第四章質(zhì)量管理中的統(tǒng)計(jì)技術(shù)ppt課件

1、第四章 質(zhì)量管理中的統(tǒng)計(jì)技術(shù)江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院.本章主要內(nèi)容第一節(jié) 質(zhì)量變異及變異特性第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn)第四節(jié) 控制圖(SPC)第五節(jié) 綜合案例污水處置pH的統(tǒng)計(jì)分析 .第一節(jié) 質(zhì)量變異及變異特性1、質(zhì)量變異 2、質(zhì)量變異的規(guī)律 3、過程形狀中的方式 4、質(zhì)量管理中的數(shù)據(jù) .第一節(jié) 質(zhì)量變異及變異特性在質(zhì)量控制中，產(chǎn)品實(shí)踐到達(dá)的質(zhì)量特性值與規(guī)定的質(zhì)量特性值之間發(fā)生的偏離稱為質(zhì)量變異或質(zhì)量動(dòng)搖。質(zhì)量變異主要來自以下方面：1) 人(Man)：操作者的質(zhì)量認(rèn)識(shí)、技術(shù)程度、熟練程度、正確作業(yè)和身體素質(zhì)的差別等。2)機(jī)器(Machine)：機(jī)器設(shè)備、工夾具的精度和維護(hù)保

2、養(yǎng)情況等。3)資料(Material)：資料的化學(xué)成分、物理性能及外觀質(zhì)量的差別等。1、質(zhì)量變異 .第一節(jié) 質(zhì)量變異及變異特性4)方法(Method)：消費(fèi)工藝、操作規(guī)程以及工藝配備選擇的差別等。5)丈量Measure：丈量方法的差別。6)環(huán)境(Environment)：任務(wù)地的溫度、濕度、照明、噪聲以及清潔條件的差別等。.第一節(jié) 質(zhì)量變異及變異特性 質(zhì)量變異可分為正常變異和異常變異兩大類： 1) 正常變異。正常變異又稱隨機(jī)變異，是由偶爾要素引起的，這些要素在過程中一直存在，其緣由不易識(shí)別。正常變異是可以預(yù)測(cè)但不可消除的變異。 2) 異常變異。異常變異又稱系統(tǒng)變異，它是由系統(tǒng)要素或稱異常要素引

3、起的，這些要素?cái)?shù)目不多，對(duì)產(chǎn)質(zhì)量量不經(jīng)常起作用，但一旦出現(xiàn)了這類要素，就會(huì)使質(zhì)量特性發(fā)生顯著變化。這類要素是質(zhì)量控制的主要對(duì)象。2、質(zhì)量變異的規(guī)律 .第一節(jié) 質(zhì)量變異及變異特性正常變異的過程形狀稱為統(tǒng)計(jì)控制形狀，簡(jiǎn)稱穩(wěn)定形狀；有異常變異的過程形狀稱為非統(tǒng)計(jì)控制形狀，簡(jiǎn)稱失控形狀；過程形狀處于統(tǒng)計(jì)控制形狀且過程又能滿足規(guī)定的要求，那么稱為受控形狀。3、過程形狀中的方式 .第一節(jié) 質(zhì)量變異及變異特性 處于穩(wěn)定形狀下的過程應(yīng)具備以下幾個(gè)條件： 原資料或上一過程半廢品按照規(guī)范要求供應(yīng)； 本過程按作業(yè)規(guī)范實(shí)施，并應(yīng)在影響過程質(zhì)量各主要要素?zé)o異常的條件下進(jìn)展； 過程完成后，產(chǎn)品檢測(cè)按規(guī)范要求進(jìn)展。.第一節(jié)

4、 質(zhì)量變異及變異特性質(zhì)量管理中的數(shù)據(jù)可以分成兩大類：計(jì)量值數(shù)據(jù)和記數(shù)值數(shù)據(jù)。 產(chǎn)質(zhì)量量數(shù)據(jù)的變異普通表現(xiàn)為分散性和集中性兩種根本特性。 質(zhì)量數(shù)據(jù)有兩類常用的統(tǒng)計(jì)特征：一類是表示數(shù)據(jù)集中性的特征數(shù)，如平均值、中位數(shù)等；另一類是表示數(shù)據(jù)分散程度的特征數(shù)，如極差、規(guī)范差等。4、質(zhì)量管理中的數(shù)據(jù) .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù) 1、直方圖的概念 2、直方圖的制造步驟 3、直方圖的察看與分析 4、過程才干指數(shù)的概念 5、過程才干指數(shù)的計(jì)算 6、過程不合格品率的計(jì)算 .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)直方圖是用于對(duì)大量計(jì)量值數(shù)據(jù)進(jìn)展整理加工，找出其統(tǒng)計(jì)規(guī)律，即分析數(shù)據(jù)的分布形狀，以便對(duì)其總體的分布特征進(jìn)展統(tǒng)計(jì)

5、推斷的方法。直方圖的運(yùn)用條件是，計(jì)量值數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)n50。直方圖的用途是，判別數(shù)據(jù)所來自的總體(過程)能否正常，假設(shè)不正常可進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)異常的緣由，采取對(duì)策措施。1、直方圖的概念 .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù) 例4-1消費(fèi)某種滾珠，要求其直徑x為15.01.0(mm)，試用直方圖法對(duì)消費(fèi)過程進(jìn)展統(tǒng)計(jì)分析。 1) 搜集數(shù)據(jù) 在5MIE(人、機(jī)、料、法、丈量及消費(fèi)環(huán)境)充分固定并加以規(guī)范化的情況下，從該消費(fèi)過程搜集n個(gè)數(shù)據(jù)。n應(yīng)不小于50，最好在100以上。2、直方圖的制造步驟 .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù) 表4-1 滾珠直徑x (單位：mm) ji12345678910LiSi1234515

6、.015.115.215.915.115.815.315.015.215.015.215.015.315.015.315.115.615.614.914.715.915.715.114.814.714.714.814.914.515.514.814.514.215.115.015.514.214.615.514.715.614.915.815.514.615.314.915.215.114.215.915.715.815.915.514.714.214.214.514.2.第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)2) 找出數(shù)據(jù)中的最大值L、最小值S和極差R 3) 確定數(shù)據(jù)的大致分組數(shù)K4) 確定各組組距h

7、5) 計(jì)算各組上、上限 6) 計(jì)算各組中心值 7) 制造頻數(shù)(頻率)分布表 .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)表4-3 頻數(shù)頻率分布表產(chǎn)品名稱操作者設(shè)備名稱零件名稱滾珠生產(chǎn)日期檢測(cè)儀器過程要求制表者檢測(cè)者技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)15.01.0制表日期抽樣方法組序組界限組中值bi頻數(shù)fi頻率pi114.0514.3514.230.06214.3514.6514.550.10314.6514.9514.8100.20414.9515.2515.1160.32515.2515.5515.480.16615.5515.8515.760.12715.8516.1516.020.04合計(jì)50100%.第二節(jié) 直方圖與過程才干

8、指數(shù)8) 繪制直方圖 .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)判別分布類型 3、直方圖的察看與分析 規(guī)范型規(guī)范型的外形是中間高，兩邊低，左右根本對(duì)稱。數(shù)據(jù)大體上呈正態(tài)分布，這時(shí)可斷定工序處于穩(wěn)定形狀。 .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)孤島型在直方圖的左邊或右邊出現(xiàn)孤立的長(zhǎng)方形。這是丈量有誤，或消費(fèi)過程中出現(xiàn)異常要素而呵斥的。如原資料一時(shí)的變化，刀具嚴(yán)重磨損，或混入了少量不同規(guī)格的產(chǎn)品或短時(shí)間由不熟練工人替班等。 .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)雙峰型直方圖出現(xiàn)兩個(gè)頂峰，往往由于把不同的資料、不同加工者、不同操作方法、不同設(shè)備消費(fèi)的兩批產(chǎn)品混在一同而呵斥的。這時(shí)假設(shè)分層作直方圖就能發(fā)現(xiàn)其差別。 .第二節(jié) 直方

9、圖與過程才干指數(shù)鋸齒型折齒型直方圖象鋸齒一樣凹凸不平，大多是由于分組不當(dāng)或檢測(cè)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)而呵斥的，應(yīng)查明緣由，采取措施，重新作圖分析。此時(shí)需求研討組距能否取數(shù)據(jù)測(cè)定單位的整數(shù)倍，或者觀測(cè)者讀計(jì)測(cè)器刻度有無壞習(xí)慣。 .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)陡壁型直方圖象高山上的陡壁，向一邊傾斜。通常在產(chǎn)質(zhì)量量較差時(shí)，為得到符合規(guī)范的產(chǎn)品，需求進(jìn)展全數(shù)檢查，以剔除不合格品。當(dāng)用剔除了不合格品的產(chǎn)品數(shù)據(jù)作頻數(shù)直方圖時(shí)容易產(chǎn)生這種陡壁型，這是一種非自然形狀。.第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)偏態(tài)型 由于某種緣由使下限遭到限制時(shí)，容易發(fā)生“偏左型。例如，用規(guī)范值控制下限，擺差等形位公差，不純成分接近于0，或由于加工習(xí)慣

10、(如：孔加工往往偏小)，都會(huì)構(gòu)成偏左型。 由于某種緣由使上限遭到限制時(shí)，容易發(fā)生“偏右型。例如，用規(guī)范值控制上限，純度接的100%，合格率接近100%，或由于加工習(xí)慣(如：軸外圓加工往往偏大)，都會(huì)構(gòu)成偏右型。.第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)平頂型 直方圖沒有突出的頂峰，呈平頂型。普通能夠是以下三種緣由造在的。 與雙峰型類似，由于多個(gè)總體、多種分布混在一同。 由于消費(fèi)過程中某種緩慢的傾向在起作用，如工具的磨損、操作者的疲勞等。 質(zhì)量目的在某個(gè)區(qū)間中均勻變化。如偏心角A在區(qū)間0，2中均勻變化。.第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)直方圖與規(guī)格范圍比較 分布范圍B在規(guī)格范圍T=T1，TU內(nèi)，兩邊略有余量，是

11、理想直方圖。B位于T內(nèi)，一邊有余量，一邊重合，分布中心偏移規(guī)格中心。這時(shí)應(yīng)采取措施使兩者重合，否那么一側(cè)無余量，稍不留意就會(huì)超差，出現(xiàn)不合格品。.第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù) B與T完全一致，由于兩側(cè)無余量，很容易出現(xiàn)不合格品，應(yīng)加強(qiáng)管理，設(shè)法提高過程才干。 .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)觀測(cè)值分布不符合規(guī)格的直方圖有以下幾種情況： 分布中心偏移規(guī)格中心，一側(cè)超出規(guī)格范圍，出現(xiàn)不合格品，這時(shí)應(yīng)減少偏移，使兩者重合，消除不合格品。 分布范圍B大于T，兩側(cè)超出規(guī)格范圍，均出現(xiàn)不合格品，這時(shí)應(yīng)減少產(chǎn)質(zhì)量量分布范圍。 B完全不在T內(nèi)，產(chǎn)品全部不合格，應(yīng)停產(chǎn)檢查。.第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)過程才干指

12、數(shù)用以反映過程處于正常形狀時(shí)，即：人、機(jī)、料、法、丈量和環(huán)境充分固定時(shí)所表現(xiàn)出來的過程保證產(chǎn)品滿足要求的才干。過程才干指數(shù)的運(yùn)用條件是，數(shù)據(jù)為計(jì)量值且服從正態(tài)分布。過程才干指數(shù)的用途是，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)所來自的過程總體保證產(chǎn)品滿足要求的才干。過程才干指數(shù)有Cp、Cpk、Cpu、Cpl之分，各自適用于不同的場(chǎng)所。4、過程才干指數(shù)的概念 .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)1) 過程無偏時(shí)：=Tm的情形 設(shè)X為過程質(zhì)量特性，當(dāng)過程處于正常形狀時(shí)，可以為XN(,2)。又設(shè)X的規(guī)格限為(Tl，Tu)，稱Tm=為規(guī)格中心，T=Tu-Tl為公差。 假設(shè)X的分布中心等于規(guī)格中心Tm，那么稱此過程是無偏的。此時(shí)，過程才干指

13、數(shù)按下式計(jì)算： 5、過程才干指數(shù)的計(jì)算 .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù) 2)過程有偏時(shí):假設(shè)過程質(zhì)量特性X的分布中心不等于規(guī)格中心Tm，那么稱此過程是有偏的。此時(shí)，計(jì)算修正后的過程才干指數(shù)，即 式中Cp的計(jì)算公式如上式，而K為： 并稱之為偏移系數(shù)。的情形.第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù) 3) 只需單側(cè)上規(guī)格限Tu時(shí)：XTu產(chǎn)品合格的情形 有些過程質(zhì)量特性越小越好，假設(shè)規(guī)定XTl產(chǎn)品合格的情形 有些過程質(zhì)量特性越大越好，假設(shè)規(guī)定XTl時(shí)，產(chǎn)品合格。此時(shí)，過程才干指數(shù)計(jì)算公式為： .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù).第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù) 上述四種過程才干指數(shù)與過程不合格品率p之間的關(guān)系如下：(1

14、) Cp與p的關(guān)系(2) Cpk與p的關(guān)系(3) Cpu與p的關(guān)系 (4) Cpl與p的關(guān)系6、過程不合格品率的計(jì)算 .第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)習(xí)題1：工廠加工某零件，技術(shù)規(guī)范要求公差范圍10010mm，經(jīng)隨機(jī)抽樣得到100個(gè)數(shù)據(jù)，如下表所示。要求：1) 做出直方圖2) 計(jì)算平均值和規(guī)范差3) 對(duì)直方圖進(jìn)展分析1071101009790981121091101059998911091101091021069594899095991091031051131091029897100104102108110951009710097889896959311710010410110210698100

15、90911059710310010910210710210098991011001009894979310711010295110999810010010110297114879610099979694100101102105100.第二節(jié) 直方圖與過程才干指數(shù)習(xí)題2：知某零件的外徑尺寸的規(guī)范為 在加工過程中抽取取100個(gè)零件，測(cè)得外徑尺寸，表中100個(gè)零件的外徑偏向原始數(shù)據(jù)，單位：0.01mm。試用直方圖法判別該消費(fèi)過程能否處于正常情況。 16201617221924201416221717191317151411917131718272124221615112026141322141616

16、2025191615211810191512131917158201461112161891320101610191321152514915201671398131216191429181413181026172316241815.第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn)1、顯著性檢驗(yàn)的概念 2、正態(tài)總體均值的檢驗(yàn) 3、正態(tài)總體規(guī)范差的檢驗(yàn) .第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn)所謂顯著性檢驗(yàn)就是判別兩個(gè)或多個(gè)被比較對(duì)象有無顯著性差別的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。假設(shè)經(jīng)過判別，有顯著性差別，那么闡明有本質(zhì)區(qū)別；假設(shè)經(jīng)過判別，無顯著性差別，那么闡明無本質(zhì)區(qū)別。 顯著性檢驗(yàn)有兩大類，一類是總體分布知，對(duì)未知參數(shù)的檢驗(yàn)。這類檢驗(yàn)稱之為參數(shù)性檢驗(yàn)。例如，本節(jié)

17、討論的正態(tài)分布總體均值的檢驗(yàn)、方差2的檢驗(yàn)，二項(xiàng)分布總體不合格品率P的檢驗(yàn)；另一類是非參數(shù)性檢驗(yàn)，例如，本節(jié)討論的總體分布的正態(tài)性檢驗(yàn)與正態(tài)樣本可疑值的判別和檢驗(yàn)。 1、顯著性檢驗(yàn)的概念 .第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn)所謂小概率原理，就是假設(shè)一個(gè)事件A發(fā)生的能夠性很小，那么以為該事件普通是不會(huì)發(fā)生的。例如，火炮的膛炸、掉彈，火車的越軌，飛機(jī)的失事等都是小概率事件，人們以為普通是不是會(huì)發(fā)生的。在顯著性檢驗(yàn)中，根據(jù)樣本構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，再由檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量構(gòu)造一個(gè)事件A，使得當(dāng)H0成立時(shí)，事件A為小概率事件。因此，據(jù)小概率原理，事件A普通不會(huì)發(fā)生。反之，假設(shè)事件A一旦發(fā)生，就有理由回絕假設(shè)H0。所謂顯著程度，就是小

18、概率原理中衡量小概率的規(guī)范。當(dāng)事件A發(fā)生的概率不超越時(shí)，那么以為事件A為小概率事件。在普通的假設(shè)檢驗(yàn)中，常取1%5%。.第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn)兩類錯(cuò)誤 第I類錯(cuò)誤 當(dāng)假設(shè)H0成立時(shí)，由于樣本的隨機(jī)性，檢驗(yàn)后作出回絕H0的判別，這種錯(cuò)誤稱為第I類錯(cuò)誤，亦稱之為棄真錯(cuò)誤。犯第I類錯(cuò)誤的能夠性，稱為第I類風(fēng)險(xiǎn)，記為。 第II類錯(cuò)誤 當(dāng)假設(shè)H0不成立時(shí)，由于樣本的隨機(jī)性，檢驗(yàn)后作出接納H0的判別，這種錯(cuò)誤稱為第II類錯(cuò)誤，亦稱之為存?zhèn)五e(cuò)誤。犯第II類錯(cuò)誤的能夠性，稱為第II類風(fēng)險(xiǎn)，記為。 在顯著性檢驗(yàn)中，只預(yù)先限制第I類風(fēng)險(xiǎn)，此即顯著程度；在第六節(jié)統(tǒng)計(jì)抽樣中，規(guī)范型抽樣方案預(yù)先限制兩類風(fēng)險(xiǎn)和。.第三節(jié) 顯

19、著性檢驗(yàn) 1) 單個(gè)總體雙側(cè)檢驗(yàn)的情形 例4-7知目的間隔500米，用某測(cè)距機(jī)進(jìn)展5次獨(dú)立反復(fù)丈量，其實(shí)測(cè)結(jié)果為： 501 498 506 402 495 試問該測(cè)距機(jī)能否存在系統(tǒng)丈量誤差?(給定顯著程度=5%)2、正態(tài)總體均值的檢驗(yàn) .第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn)(1)提出假設(shè) 假定總體X服從正態(tài)分布N(，2) ，樣本為(X1，X2，Xn)，給定顯著程度 0，檢驗(yàn)下述假設(shè) (2)建立檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 先求均值、規(guī)范差的估計(jì) 建立檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 令 當(dāng)H0成立時(shí)，T服從自在度v=n-1的t分布。.第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn) (3)查臨界值 由t分布分位數(shù)表，查取臨界值 ，使得 為小概率事件。 (4)判別 假設(shè) ，那么回絕

20、H0，即以為 ； 假設(shè) ，那么接納H0，即以為 。 .第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn)2) 單個(gè)總體單側(cè)檢驗(yàn)的情形例4-8設(shè)有一批燈泡，規(guī)定壽命不小于2000小時(shí)，今任抽20只燈泡，測(cè)得平均壽命=1832小時(shí)，規(guī)范差s=497小時(shí)，試問這批燈泡的平均壽命能否符合要求?給定顯著程度=5%。.第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn)(1)提出假設(shè) (2)建立檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 當(dāng)=0時(shí)，T服從自在度=n-1的t分布。 (3)查臨界值 由自在度查t分布分位數(shù)表，求得臨界值t()，使得 上述事件為小概率事件。 (4)推斷 假設(shè) ，那么回絕H0，即以為0 假設(shè) ，那么接納H0，即以為0.第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn) 3) 兩個(gè)總體的情形例4-9對(duì)兩批炮彈用

21、同一門火炮進(jìn)展彈道實(shí)驗(yàn)，各射擊5發(fā)，測(cè)得平均初速和規(guī)范差的估計(jì)分別為： (單位：米/秒)。假定這兩批彈初速規(guī)范差相等。試問：這兩批彈的平均初速有無顯著差別?給定顯著程度=5%。.第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn).第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn).第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn)成對(duì)數(shù)據(jù)均值的比較 例4-10為比較甲、乙兩種輪胎的耐磨性，選出8架飛機(jī)做實(shí)驗(yàn)。在每架飛機(jī)的左翼和右翼下面分別裝上兩種輪胎，經(jīng)過一段時(shí)間飛行后，得到磨耗量(單位：mg)如表4-4所示。給定顯著程度=5%，試檢驗(yàn)甲、乙兩種輪胎的平均磨耗量有無顯著差別?表4-4 成對(duì)數(shù)據(jù)飛機(jī)序號(hào)1 2 3 4 5 6 7 8Xi(甲輪胎)4900 5220 5500 6020 63

22、40 7660 8650 4870Yi(乙輪胎)4930 4900 5140 5700 6110 6880 7930 5010.第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn).第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn).第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn).第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn)單個(gè)總體的情形 例4-11某反坦火箭彈進(jìn)展立靶密集度實(shí)驗(yàn)，射擊一組7發(fā)，測(cè)得方向坐標(biāo)如下(單位:米) 4.20 4.00 4.20 3.90 3.80 1.80 2.80 假設(shè)戰(zhàn)術(shù)目的要求規(guī)范差不超0.80(米),給定顯著程度=5%,試檢驗(yàn)該火箭彈有無到達(dá)戰(zhàn)術(shù)要求?3、正態(tài)總體規(guī)范差的檢驗(yàn) .第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn).第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn).第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn)兩個(gè)總體的情形例4-12用A、B兩種方法加

23、工發(fā)動(dòng)機(jī)軸徑，每種方法各取7根軸，測(cè)得樣本規(guī)范差分別為：SA=0.006(mm)，SB=0.004(mm)，給定顯著程度=5%，試檢驗(yàn)這兩種加工方法的精度指規(guī)范差能否有顯著差別？.第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn).第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn).第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn)習(xí)題1：某房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人聲稱某臨近地域房屋的平均價(jià)值低于480000元。從40間房屋組成的一個(gè)隨機(jī)樣本得出的平均價(jià)值為450000元，規(guī)范差為120000元。在95%的置信程度下，這些數(shù)據(jù)能否支持這位經(jīng)紀(jì)人的說法？ 習(xí)題2：一個(gè)隨機(jī)樣本由居民區(qū)的100個(gè)家庭組成，另一個(gè)隨機(jī)樣本由居民區(qū)的150個(gè)家庭組成。這兩個(gè)樣本所給出的關(guān)于在目前住房中居住了多長(zhǎng)時(shí)間的信息如下

24、： 這些數(shù)據(jù)能否提供了充分證據(jù)，闡明區(qū)家庭在目前住房中居住的時(shí)間平均來說比區(qū)家庭短？ .第四節(jié) 控制圖(SPC)1、控制圖的概念及用途 2、控制圖的設(shè)計(jì)原理 3、控制圖的類型 4、計(jì)量控制圖.1、控制圖的概念及用途1.1控制圖的概念 控制圖是對(duì)消費(fèi)過程中產(chǎn)質(zhì)量量情況進(jìn)展適時(shí)控制的統(tǒng)計(jì)工具，是質(zhì)量控制中最重要的方法。 1924年休哈特博士制造第一張工序質(zhì)量控制圖。 我國(guó)控制圖的國(guó)標(biāo)是GB/T4091-2001 .1、控制圖的概念及用途1.2 控制圖的用途 1分析判別消費(fèi)過程的穩(wěn)定性，從而使消費(fèi)過程處于統(tǒng)計(jì)控制形狀； 2及時(shí)發(fā)現(xiàn)消費(fèi)過程中的異常景象和緩慢變異，預(yù)防不合格品發(fā)生； 3查明消費(fèi)設(shè)備的實(shí)

25、踐精度，以便作出正確性的技術(shù)決議； 4為評(píng)定產(chǎn)質(zhì)量量提供根據(jù)。.2、控制圖的設(shè)計(jì)原理2.1 正態(tài)性假定2.2 3準(zhǔn)那么5M1E人、機(jī)器、原資料、工藝方法、丈量及消費(fèi)環(huán)境2.3 小概率原理2.4 反正法思想以為小概率事件普通不會(huì)發(fā)生.3、控制圖的類型3.1按用途劃分 (1) 分析用控制圖。 用間隔取樣的方法獲得數(shù)據(jù)。根據(jù)搜集的數(shù)據(jù)計(jì)算控制線、作出控制圖 ，并將數(shù)據(jù)在控制圖上打點(diǎn)，以分析工序能否處于穩(wěn)定形狀。假設(shè)發(fā)現(xiàn)異常，尋覓緣由，采取措施，使工序處于穩(wěn)定形狀；假設(shè)工序穩(wěn)定，那么進(jìn)入正常工序控制。 (2) 控制用控制圖。 當(dāng)判別工序處于穩(wěn)定形狀后，用于控制工序用的控制圖，它是由分析用控制圖轉(zhuǎn)化而成

26、的。操作工人按規(guī)定的取樣方式獲得數(shù)據(jù)，經(jīng)過打點(diǎn)察看，控制異常要素的出現(xiàn)。控制用控制圖在運(yùn)用一段時(shí)間后，應(yīng)根據(jù)實(shí)踐情況對(duì)中心線和控制界限進(jìn)展修正。.3、控制圖的類型3.2 按數(shù)據(jù)的類型及其統(tǒng)計(jì)量劃分由于數(shù)據(jù)分為計(jì)量值與計(jì)數(shù)值兩大類。因此控制圖分為計(jì)量控制圖和計(jì)數(shù)控制圖兩大類型。計(jì)量控制圖：均值(Xbar)極差(R)控制圖均值(Xbar)規(guī)范差(s)控制圖單值(X)挪動(dòng)極差(Rs)控制圖計(jì)數(shù)控制圖：不合格品率(p)控制圖不合格品數(shù)(np)控制圖單位缺陷數(shù)(u)控制圖缺陷數(shù)(c)控制圖.4.1 Xbar-R 控制圖控制對(duì)象 過程抽取的樣本的特性值為延續(xù)型數(shù)據(jù)時(shí)： 長(zhǎng)度,分量,時(shí)間,硬度,壓力等X b

27、ar 控制圖(均值控制圖) 反映樣本平均值隨時(shí)間的變化R 控制圖 (極差控制圖) 反映樣本的極差樣本中最大值和最小值的差隨時(shí)間的變化4、計(jì)量控制圖.4、計(jì)量控制圖控制界限的計(jì)算， X bar 圖R 圖注：上式中A2，D4，D3均可從控制系數(shù)表中查得 .制造Xbar-R圖 某工廠消費(fèi)一種零件，其長(zhǎng)度要求49.500.10(mm)，消費(fèi)過程質(zhì)量要求過程才干指數(shù)不小于1，為該過程實(shí)施延續(xù)監(jiān)控，試設(shè)計(jì)Xbar-R圖。 制造Xbar-R圖的根本步驟 第一步：在5M1E充分固定，并規(guī)范化的情況下，從消費(fèi)過程中 搜集數(shù)據(jù)普通每組樣本大小n10，組數(shù)k25。 每隔2小時(shí)，從消費(fèi)過程中抽取5個(gè)零件n=5，丈量

28、其長(zhǎng)度值，共搜集25個(gè)樣本k=25，數(shù)據(jù)如下表。 第二步：計(jì)算每組的均值和極差.樣本序號(hào)Xi1Xi2Xi3Xi4Xi5均值極差149.4749.4649.5249.5149.4749.4860.06249.4849.5349.5549.4949.5349.5160.07349.549.5349.4749.5249.4849.50.06449.4749.5349.549.5149.4749.4960.06549.4749.5549.4549.5349.5649.5120.11649.4549.4949.4949.5349.5749.5060.12749.549.4549.4949.5349.55

29、49.5040.1849.549.549.5349.5149.4749.5020.06949.549.4549.5149.5749.549.5060.121049.549.4849.5749.5549.5349.5260.091149.4749.4449.5449.5549.549.50.111249.4949.549.549.5249.5549.5120.061349.4649.4849.5349.549.549.4940.071449.5349.5749.5549.5149.4749.5260.11549.4549.4749.4949.5249.5449.4940.091649.4849.

30、5349.549.5149.549.5040.051749.549.4849.5249.5549.549.510.071849.549.5149.4749.5349.5249.5060.061949.549.4949.5249.549.5449.510.052049.549.5249.5349.4549.5149.5020.082149.5249.4749.5749.549.5249.5160.12249.549.5249.4949.5349.4749.5020.062349.549.4749.4849.5649.549.5020.092449.4849.549.4949.5349.549.5

31、0.052549.549.5549.5749.5449.4649.5240.11.制造Xbar-R圖第三步：計(jì)算總平均和極差平均第四步：計(jì)算控制線.制造Xbar-R圖第五步：制造控制圖第六步：分析控制圖1利用控制圖的判別規(guī)那么分析8條判別規(guī)那么2計(jì)算過程才干指數(shù)3求過程平均不合格品率. MinitabStep 1. 在 work sheet輸入數(shù)據(jù)控制圖)R( X -.Step 2. Stat control charts Xbar-R chart.Step 3. Stat control charts Xbar-R chart Tests.Step 4. 結(jié)果確認(rèn)無異常點(diǎn)超出了控制形狀.4.

32、2 Xbar-S 圖控制對(duì)象 過程抽取的樣本的特性值為延續(xù)型數(shù)據(jù)時(shí)： 長(zhǎng)度,分量,時(shí)間,硬度,壓力等X bar 控制圖(均值控制圖) 反映樣本平均值隨時(shí)間的變化S 控制圖 (規(guī)范差控制圖) 反映樣本的規(guī)范差隨時(shí)間的變化.控制界限的計(jì)算X bar 圖S 圖注：上式中A1*，B4，B3均可從控制系數(shù)表中查得 4.2 Xbar-S 圖.利用上面的例子Step 1. Stat control charts X bar-s chart.Step 2. 結(jié)果確認(rèn)無異常點(diǎn)超出控制范圍之外.R控制圖運(yùn)用范圍(Max-Min),所以不如運(yùn)用規(guī)范偏向 s 有效. 但現(xiàn)場(chǎng)大部分運(yùn)用R控制圖是由于R的計(jì)算比s計(jì)算更便

33、利,但自從計(jì)算機(jī)運(yùn)用后因計(jì)算的便利性,曾經(jīng)沒有了運(yùn)用R控制圖的理由.如今我們積極主張?zhí)娲鶵控制圖,運(yùn)用s控制圖.X-bar R控制圖和 X-bar s 控制圖的差別是什么?.控制界限和規(guī)范界限控制界限是過程才干決議的,根據(jù)樣本值計(jì)算的 ；規(guī)范界限是根據(jù)客戶要求得到的。USLUCLLCLLSL.八條判別規(guī)那么1. 一個(gè)點(diǎn)在中心線3Sigma范圍之外；2. 延續(xù)9個(gè)點(diǎn)在中心線的一側(cè)；3. 延續(xù)6個(gè)點(diǎn)同時(shí)上升或下降 ；4. 延續(xù)14個(gè)點(diǎn)交替上升和下降 ；5. 延續(xù)3個(gè)點(diǎn)中有2個(gè)點(diǎn)在中心線一側(cè)的2Sigma范圍之外；6. 延續(xù)5個(gè)點(diǎn)中有4個(gè)在中心線一側(cè)的1Sigma范圍之外；7. 延續(xù)15個(gè)點(diǎn)在中心線

34、兩側(cè)的1Sigma范圍內(nèi) ；8. 延續(xù)8個(gè)點(diǎn)在中心線兩側(cè)的1Sigma范圍外 。-3s-2s+2s+3s-1s+1s.小結(jié)對(duì)控制圖上的點(diǎn)，不能僅當(dāng)作一個(gè)“ 點(diǎn)來對(duì)待，而是一個(gè)點(diǎn)代表某時(shí)辰某統(tǒng)計(jì)量的分布，而點(diǎn)的陳列變化闡明了分布形狀發(fā)生 的變化。如在 Xbar 圖中,出現(xiàn)了延續(xù)上升的傾向，而R圖正常，闡明工序 均值能夠由于刃具磨損、定位件磨損、溫度變形等緣由產(chǎn)生逐漸變大的傾向，但工序的散差 不變；假設(shè) Xbar 圖正常，R圖出現(xiàn)了延續(xù)上升的景象，闡明工序平均值沒有變動(dòng)，而散差 能夠由于工夾具松動(dòng)、機(jī)床精度變化、毛坯余量變化大等緣由而變大等等。.4.3 I-MR 控制圖過程的特性值的數(shù)據(jù)很少,每次

35、只能得到一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)； 過程速度過慢,很難構(gòu)成兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)群； 測(cè)定費(fèi)用過高,非經(jīng)濟(jì)時(shí)； 為了對(duì)過程進(jìn)展管理,相臨的兩個(gè)數(shù)據(jù)間的范圍 = 稱為挪動(dòng)范圍(Moving Range)； Individuals Chart: 單值圖 (I圖)：反映個(gè)體數(shù)值隨時(shí)間的變化； Moving Range Chart: 挪動(dòng)極差圖 (MR圖)：反映兩個(gè)延續(xù)樣本的挪動(dòng)極差隨時(shí)間的變化 。.4.3 I-MR 控制圖控制界限的計(jì)算X 圖Rs 圖. 下面資料是倉儲(chǔ)部為了記錄PCB板從倉庫送到消費(fèi)車間時(shí)搜集的兩個(gè)場(chǎng)所間的挪動(dòng)時(shí)間.請(qǐng)用I-MR控制圖分析運(yùn)送過程能否穩(wěn)定?此作成I-MR控制圖,求UCL和LCL.順序 時(shí)間 順序 時(shí)間 1 2 3 4 5 6 7 8 9