據(jù)的個數(shù)為 n 時，若樣本均值 ? x 確定后，只有 n1個數(shù)據(jù)可以自由取值，其中必有一個數(shù)據(jù)則不能自由取值；3. 例如，樣本有 3個數(shù)值，即 x1=2， x2=4， x3=9，則 ? x = 5。當(dāng) ? x = 5 確定后， x1， x2和 x3有兩個數(shù)據(jù)可以自由取值，另一個則不能自由取值，比如 x1=6， x2=7，那么 x3則必然取 2，而不能取其他值；4. 樣本方差用自由度去除，其原因可以從多方面來解釋，從實(shí)際應(yīng)用的角度看，在抽樣估計(jì)中，當(dāng)我們用樣本方差去估計(jì)總體方差 σ2時，它是 σ2的無偏估計(jì)量。中心極限定理? 中心極限定理是概率分布與統(tǒng)計(jì)推斷的 “橋梁 ”。? 對任何總體，無論其質(zhì)量特性值服從什么樣的分布，但當(dāng)樣本數(shù)量足夠大時，樣本的均值都服從（或近似服從）正態(tài)分布，樣本的方差是總體方差的 1/n。? 中心極限定理? 設(shè) X1,X2,…Xn 為 n個相互獨(dú)立同分布隨即變量，其共同分布未知，但其均值 μ和方差 σ2都存 在，則在 n較大時，其樣本均值 X近似服從正態(tài) 分布 N(μ,σ2/n)正態(tài)分布? 正態(tài)分布在質(zhì)量管理中使用最為頻繁的分 布，它能描述很多質(zhì)量特性 X隨機(jī)取值的統(tǒng) 計(jì)規(guī)律。? 當(dāng) μ=0； σ=1時，一般的正態(tài)分布就可以轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，記為： N(0,1)正態(tài)分布的表達(dá)方式μ、 σ不同的正態(tài)分布的比較正態(tài)曲線單側(cè)的概率一般正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的計(jì)算案例分析正態(tài)分布總體均值和總體比例的區(qū)間估計(jì)?一 .總體均值的區(qū)間估計(jì)?二 .總體比例的區(qū)間估計(jì)?三 .樣本容量的確定總體均值的置信區(qū)間(σ２ 已知 )案例分析總體均值的置信區(qū)間(σ２ 未知 )案例分析SPC的介紹什么是 SPC?? SPC是英文 Statistical ProcessControl的字首簡稱 ,即統(tǒng)計(jì)過程控制。? SPC就是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)對過程中的各個階 段收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并調(diào)整過程，從而達(dá)到改進(jìn)與保證質(zhì)量的目的。? SPC強(qiáng)調(diào)預(yù)防，防患於未然是 SPC的宗旨統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制的特點(diǎn)? SPC是全系統(tǒng)的，全過程的，要求全員參加，人人有責(zé)。這點(diǎn)與全面質(zhì)量管理的精神完全一致。? SPC強(qiáng)調(diào)用科學(xué)方法 (主要是統(tǒng)計(jì)技術(shù)，尤其是控制圖理論 )來保證全過程的預(yù)防。? SPC不僅用於生產(chǎn)過程，而且可用於服務(wù)過程和一切管理過程。SPC技術(shù)的作用控制圖原理? 正態(tài)分布有一個結(jié)論對質(zhì)量管理很有用，即無論均值 μ和標(biāo)準(zhǔn)差 σ取何值，產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在 μ177。3σ之間的概率為%，於是落在 μ177。3σ之外的概率為 100%一 %= %，而超過側(cè)，即大於 μ3σ或小於 μ+3σ的概率為%/2=%≈1% ，這個結(jié)論十分重要。 控制圖即基於這一理論而產(chǎn)生 3σ原則? UCL=μ+3σ? CL=μ? LCL＝ μ－ 3σ? 其中： μ為正態(tài)總體的均值? σ為正態(tài)總體的標(biāo)準(zhǔn)差控制圖原理控制圖原理的兩種解釋? 控制圖原理的第一種解釋 – 點(diǎn)子出界就判異 —— 小概率事件原理? 控制圖原理的第二種解釋 – 區(qū)分偶然因素與異常因素兩類因素? 控制圖在貫徹預(yù)防原則中的作用 – 及時告警。控制圖原理兩類錯誤? 第一類錯誤：虛發(fā)警報 – 過程實(shí)際上沒有失控而虛報失控，這類錯誤發(fā)生的概率記為 α。? 第二類錯誤：漏發(fā)警報 – 過程已經(jīng)異常，但仍會有部分產(chǎn)品落在控制線 內(nèi)，這類錯誤發(fā)生的概率記為 β。? 如何減少兩類錯誤 – 上下控制線最優(yōu)間距 ——6 σ（ 3σ方式）“α”及 “β”風(fēng)險說明控制圖的不足? 由於控制圖是通過抽查來監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量的 ,故兩類錯誤是不可避免的。在控制圖上 , 若將間距增大 ,則 α減小而 β增大 ,反之 ,則 α增大而 β減小。因此 , 只能根據(jù)這兩類錯誤造成的總損失最小來確定上下控制界限。 根據(jù)經(jīng)驗(yàn)， μ177。3σ作為控制限可以使總損失最小過程能力與過程能力指數(shù)? 過程能力（工序能力）? 是指過程加工質(zhì)量方面的能力，用于衡量 過程加工內(nèi)在一致性。? 過程能力決定于質(zhì)量因素：人、機(jī)、料、 法、環(huán)，而與公差無關(guān)。? 通常用 6σ表示過程能力3824步驟簡介 3824各個步驟的簡單敘述問題識別團(tuán)隊(duì)組建現(xiàn)狀調(diào)查原因分析對策制定改進(jìn)實(shí)施效果驗(yàn)證防止再發(fā)3824實(shí)例分析節(jié)溫器項(xiàng)目售后管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析請大家自學(xué)結(jié)束語? 經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)不一定是真理? 眼見的事實(shí)仍不是真知? 3824拔云撥霧? 最終的驗(yàn)證才是灼見 謝謝大家 !謝謝觀看 /歡迎下載BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH
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