統(tǒng)計(jì)過程控制ppt

1、SPC學(xué)習(xí)提綱,SPC,SPC: 統(tǒng)計(jì)過程控制,Statistical(統(tǒng)計(jì)): 以數(shù)理統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ),基于數(shù)據(jù)的科學(xué)分析和管理方法;Process(過程): 任何一個有輸入輸出的活動; 6個要素: 5M1E Control(控制): 通過掌握規(guī)律來預(yù)測未來發(fā)展并實(shí)現(xiàn)預(yù)防;,我們?yōu)槭裁葱枰猄PC?,質(zhì)量專業(yè)人員是管理小組中關(guān)鍵問題的解決者。SPC是質(zhì)量管理的基本技術(shù)之一。,學(xué)習(xí)目的,目標(biāo)： 用SPC思考（ T

2、hinking in SPC）說明：1）不包括SPC對企業(yè)發(fā)展的效益；2）不包括公式的推導(dǎo)和詳細(xì)的計(jì)算；3）為了方便說明，課程介紹均以生產(chǎn)制造為例，但不限于此。4）假設(shè)所有的學(xué)員都有基本的數(shù)學(xué)知識；5）介紹的方法及其計(jì)算公式以QS9000為準(zhǔn)；,學(xué)習(xí)提綱,基本SPC統(tǒng)計(jì)學(xué)；SPC的核心工具——控制圖；過程能力研究；量具重復(fù)性和再現(xiàn)性研究；,從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律,直方圖,圣任科技有限公司,一個實(shí)例：,某工廠接收了一批外協(xié)廠制

3、造的青銅軸承用于生產(chǎn)一種重要的儀器。但該廠不能信任生產(chǎn)這些軸承廠家的工作，決定對供應(yīng)商提供的軸承進(jìn)行分析。這些軸承的關(guān)鍵特性是它們的內(nèi)徑，其規(guī)格為1.376±0.010英寸?，F(xiàn)抽取了100個青銅軸承，對它們的內(nèi)徑進(jìn)行仔細(xì)的測量，并記錄了測量結(jié)果。,100個青銅軸承內(nèi)徑的測量值如下表：,數(shù)據(jù)會告訴您什么呢？,回答,數(shù)據(jù)列表不能表達(dá)出任何有實(shí)際意義的東西(Virtually Nothing)！必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析。圖形

4、可以幫助我們將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息。,數(shù)據(jù)列表,能否接受這批產(chǎn)品？,與目標(biāo)值相比較： 平均值：1.3773與規(guī)格界限相比較： 極差（最大值-最小值） =1.383-1.370=0.013數(shù)據(jù)分布的更進(jìn)一步的信息： 數(shù)據(jù)分成10組后，落在每個區(qū)間 內(nèi)的數(shù)據(jù)個數(shù)：,1.376±0.010,制作頻數(shù)分布表,繪制直方圖,,,LSL,USL,,,,,,,分析直方圖,與規(guī)格限1.366~1.386進(jìn)行比較，

5、所有的測量值都在其范圍內(nèi)（而且在+/-3S的范圍內(nèi)）。分布基本上是對稱的，有一點(diǎn)點(diǎn)向右偏斜，但不嚴(yán)重。所以該廠決定接收這批青銅軸承。 建議：軸承的加工中心應(yīng)該左移；,建立一個直方圖,收集整理數(shù)據(jù)定組數(shù) N算極差 R定組距 I確定組的中心點(diǎn)和各組界限制作頻數(shù)分布表繪制直方圖分析,直方圖告訴我們,數(shù)據(jù)分布的中心位置(Average)在哪里？數(shù)據(jù)分散程度(Spread)如何？數(shù)據(jù)分布的形狀(Shape)

6、怎樣？,經(jīng)驗(yàn)之談：對大多數(shù)工業(yè)用的分析來說，50個數(shù)值具備足夠的可靠性。但單個測量值的費(fèi)用比較低時，或是當(dāng)需要準(zhǔn)確分析時，可以采用100個或更多的數(shù)據(jù)。,,,N ( μ, σ2)- μ: 總體平均值，描述數(shù)據(jù)的集中位置。,σ :總體標(biāo)準(zhǔn)差，描述數(shù)據(jù)的分散程度。,N（μ，σ2）,理想情況：正態(tài)曲線,μ不同(均值),σ不同(標(biāo)準(zhǔn)差 ),正態(tài)曲線的特征,曲線關(guān)于μ對稱；當(dāng)x=μ時取到最大值；X離μ越遠(yuǎn)，f（x）的值越小；

7、,,μ,,,正態(tài)曲線,現(xiàn)實(shí)狀況：一些異常,雙峰,峭壁,分析直方圖舉例：,,,,,,,USL,LSL,AA圖,,,,,直方圖的峰度和對稱度,對稱度（Skewness）:直方圖數(shù)據(jù)分布的對稱性；峰度（Kurtosis）:直方圖數(shù)據(jù)分布的陡峭度；直方圖為對稱分布的，則s=0;直方圖為正態(tài)分布的，則s=0,k=0。,,直方圖的作用,顯示數(shù)據(jù)的分布特征指出采取措施的必要觀察采取措施后的效果比較和評估設(shè)備、供應(yīng)商、物料等評估過程的能力

8、,控制圖及其背后的故事,圣任科技有限公司,控制圖,,Components of Every Control Chart:1. Data Points3. Upper Control Limit2. Center Line 4. Lower Control Limit,控制圖原理：,1） 3 σ原理： 若變量X服從正態(tài)分布,那么,在 ±3σ 范圍內(nèi)包含了99.73% 的數(shù)值。2） 中心極限定理：

9、無論產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量水平的總體分布是什么，其 的分布（每個 都是從總體的一個抽樣的均值）在當(dāng)樣本容量逐漸增大時將趨向于正態(tài)分布。,正態(tài)性假定有實(shí)際意義嗎？,1）不是在研究一門精確的科學(xué)，而是作為一種謹(jǐn)慎的工業(yè)指導(dǎo)；2）大部分的實(shí)際情況的數(shù)據(jù)分布與正態(tài)分布極為相似；3）根據(jù)中心極限定理進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理；4）如果不適合可以不需要用正態(tài)曲線直接來分析；,質(zhì)量特性分類,計(jì)量值(variable):定量的數(shù)據(jù)；值可以取給定范圍內(nèi)的任何

10、一個可能的數(shù)值 。計(jì)數(shù)值(Attribute)：定性的數(shù)據(jù)；值可以取一組特定的數(shù)值,而不能取這些數(shù)值之間的數(shù)值 。計(jì)件型計(jì)點(diǎn)型,控制圖的分類,計(jì)量值控制圖：均值-極差控制圖(X bar-R)均值-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖(X bar –S)單值-移動極差控制圖(X-MR)計(jì)數(shù)值控制圖：不良率控制圖（p)不良數(shù)控制圖(Pn)缺陷數(shù)控制圖(c)單位缺陷數(shù)控制圖(u),計(jì)量型數(shù)據(jù)嗎？,性質(zhì)上是否均勻或不能按子組取樣？,關(guān)心的是

11、不合格品率嗎？,樣本容量是否恒定？,樣本容量是否恒定？,子組容量≥ 9？,,,,,,,,,,,,,,,np或p圖,p圖,C或U圖,U圖,是,否,是,是,是,是,是,否,否,否,否,否,關(guān)心的是單位零件缺陷數(shù)嗎？,,是,選擇合適的控制圖,計(jì)量型控制圖,圣任科技有限公司,一個實(shí)例 （一）,一臺自動螺絲車床已經(jīng)準(zhǔn)備好了加工切斷長度的圖紙公差為0.500±0.008英寸的螺栓。頻數(shù)分布在進(jìn)行調(diào)整期間已經(jīng)完成，分析結(jié)果表明進(jìn)行一

12、段時期加工生產(chǎn)的開端是可以令人滿意的。為了分析和控制加工過程中螺栓的質(zhì)量，現(xiàn)決定采用均值極差控制圖進(jìn)行監(jiān)控。按如下八個步驟進(jìn)行：,一個實(shí)例（二）,步驟1：選擇質(zhì)量特性 螺栓的切斷長度至關(guān)重要步驟2：按合理的計(jì)劃來搜集數(shù)據(jù) 每小時抽取5個產(chǎn)品作為一個樣本。檢驗(yàn)員按時間順序收集了25個樣本。,收集的數(shù)據(jù)表,一個實(shí)例（三）,步驟3：計(jì)算樣本平均值及極差（見上表）步驟4：確定總的平均數(shù)和平均極差,一個實(shí)例（四）,步驟

13、5：計(jì)算控制限,其中：,一個實(shí)例（五）,步驟6：利用控制界限分析樣本數(shù)值,一個實(shí)例（六）,一個實(shí)例（七）,步驟7：確定控制限是否能經(jīng)濟(jì)地滿足要求；步驟8：運(yùn)用控制限進(jìn)行控制；,均值-極差控制圖（ ）,最常用；最基本；控制對象為計(jì)量值；適用于n ≤9的情況；均值圖用于觀察和分析分布的均值的變化，即過程的集中趨勢；極差圖觀察和分析分布的分散情況，即過程的離散程度。,均值控制圖,極差控制圖,均值-極差控制圖

14、-控制限,使用均值-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖,步驟3：計(jì)算樣本平均值及標(biāo)準(zhǔn)差步驟4：確定總的平均數(shù)和平均標(biāo)準(zhǔn)差,一個實(shí)例（四）,步驟5：計(jì)算控制限,其中：,一個實(shí)例（五）,一個實(shí)例（六）,步驟6：利用控制界限分析樣本數(shù)值,均值-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖（ ）,控制對象為計(jì)量值；更精確；均值圖用于觀察和分析分布的均值的變化，即過程的集中趨勢；標(biāo)準(zhǔn)差圖觀察和分析分布的分散情況，即過程的離散程度。,均值控制圖,標(biāo)準(zhǔn)差控制圖,怎樣確定控

15、制限,單值-移動極差控制圖（ ）,與均值-極差控制圖的作用類似；不需多個測量值或樣本是均勻的（如濃度）；因?yàn)橘M(fèi)用或時間的關(guān)系，過程只有一個測量值（如破壞性實(shí)驗(yàn)）；敏感性不強(qiáng)；用自動化檢查，對產(chǎn)品進(jìn)行全檢時；,移動極差,移動極差是指一個測定值 xi 與緊鄰的測定值xi+1 之差的絕對值，記作MR， MR = | xi - xi+1 | （i=1,2,…,k-1) 其中：k為測定值的個數(shù);

16、 k個測定值有k-1個移動極差,每個移動極差值相當(dāng)與樣本大小n=2時的極差值.,1 計(jì)算總平均數(shù):2 計(jì)算移動極差平均數(shù):,怎樣確定控制限,怎樣確定控制限,相當(dāng)于n=2時的均值控制圖,X控制圖,,MR控制圖,相當(dāng)于n=2時的極差控制圖;n=2時,D4=3.267,D3=0,怎樣確定控制限,計(jì)數(shù)型控制圖,圣任科技有限公司,不良品率控制圖（P圖）,對產(chǎn)品不良品率進(jìn)行監(jiān)控時用的控制圖;質(zhì)量特性良與不良，通常服從二項(xiàng)分布;當(dāng)樣本

17、容量n足夠大時,例如, 該分布趨向于正態(tài)分布適用于全檢零件或每個時期的檢驗(yàn)樣本含量不同。,不良品率控制圖（P圖）,檢驗(yàn)并記錄數(shù)據(jù)計(jì)算平均不合格品率P計(jì)算中心線和控制界限繪制控制圖并進(jìn)行分析,與n有關(guān)！,案例分析,在制造復(fù)雜的發(fā)動機(jī)的端蓋時，如果有某些因素不合要求就判為不良品，在成品的全檢中，現(xiàn)要求對每班產(chǎn)品的不良率作控制圖。每班檢驗(yàn)的端蓋總數(shù)就是樣本量，共收集了25班的檢驗(yàn)數(shù)及不良數(shù)。,案例分析,1.收

18、集的數(shù)見下表：,案例分析,根據(jù)公式計(jì)算各樣本組的上下控制限在實(shí)際應(yīng)用中,當(dāng)各組容量與其平均值相差不超過正負(fù)25%時,可用平均樣本容量( )來計(jì)算控制限.,案例分析,繪制控制圖，并進(jìn)行分析：,,,單位缺陷數(shù)控制圖(U圖),適合用于對單位樣本數(shù)量（如面積、容積、長度、時間等）上缺陷數(shù)進(jìn)行控制的場合；通常服從泊松分布;可近似與正態(tài)分布 來處理;取樣大小可以是不固定的，只要能計(jì)算出每單位上的

19、缺陷數(shù)即可；,單位缺陷數(shù)控制圖(U圖),檢驗(yàn)并記錄數(shù)據(jù)計(jì)算平均單位缺陷數(shù)計(jì)算中心線和控制界限繪制控制圖并進(jìn)行分析,與n有關(guān)！,設(shè)n為樣本大小，C為缺陷數(shù)，則單位缺陷數(shù)為： u=c/n,案例分析,現(xiàn)需要對一注塑產(chǎn)品的缺陷進(jìn)行控制圖分析，收集的數(shù)據(jù)記錄如下表：,控制限的計(jì)算,在實(shí)際應(yīng)用中,當(dāng)各組容量與其平均值相差不超過正負(fù)25%時,可用平均樣本容量( )來計(jì)算控制限.,繪制控制圖，并進(jìn)行分析,案例分析,,其他的控制圖,不良品數(shù)控

20、制圖（Pn圖）缺陷數(shù)控制圖（C圖）,不良品數(shù)控制圖（Pn）,樣本容量n恒定；不合格品數(shù)是一個服從二項(xiàng)分布的隨機(jī)變量；當(dāng)np≥ 5時近似服從正態(tài)分布N [np，np（1-p）],不良品數(shù)控制圖,確定數(shù)據(jù)樣本容量n的大小,n常取50以上的數(shù).收集數(shù)據(jù)Pn1，Pn2, Pn3 , ……, Pnk ,k為樣本數(shù)計(jì)算控制中心和控制界限繪制控制圖并進(jìn)行分析,缺陷數(shù)控制圖（C圖）,控制對象為一定單位(如一定長度、一定面積、一定體積等

21、）上面的缺陷數(shù)；如鑄件表面的氣孔數(shù)、機(jī)器裝好后發(fā)現(xiàn)的故障數(shù)；產(chǎn)品上的缺陷數(shù)服從泊松分布；近似為正態(tài)分布處理，均值為C，標(biāo)準(zhǔn)偏差為,,缺陷數(shù)控制圖,1.收集數(shù)據(jù)：一般取20~25組數(shù)據(jù)；如果缺陷數(shù)較小，可將幾個樣本合為一個， 使每組缺陷數(shù)C=0的情況盡量減少，否則用來作控制圖不適宜；不同的缺陷應(yīng)盡可能分層處理。,缺陷數(shù)控制圖,2. 計(jì)算平均缺陷數(shù)3. 計(jì)算中心線和控制界限:4. 繪制控制圖并進(jìn)行分析

22、,計(jì)量型數(shù)據(jù)嗎？,性質(zhì)上是否均勻或不能按子組取樣？,關(guān)心的是不合格品率嗎？,樣本容量是否恒定？,樣本容量是否恒定？,子組容量≥ 9？,,,,,,,,,,,,,,,np或p圖,p圖,C或U圖,U圖,是,否,是,是,是,是,是,否,否,否,否,否,關(guān)心的是單位零件缺陷數(shù)嗎？,,是,選擇合適的控制圖,運(yùn)用控制圖進(jìn)行“控制”,圣任科技有限公司,內(nèi)容提要,控制圖應(yīng)用的兩個階段運(yùn)用控制圖判斷過程受控/失控什么時候重新計(jì)算控制限使用控

23、制圖應(yīng)注意的問題,分析階段控制階段,控制圖應(yīng)用的二個階段,分析階段,在控制圖的設(shè)計(jì)階段使用,主要用以確定合理的控制界限每一張控制圖上的控制界限都是由該圖上的數(shù)據(jù)計(jì)算出來,從分析階段轉(zhuǎn)入控制階段,在什么條件下分析階段確定的控制限可以轉(zhuǎn)入控制階段使用：控制圖是受控的過程能力能夠滿足生產(chǎn)要求,控制階段,控制圖的控制界限由分析階段確定控制圖上的控制界限與該圖中的數(shù)據(jù)無必然聯(lián)系使用時只需把采集到的樣本數(shù)據(jù)或統(tǒng)計(jì)量在圖上打點(diǎn)就行,（

24、1）所有樣本點(diǎn)都在控制界限之內(nèi)；（2）樣本點(diǎn)均勻分布，位于中心線兩側(cè)的樣本點(diǎn)約各占1/2；（3）靠近中心線的樣本點(diǎn)約占2/3；（4）靠近控制界限的樣本點(diǎn)極少。,受控狀態(tài)在控制圖上表現(xiàn),判斷受控與失控,,,,,,x,UCL,CL,LCL,t,,,,,,,,,,,,,,,,,,,控制圖的受控狀態(tài),,,,,,,,,,,,,,,,,,失控狀態(tài)在控制圖上表現(xiàn),明顯特征是有: （1）一部分樣本點(diǎn)超出控制界限 除此之外，如果沒有樣本

25、點(diǎn)出界，但 （2）樣本點(diǎn)排列和分布異常， 也說明生產(chǎn)過程狀態(tài)失控。,判斷受控與失控,（1）有多個樣本點(diǎn)連續(xù)出現(xiàn)在中心線一側(cè) * 連續(xù)7個點(diǎn)或7點(diǎn)以上出現(xiàn)在中心線一側(cè)； * 連續(xù)11點(diǎn)至少有10點(diǎn)出現(xiàn)在中心線一側(cè)； * 連續(xù)14點(diǎn)至少有12點(diǎn)出現(xiàn)在中心線一側(cè)。,典型失控狀態(tài),（2）連續(xù)7點(diǎn)上升或下降,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,典型失控狀態(tài),（3）有較多的

26、邊界點(diǎn) * 連續(xù)3點(diǎn)中有2點(diǎn)落在警戒區(qū)內(nèi)； * 連續(xù)7點(diǎn)中有3點(diǎn)落在警戒區(qū)內(nèi)； * 連續(xù)10點(diǎn)中有4點(diǎn)落在警戒區(qū)內(nèi)。,警戒區(qū)： 2σ~3σ的區(qū)域,典型失控狀態(tài),（4）樣本點(diǎn)的周期性變化（包括階段的周期性、波動的周期性）,,,,,,UCL,CL,LCL,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,典型失控狀態(tài),（5）樣本點(diǎn)分布的水平突變,典型失控狀態(tài),（6）樣本點(diǎn)的離散度變大

27、,,,,,,x,UCL,CL,LCL,t,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,典型失控狀態(tài),顏色管理（color Management）,藍(lán)色：未經(jīng)檢測的點(diǎn)綠色：檢測后正常的點(diǎn)紅色：檢測后異常點(diǎn)黃色 ：異常點(diǎn)經(jīng)過異常編輯且有了改善措施的點(diǎn),,重新計(jì)算控制限,控制圖是根據(jù)穩(wěn)定狀態(tài)下的條件（人員、設(shè)備、原材料、工藝方法、測量系統(tǒng)、環(huán)境）來制定的。如果上述條件變化，則必須重新計(jì)算控制限，例如：操作人

28、員經(jīng)過培訓(xùn)，操作水平顯著提高；設(shè)備更新、經(jīng)過修理、更換零件；改變工藝參數(shù)或采用新工藝；改變測量方法或測量儀器；采用新型原材料或其他原材料；環(huán)境變化。,重新計(jì)算控制限,使用一段時間后檢驗(yàn)控制圖還是否適用，控制限是否過寬或過窄，否則需要重新收集數(shù)據(jù)計(jì)算控制限；過程能力值有大的變化時，需要重新收集數(shù)據(jù)計(jì)算控制限。,控制界限與規(guī)格界限,規(guī)格由客戶或設(shè)計(jì)部門給出;控制界限由過程的實(shí)際數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算得出;一般情況下,控制界限嚴(yán)于規(guī)

29、格;,控制圖的應(yīng)用程序,,過程能力研究,圣任科技有限公司,內(nèi)容提要,過程能力的基本概念Cp、Cpk與Pp、Ppk的含義與區(qū)別Cp、Cpk與Pp、Ppk的計(jì)算方法如何運(yùn)用過程能力指數(shù)進(jìn)行管理,過程能力的概念,過 程 能 力 指 處 于 統(tǒng)計(jì)穩(wěn) 態(tài) 下 的 過 程 的 加 工 能 力，是過程內(nèi)部本身的性能，不考慮規(guī)范對過程分布寬度是如何規(guī)定的。,過 程 能 力,過程能力是以該過程產(chǎn)品質(zhì)量特性值的變異或波動

30、來表示的；根據(jù)3σ原理，在分布范圍μ ±3 σ內(nèi)，包含了99.73%的數(shù)據(jù)，接近于1，因此以±3 σ，即6 σ為標(biāo)準(zhǔn)來衡量過程是否具有足夠的精確度和良好的經(jīng)濟(jì)特性的。過程能力記為B，則 B= 6 σ,過 程 Sigma,估計(jì)Sigma,計(jì)算Sigma,Cp、Cpk與Pp、Ppk的含義與區(qū)別,Cp指數(shù)=Cp:(Capability of Process)過程能力指

31、數(shù)Cpk:修正的過程能力指數(shù),過程能力指數(shù),過程平均值和規(guī)格中心的偏移,過程能力指數(shù)Cpm,當(dāng)規(guī)格中心與目標(biāo)值不重合時的過程能力指數(shù),過程平均值和目標(biāo)值的偏移,Cp,Cpk,Cpm,Pp,Ppk,Ppm,Ppk與Cpk,Pp: (Performance of Process)過程性能指數(shù)Ppk:修正的過程性能指數(shù),案例分析,我們再來看前面的作控制圖的案例：,案例分析,過程有一個異常點(diǎn)，是由于偶然因素造成，調(diào)查表明是該檢驗(yàn)員當(dāng)時委托他人

32、代為測量，而這代理人不適于操作精密測量設(shè)備，可能讀數(shù)不準(zhǔn)確，也有可能偽造了數(shù)據(jù)。剔除這個異常點(diǎn)，過程是受控的。,剔除異常點(diǎn)數(shù)據(jù)表,案例分析,根據(jù)這24個子組計(jì)算得： 計(jì)算得到的標(biāo)準(zhǔn)差σ=0.0019,案例分析,規(guī)格寬度（要求）=0.016工序?qū)挾龋? ）=6 =0.0106Cp=0.016/0.0106=1.5094,,案例分析,由于存在一定的偏移，那么我們真正能做到多好呢？Cpk=min(Cpu,Cp

33、l)=min(1.2612,1.7569)=1.2612 或者Cpk=Cp(1-K)=1.5094×(1-0.1625)=1.2612,案例分析,我們實(shí)際做得有多好呢？Pp=1.3699Ppk=1.1411這說明我們還可以做得更好,計(jì)數(shù)型的過程能力評價(jià),對于p,np圖, 過程能力是通過過程平均不合品率 來表示,當(dāng)所有點(diǎn)都受控后才計(jì)算該值.對于c圖,過程能力為 ,即固定容量n的樣本的缺陷數(shù)的平均值.

34、對于u圖,過程能力為 ,即每單位缺陷數(shù)的均值.,Cpk與不良數(shù)量一覽表,如何運(yùn)用過程能力指數(shù)進(jìn)行管理,當(dāng)Cpk指數(shù)值降低代表要增加：控制檢查返工及報(bào)廢，在這種情況下，成本會增加，品質(zhì)也會降低，生產(chǎn)能力可能不足。,如何運(yùn)用過程能力指數(shù)進(jìn)行管理,當(dāng)Cpk指數(shù)值增大，不良品減少，最重要是產(chǎn)品/零件接近我們的“理想設(shè)計(jì)數(shù)值/目標(biāo)”，給予顧客最大滿足感。 當(dāng)Cpk指數(shù)值開始到達(dá)1.33或更高時對檢驗(yàn)工作可以減少，減少我們

35、對運(yùn)作審查成本。,SPC技術(shù)的其他工具,圣任科技有限公司,內(nèi)容提要,排列圖（柏拉圖）分層分析法相關(guān)與回歸分析SPC知識回顧,Pareto理論在品質(zhì)管理中的應(yīng)用,,目的：尋找主要問題或影響質(zhì)量的主要原因,品質(zhì)管理中主要應(yīng)用,缺陷柏拉圖異常柏拉圖原因柏拉圖措施柏拉圖,某鑄造車間生產(chǎn)一種鑄件，質(zhì)量不良項(xiàng)目有氣孔、未充滿、偏心、形狀不佳、裂紋、其他等項(xiàng)。記錄一周內(nèi)某班所生產(chǎn)的產(chǎn)品不良情況數(shù)據(jù)，并將不良項(xiàng)目作成累計(jì)頻數(shù)和百分比匯總表：

36、,案例分析,鑄件不良項(xiàng)目的排列圖,Pareto理論的作用,找出“重要的少數(shù)”因?yàn)?0%的問題由20%的潛在原因引起,分層分析法,概念：將數(shù)據(jù)依照使用目的，按照其性質(zhì)、來源、影響因素等進(jìn)行分類，把性質(zhì)相同、在同一生產(chǎn)條件下收集到的質(zhì)量特性數(shù)據(jù)歸并在一起的方法。通常和其他方法一起使用。如將數(shù)據(jù)分層之后再進(jìn)行加工整理成分層排列圖、分層直方圖、分層控制圖等。,常用分層方法,按不同時間、線別分，如按班次、不同生產(chǎn)線分；按操作人員分，如按工人

37、的級別；按操作方法分，如按切削用量、溫度、壓力；按原材料、產(chǎn)品分，如按供料單位、批次、產(chǎn)品、客戶等；其他分層，如按檢驗(yàn)手段、使用條件、氣候條件等。,案例分析,在柴油機(jī)裝配中經(jīng)常發(fā)生汽缸墊漏氣現(xiàn)象，為解決這一問題，對該工序進(jìn)行現(xiàn)場統(tǒng)計(jì)。收集數(shù)據(jù)：n=50，漏氣數(shù)f=19 漏氣率 P=f/n=19/50=0.38 即38%分析原因：通過分析，認(rèn)為造成漏氣有兩個原因：該工序涂密封劑的工人A，B，C三人的操作方法

38、有差異；汽缸墊分別由甲、乙兩廠供應(yīng)，原材料有差異；因此，采用分層法列表進(jìn)行分析：,分層列表,初步分析結(jié)論：汽缸漏氣率的辦法可以采用乙廠供應(yīng)的汽缸墊，因?yàn)樗燃讖S的漏氣率低；采用工人B的操作方法，因?yàn)樗穆饴首畹?實(shí)踐結(jié)果表明,按照上述分析結(jié)果做，漏氣率不但沒有降低，反而從原來的38%上升到43%。為什么？,進(jìn)一步考慮：不同工人使用不同工廠提供的汽缸墊,綜合分層,結(jié) 論,使用甲廠提供的汽缸墊時，要采用B工人的操作方法；使用乙

39、廠提供的汽缸墊時，要采用A工人的操作方法。這樣才能使漏氣率大大降低。,分層的意義,分層的目的：有利于查找產(chǎn)生質(zhì)量問題的原因。把影響質(zhì)量的眾多因素分離出來，在同一生產(chǎn)條件下收集到的數(shù)據(jù)歸納在一起，可以使數(shù)據(jù)反映的現(xiàn)象更加明顯。,相關(guān)圖也稱散布圖，可以直觀地表示出兩變量之間的相關(guān)程度；當(dāng)懷疑系統(tǒng)中兩個變量可能有關(guān)系，但不能確定這種關(guān)系是什么的時候，就可以使用。,相 關(guān) 圖,制作相關(guān)圖,識別要分析的兩個變量；收集至少25組相對應(yīng)的

40、數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)必須一一對應(yīng)；太少的數(shù)據(jù)會妨礙清楚得認(rèn)識兩個變量之間的關(guān)系；,依據(jù)兩個變量畫出橫坐標(biāo)軸和縱坐標(biāo)軸：按照數(shù)據(jù)一一畫出坐標(biāo)點(diǎn)（xi，yi）,制作相關(guān)圖,相 關(guān) 系 數(shù),衡量兩個變量間線性關(guān)系的密切程度r的取值范圍為：-1≤r≤1；r越接近于1，X與Y之間的線性關(guān)系越好r=1為完全正相關(guān)關(guān)系；r=-1為完全負(fù)相關(guān)關(guān)系r=0,兩個變量之間不存在線性關(guān)系或者不相關(guān).,相 關(guān) 圖,兩個變量之間可能存在以下主要幾種分

41、布情況：,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,一元回歸分析,表示: 因素y對因素x的回歸直線其中a表示為常數(shù)，b表示回歸系數(shù) 一元回歸常用于分析與預(yù)測,S