工序統(tǒng)計(jì)分析七種工具介紹

工序統(tǒng)計(jì)分析七種工具介紹第一頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng2排列圖

-確定主導(dǎo)因素第二頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng3排列圖排列圖（Paretodiagram):又叫帕累托圖、柏拉圖，它是將質(zhì)量改進(jìn)項(xiàng)目從最重要到最次要進(jìn)行排列而采用的一種簡(jiǎn)單的圖示技術(shù)。用從高到低的順序排列一組矩形表示各原因出現(xiàn)頻率高低。最早由意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家Pareto用來(lái)分析社會(huì)財(cái)富分布狀況，并發(fā)現(xiàn)少數(shù)人占有大量財(cái)富的現(xiàn)象，所謂“關(guān)鍵的少數(shù)與次要的多數(shù)”這一關(guān)系。后來(lái)美國(guó)的朱蘭將其應(yīng)用于質(zhì)量控制，因?yàn)樵谫|(zhì)量問(wèn)題中也存在著“少數(shù)不良項(xiàng)目造成的不合格產(chǎn)品占據(jù)不合格品總數(shù)的大部分”這樣一個(gè)規(guī)律。80%的問(wèn)題僅來(lái)源于20%的主要原因。排列圖的結(jié)構(gòu)：排列圖由一個(gè)橫坐標(biāo)，兩個(gè)縱坐標(biāo)，幾個(gè)高低順序排列的矩形和一條累計(jì)百分比折線組成。橫坐標(biāo)表示影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素或項(xiàng)目，按其影響程度從左到右依次排列。左縱坐標(biāo)表示頻數(shù)或相對(duì)頻數(shù)(如件數(shù)、工時(shí)、噸位等或百分比）。右縱坐標(biāo)表示累計(jì)頻率(累計(jì)百分比)。排列圖的功用指出影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要因素(主要問(wèn)題)。一般情況下排列圖的前2項(xiàng)-3項(xiàng)是主要因素，對(duì)它們采取改進(jìn)措施，可望收到事半功倍的效果。確認(rèn)改進(jìn)后的效果采取改進(jìn)措施后，效果如何，可用排列圖來(lái)檢查，通過(guò)排列圖的反復(fù)使用，使問(wèn)題逐步具體化.并在采取措施后，再反復(fù)使用確認(rèn)效果。識(shí)別質(zhì)量改進(jìn)的機(jī)會(huì)。任何需改進(jìn)問(wèn)題都可用排列圖指出工作重點(diǎn)。除產(chǎn)品質(zhì)量外，諸如節(jié)約問(wèn)題、安全問(wèn)題、效率問(wèn)題和經(jīng)濟(jì)問(wèn)題等均可采用排列圖為改進(jìn)工作指明方向。第三頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng4排列圖廢品統(tǒng)計(jì)表排列圖示例第四頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng5排列圖可整理為排列圖的數(shù)據(jù)舉例:品質(zhì)方面：不良品數(shù)、損失金額，按不良項(xiàng)目、發(fā)生場(chǎng)所、發(fā)生工序、設(shè)備、原料、作業(yè)方法等區(qū)分出“重要的少數(shù)，次要的多數(shù)”。消費(fèi)者的抱怨項(xiàng)目、抱怨件數(shù)、修理件數(shù)等。時(shí)間方面一效率：作業(yè)的效率，故障率，修理時(shí)間等。成本方面：原料、材料別的單價(jià)；規(guī)格別、商品別的單價(jià)；品質(zhì)成本一預(yù)防成本、鑒定成本、內(nèi)外部損失成本。營(yíng)業(yè)方面：銷貨金額別、營(yíng)業(yè)所別、商品銷售別、業(yè)務(wù)員別。交通方面：交通事故肇事率一違規(guī)案件類別、車種別、地區(qū)別(國(guó)家別);高速公路超速原因別、肇事死亡原因別。安全方面：災(zāi)害的件數(shù)一場(chǎng)所別、職稱別、人體部位別選舉方面：票源分布區(qū)域；調(diào)查活動(dòng)區(qū)人數(shù)分配。治安方面：少年犯罪率、件數(shù)、年齡別；緝捕要犯件數(shù)、人數(shù)、地區(qū)別、時(shí)間別。醫(yī)學(xué)方面：病因別、年齡別、糖尿病要因別、職業(yè)病別；門診病患類別、門診科別。第五頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng6排列圖排列圖的應(yīng)用程序確定要分析的項(xiàng)目、度量單位。收集一定期間的數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)按一定分類標(biāo)志進(jìn)行分類/層整理，填入數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表中，計(jì)算各類項(xiàng)目的累計(jì)頻數(shù)、頻率、累計(jì)頻率。按一定的比例，畫出兩個(gè)縱坐標(biāo)和一個(gè)橫坐標(biāo)。畫橫坐標(biāo)。按度量單位量值遞減的順序自左至右，在橫坐標(biāo)上列出項(xiàng)目。將量值最小的一個(gè)或幾個(gè)項(xiàng)目歸并成“其他”項(xiàng)，放在最右端。數(shù)量可超過(guò)倒數(shù)第2項(xiàng)。畫縱坐標(biāo)：左邊的縱坐標(biāo)按度量單位規(guī)定，其高度必須大于或等于所有項(xiàng)目的量值和。右邊的縱坐標(biāo)應(yīng)與左邊縱坐標(biāo)等高，并從0-I00%進(jìn)行標(biāo)定。按各類影響因素的程度大小，依次在橫坐標(biāo)上畫出直方塊。其高度表示該項(xiàng)目的頻數(shù)，寫在直方塊上方。按右縱坐標(biāo)的比例，找出各項(xiàng)目的累計(jì)百分點(diǎn)，從原點(diǎn)0開始連接各點(diǎn)，畫出Pareto曲線。在圖上注明累計(jì)頻數(shù)，累計(jì)百分?jǐn)?shù)；注明排列圖的名稱、收集數(shù)據(jù)的時(shí)間，以及繪圖者可供參考的其他事項(xiàng)。利用排列圖確定對(duì)質(zhì)量改進(jìn)最為重要的項(xiàng)目。第六頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng7排列圖排列圖的觀察分析首先觀察柱形條高的前2~3項(xiàng)，一般說(shuō)來(lái)這幾項(xiàng)是影響質(zhì)量的重要因素。一般把因素分成A、B、C三類A類因素：主要因素。累積頻率在0%~80%的那些因素是影響產(chǎn)品報(bào)廢的主要者，一般情況下，A類因素不多于3個(gè)。B類因素：有影響因素。累積頻率在80%~95%的那些因素，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量有影響者。C類因素：次要因索。累積頻率在95%~100%的那些因素，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量影響很小。對(duì)前2~3項(xiàng)影響質(zhì)量的因素進(jìn)行分析，看其包含問(wèn)題的多少(從累積頻率中看出）。預(yù)測(cè)對(duì)這2~3項(xiàng)采取措施能解決多少問(wèn)題?？蓮呐帕袌D獲取的信息各項(xiàng)不良個(gè)數(shù)、缺陷數(shù)、損失金額等的數(shù)量占全體的多少？各分類項(xiàng)目的大小及其占有率是多少？各分類項(xiàng)目的大小排列順序如何?可以預(yù)想某項(xiàng)不良減少后的改善效果如何？可以確認(rèn)不良對(duì)策或改善措施的效果?？梢杂^察不良、缺陷等的分類項(xiàng)目的變化第七頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng8排列圖排列圖使用的注意事項(xiàng)縱坐標(biāo)的高度與橫坐標(biāo)的寬度之比以(1.5-2):1為好。橫坐標(biāo)上的分類項(xiàng)目不要太多，以4~6項(xiàng)為原則。對(duì)于影響質(zhì)量的主要因素可進(jìn)一步分層，畫出幾個(gè)不同的排列圖，加以分析，以便得到更多的情況。主要因素不能過(guò)多，一般找出2~3項(xiàng)主要因素項(xiàng)。如發(fā)現(xiàn)所有因素都差不多，有必要考慮重新確定分層原則，再行分層。也可以考慮改變計(jì)量單位，以便更好地反映“關(guān)鍵的少數(shù)”。如將按“件數(shù)”計(jì)算變成按“損失金額”計(jì)算。不太主要的項(xiàng)目很多時(shí)，可以把最次要的幾個(gè)項(xiàng)目合并為“其他”項(xiàng)，排列在柱形條最右邊。收集數(shù)據(jù)的時(shí)間不宜太長(zhǎng)，一般以1-3個(gè)月為好。時(shí)間太長(zhǎng)，情況變化較大，不易分析和措施；時(shí)間短，只能說(shuō)明一時(shí)的情況，代表性差。視具體情況，首先解決緊迫問(wèn)題，在采取措施后，為驗(yàn)證其效果還要重新畫出排列圖，以進(jìn)行比較。第八頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng9排列圖用MINITAB作Pareto圖第九頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng10排列圖用MINITAB作Pareto圖第十頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng11因果圖

-尋找引發(fā)結(jié)果的原因第十一頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng12因果圖任何一項(xiàng)質(zhì)量問(wèn)題的產(chǎn)生，必定有其原因，而且經(jīng)常是多種復(fù)雜因素平行式交錯(cuò)地共同作用所致。要有效地解決質(zhì)量問(wèn)題，首先必須不遺漏地找出這些原因，由粗至細(xì)追究到最原始的因素。因果圖(causeandeffectdiagram):又叫特性因果圖、因果分析圖、石川圖(由日本專家石川馨首先提出、樹枝圖、魚刺/骨圖等，就是把對(duì)質(zhì)量特性具有影響的各種主要因素加以歸類和分解，并在圖上用箭頭表示其關(guān)系的一種工具。這是一種系統(tǒng)分析方法。因其簡(jiǎn)便而有效，在質(zhì)量控制中應(yīng)用頗廣。因果分析圖應(yīng)用范圍分析因果關(guān)系;表達(dá)因果關(guān)系;通過(guò)識(shí)別癥狀、分析原因、尋找措施，促進(jìn)問(wèn)題的解決。第十二頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng13因果圖因果圖由下面幾個(gè)部分組成：質(zhì)量特性：有待改善和控制的某種質(zhì)量屬性，如尺寸、質(zhì)量、壽命、廢品率和成本等。要因：對(duì)質(zhì)量特性起作用的因素。要因一般是導(dǎo)致質(zhì)量特性發(fā)生分散的幾個(gè)主要來(lái)源，通?？蓺w納為5M1E。枝干：把全部要因同質(zhì)量特性聯(lián)系起來(lái)的是主干，將個(gè)別要因與主干聯(lián)系起來(lái)的是大枝；將逐層細(xì)分的要因與各個(gè)大枝聯(lián)系起來(lái)的是中枝、小枝和細(xì)枝。第十三頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng14因果圖因果圖類型結(jié)果分解型(見圖)沿著“為什么會(huì)發(fā)生這種結(jié)果”這一主題，進(jìn)行層層解剖。分析原因時(shí)，一般應(yīng)從5M1E著手。優(yōu)點(diǎn)：對(duì)問(wèn)題進(jìn)行了原因追究，可以系統(tǒng)地掌握縱向之間的因果關(guān)系.缺點(diǎn)：容易忽視某些平行問(wèn)題或橫向之間的關(guān)系。工序分類型(見圖)先按工藝流程，把各工序中影響加工質(zhì)量的原因查出，填寫在相應(yīng)的工序中。優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單易行;缺點(diǎn)：相同的因素會(huì)出現(xiàn)在不同的工序中。且難于表現(xiàn)數(shù)個(gè)原因交織在一起的情況，反映不了因素間的交互作用。原因羅列型參與分析的人員無(wú)限制地發(fā)表意見，把所有意見羅列，再系統(tǒng)地整理出它們之間的關(guān)系，最后繪出因果圖。優(yōu)點(diǎn)：經(jīng)過(guò)多方思考和討論，不會(huì)漏掉重要原因，能客觀地對(duì)各因素進(jìn)行深入分析;缺點(diǎn)：工作量大。這種方法僅適用于“攻關(guān)"分析。第十四頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng15因果圖因果圖作法：明確要解決的質(zhì)量問(wèn)題，畫出主干線(背骨)和魚頭。主干線的箭頭要指向右;特性要盡量做到定量表示;特性(結(jié)果)要提得明確、響亮，引人注目特性提得要符合本企業(yè)工廠方針或問(wèn)題點(diǎn)。畫出主干和大枝，并標(biāo)記相應(yīng)的要因與名稱。明確影響質(zhì)量的大原因，畫出大原因的分枝線(大骨)。大原因的確定，通常按5M1E來(lái)分類，也可視具體情況來(lái)定。有時(shí)可列出一個(gè)過(guò)程的主要步驟作為主原因。大原因分枝線與主干線之間夾角以60o-75o為好。分析、尋找影響質(zhì)量的中原因、小原因......畫出分叉線。原因之間的關(guān)系必須是因與果的關(guān)系.分析、尋找原因，直到可采取措施為止;分又線與分枝線之間的夾角以60o-75o為好。對(duì)于主要的、關(guān)鍵的要因，分別用顯著符號(hào)標(biāo)記出來(lái)，以示突出和重要。2、3、4找出的關(guān)鍵因素(要因，以3-5個(gè)為宜），用圓圈“○”或方框“□”框起來(lái)，作為制訂質(zhì)量改進(jìn)措施的重點(diǎn)考慮對(duì)象。注明畫圖者，參加討論分析人員、時(shí)間等可供參考的事項(xiàng)。第十五頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng16因果圖繪圖注意事項(xiàng)：因果圖只能用于單一目的研究分析。一個(gè)主要質(zhì)量問(wèn)題只畫一張因果圖。集思廣益，一般以召開各種質(zhì)量分析會(huì)共同分析，整理出因果分析圖。討論時(shí)，一般采用提問(wèn)形式為好，易于啟發(fā)大家深入討論。要充分發(fā)揚(yáng)民主，廣開言路，暢所欲言。細(xì)化要因。就是對(duì)于那些影響產(chǎn)品質(zhì)量的原因進(jìn)行層層深入分析，直至各要因產(chǎn)生的本質(zhì)。切忌停留在羅列表面要因的現(xiàn)象上。實(shí)踐證明，細(xì)化后的要因往往是影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要原因，也是最直接的原因?！耙颉币欢ㄒ_定在末端因素上，而不應(yīng)確定在中間過(guò)上。檢查遺漏。在仔細(xì)檢查并確信已經(jīng)找出了所有要因之后，便可用排列圖法找出各項(xiàng)要因，以利明確它們對(duì)質(zhì)量特性所產(chǎn)生的影響中所占比重。因果關(guān)系的層次要分明，最末層次的原因應(yīng)尋求至可以直接采取具體措施為止。要對(duì)末端因素特別是“要因”要進(jìn)行論證。熟悉工藝過(guò)程。因果圖雖然簡(jiǎn)單明了，但繪制因果圖卻十分復(fù)雜，要花費(fèi)很大功夫。這是因?yàn)樵S多要因并非憑直觀能發(fā)覺，需要對(duì)工藝過(guò)程有全面深入的熟悉和掌握。這就要求參加分析的人員要深入實(shí)際，掌握工藝過(guò)程。對(duì)關(guān)鍵要因采取措施后，再用排列圖等方法來(lái)檢查其效果。第十六頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng17因果圖因果分析圖法在應(yīng)用中常見的問(wèn)題沒有按系統(tǒng)圖法對(duì)原因進(jìn)行分析。主要表現(xiàn)在分析的每一個(gè)層次不是“果與因”的關(guān)系。有的分析層次不準(zhǔn)，由小原因中找出大原因，本末倒置。不是對(duì)分析到最終的原因(即末稍)采取措施，而是在分析到中間就采取措施，往往難以見效。在工序質(zhì)量分析表中把不同的影響因素的質(zhì)量特性放在一起分析。對(duì)分析出來(lái)的原因沒有進(jìn)行確認(rèn)和驗(yàn)證，就采取措施。畫因果分析圖時(shí)，不發(fā)動(dòng)員工，集中員工的智慧，而是憑個(gè)人想象，搞“閉門造車”。畫法不規(guī)范，如箭頭的方向不對(duì)，經(jīng)確認(rèn)的要因沒有標(biāo)志、標(biāo)注不齊全等。第十七頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng18因果圖用MINITAB作CauseandEffect圖第十八頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng19因果圖用MINITAB作CauseandEffect圖第十九頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng20散布圖及相關(guān)分析

-展示變量之間的相關(guān)關(guān)系

-因變量預(yù)測(cè)、自變量控制

第二十頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng21散布圖及相關(guān)分析散布圖：又叫相關(guān)圖，研究成對(duì)出現(xiàn)的不同變量之間相關(guān)關(guān)系的坐標(biāo)圖。應(yīng)用散布圖，可以定性地判斷兩隨機(jī)變量之間是否相關(guān)，是正相關(guān)，負(fù)相關(guān)或無(wú)相關(guān)。用來(lái)發(fā)現(xiàn)和確認(rèn)兩組數(shù)據(jù)之間的關(guān)系并確定兩組相關(guān)數(shù)據(jù)之間預(yù)期的關(guān)系。通過(guò)確定兩組數(shù)據(jù)、兩個(gè)因素之間的相關(guān)性，有助于尋找問(wèn)題的可能原因。通過(guò)比較不同階段的以確認(rèn)影響相關(guān)變量關(guān)系的因素是否穩(wěn)定.相關(guān)分析：一種分析處理變量與變量之間相關(guān)程度的方法。在相關(guān)分析中，引入相關(guān)系數(shù)這個(gè)概念，用以討論相關(guān)的數(shù)字特征，定量地表示兩個(gè)隨機(jī)變量x與y之間的相關(guān)程度。在質(zhì)量控制中，相關(guān)系數(shù)用r表示。散布圖的定量分析求回歸方程求相關(guān)系數(shù)，進(jìn)行相關(guān)性判斷相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制第二十一頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng22散布圖及相關(guān)分析散布圖的觀察分析質(zhì)量特性值與影響因素之間的關(guān)系強(qiáng)正相關(guān):當(dāng)x增大，y也增大，如圖(a)所示。這種情況說(shuō)明x與y之間存在相當(dāng)明顯的相關(guān)關(guān)系。弱正相關(guān):當(dāng)x增大，y有增大的趨勢(shì)，但不明顯，如圖(b)所示。這種情況說(shuō)明除x對(duì)y有影響外，還有其他不能忽視的影響因素。無(wú)相關(guān)：當(dāng)x增大，y沒有明顯的增大或減小的趨勢(shì)，可能增大，也可能減小，如圖(c)圖(d)所示。這種情況下看不出x與y之間有關(guān)，稱為無(wú)相關(guān)。弱負(fù)相關(guān)：當(dāng)x增大，y有減小的趨勢(shì)，如圖(e)所示，說(shuō)明除x對(duì)y有影響之外，還有其他不能忽視的影響因素。強(qiáng)負(fù)相關(guān)：當(dāng)x增大y明顯地相應(yīng)減小，如圖(f)所示。第二十二頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng23散布圖及相關(guān)分析異常點(diǎn)的處理散布圖上可能有個(gè)別遠(yuǎn)離總體點(diǎn)群的點(diǎn)，這種離群的點(diǎn)稱為異常點(diǎn)，往往是由于測(cè)量錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)記錄有誤差或生產(chǎn)操作條件發(fā)生短時(shí)間突然變化等原因所引起的。研究分析兩種數(shù)據(jù)之間的關(guān)系時(shí)，可以將這種異常點(diǎn)舍棄不計(jì)，但應(yīng)查明其引起的具體原因，并及時(shí)采取有效措施加以排除。若原因不明，則不能忽略這些異常點(diǎn)。第二十三頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng24散布圖及相關(guān)分析應(yīng)用散布圖時(shí)應(yīng)注意事項(xiàng)必要時(shí)應(yīng)對(duì)散布圖進(jìn)行分層處理用散布圖研究分析產(chǎn)品質(zhì)量特性值與影響因素之間的關(guān)系，必要時(shí)也應(yīng)進(jìn)行分層處理。例：將來(lái)自不同企業(yè)的原料形成的兩個(gè)總體數(shù)據(jù)混在一起，看不出原料成分比與材料強(qiáng)度之間的相關(guān)性。經(jīng)過(guò)分層處理后，就可看出正相關(guān)關(guān)系。明確檢定相關(guān)性的范圍在應(yīng)用散布圖檢定相關(guān)性時(shí)，應(yīng)注意明確檢定相關(guān)性的范圍。例：產(chǎn)品試制過(guò)程中的制造條件變異范圍較寬，可以看出在此范圍內(nèi)x與y之間存在正相關(guān)關(guān)系。但在實(shí)際生產(chǎn)中，允許的制造條件變異范圍較窄，卻看不出x與y相關(guān)。如果由此得出結(jié)論，認(rèn)為x與y無(wú)相關(guān)，不通過(guò)控制制造條件去保證產(chǎn)品質(zhì)量，就會(huì)給生產(chǎn)造成損失。對(duì)呈現(xiàn)峰谷狀的散布圖可以分區(qū)處理散布圖(a)有峰，(b)有谷，若按前述方法進(jìn)行相關(guān)性檢定，所得結(jié)論是不相關(guān)。若將這樣的散布圖分成兩個(gè)區(qū)，圖(a)左邊部分應(yīng)作正相關(guān)處理.而右邊部分應(yīng)作負(fù)相關(guān)處理，圖(b)的情況則恰好相反第二十四頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng25散布圖及相關(guān)分析散布圖的定量分析求回歸方程對(duì)于線性關(guān)系，回歸方程為直線方程y=ax+b根據(jù)回歸方程，可在散布圖中作出回歸線求相關(guān)系數(shù)r，進(jìn)行相關(guān)性判斷r取值范圍為-1≤r≤+1;若r≈0或r=0為不相關(guān);|r|=1為函數(shù)關(guān)系(完全線性關(guān)系)，r→+1時(shí)，y與x強(qiáng)正相關(guān);r→-1時(shí)，y與x強(qiáng)負(fù)相關(guān);r>0為正相關(guān)，r<0為負(fù)相關(guān);|r|表達(dá)了y與x之間相關(guān)性強(qiáng)弱的定量關(guān)系，|r|越大，y與x的相關(guān)性越好。用上述方法求得回歸方程，當(dāng)自變量x與因變量y確有線性關(guān)系，所求方程才有意義；當(dāng)x與y之間無(wú)線性關(guān)系時(shí)，求得的方程沒有意義?？衫孟嚓P(guān)系數(shù)r檢驗(yàn)表檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)的顯著性，以檢驗(yàn)x與y之間是否線性相關(guān)，從而檢驗(yàn)所求得回歸方程是否有意義。Excel:a=SLOPE(Y，X)b=INTERCEPT(Y，X)Excel:r2=RSQ(Y，X)第二十五頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng26散布圖及相關(guān)分析散布圖的定量分析相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)r是檢驗(yàn)兩個(gè)變量之間相互關(guān)系密切程度的度量值。在實(shí)際中，即使兩個(gè)變量x與y并不相關(guān)，但相關(guān)系數(shù)往住不等于0。在計(jì)算出r后，應(yīng)對(duì)其進(jìn)一步的檢驗(yàn)，才能對(duì)兩個(gè)變量之間是否相關(guān)作出判斷。r受樣本容量n的影響。下表所列為當(dāng)樣本容量不同時(shí)，按兩種顯著性水平（0.01及0.05）規(guī)定的相關(guān)系數(shù)應(yīng)達(dá)到的顯著性最小值。查相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)表(相關(guān)系數(shù)實(shí)用價(jià)值驗(yàn)證表)，得出判定系數(shù)rα。根據(jù)n-2(自由度)和α(顯著水平)查出判定系數(shù)rα。其中n--數(shù)據(jù)的組數(shù)，α--顯著水平。判斷:若|r|≥rα，x與y相關(guān);若|r|<rα，x與y不相關(guān)。第二十六頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng27散布圖及相關(guān)分析散布圖的定量分析利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)所謂預(yù)測(cè)問(wèn)題，就是對(duì)固定的x值預(yù)測(cè)y的值。設(shè)y與x滿足線性模型y=ax+b+δ，根據(jù)觀察值(x1，y1)，...，(xn，yn)求得的回歸方程為y=ax+b。假設(shè)y與y1，y2，...，yn相互獨(dú)立，求y的預(yù)測(cè)值及預(yù)測(cè)區(qū)間。對(duì)于任意x，置信度為1-α的預(yù)測(cè)區(qū)間就是夾在兩條曲線y1(x)與y2(x)之間的部分。它以l-α的概率包含y的值，且當(dāng)x越靠近xbar時(shí)，預(yù)測(cè)區(qū)間越窄預(yù)測(cè)越精確。y(x)Y2(x)Y1(x)y1(x)y2(x)因變量總體平均數(shù)估計(jì)區(qū)間因變量觀測(cè)值估計(jì)區(qū)間第二十七頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng28散布圖及相關(guān)分析散布圖的定量分析因變量總體平均數(shù)估計(jì)區(qū)間因變量觀測(cè)值估計(jì)區(qū)間由上可知，剩余標(biāo)準(zhǔn)差S越小，預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，即預(yù)測(cè)越精確。另外，對(duì)于給定的樣本觀察值及置信度，當(dāng)x越靠近xbar時(shí)，預(yù)測(cè)精度也越高?；貧w方程Excel:S=STEYX(Y，X)t1-α(n-2)=TINV(α，n-2)殘差標(biāo)準(zhǔn)差第二十八頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng29在圖中，二曲線y1(x)及y2(x)所夾的部分就是y=ax+b+δ的置信度為1-α的預(yù)測(cè)帶，故若要y的觀測(cè)值以1-α的概率落在（y‘，y“)中，只須控制x滿足以下兩不等式由下列等式分別解出x‘，x“，那么(x’，x”)就是所求的x的控制區(qū)間。散布圖及相關(guān)分析散布圖的定量分析利用回歸方程進(jìn)行控制所謂控制問(wèn)題是指通過(guò)控制x的值以便把y的值控制在指定的范圍內(nèi)?？刂茊?wèn)題是預(yù)測(cè)問(wèn)題的反問(wèn)題。即若要y=ax+b+δ的值以1-α的概率落在指定區(qū)間(y’，y”)之中，那么回歸變量x應(yīng)控制在什么范圍內(nèi)。也就是說(shuō)，要求出區(qū)間(x’，x”)，使當(dāng)x’<x<x”時(shí)，對(duì)應(yīng)的y值以1-α的概率落在(y’，y”)之中。y”y’x’x”第二十九頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng30散布圖及相關(guān)分析散布圖、相關(guān)分析在應(yīng)用中常見的問(wèn)題對(duì)于散布圖上出現(xiàn)的異常點(diǎn)，未經(jīng)查明原因，任意剔除。畫法不規(guī)范，標(biāo)注不齊全。比如在畫散布圖時(shí)未注意縱、橫坐標(biāo)的比例，勢(shì)必影響變量之間關(guān)系的判斷。計(jì)算相關(guān)系數(shù)后，未經(jīng)進(jìn)一步的檢驗(yàn)，就判斷變量之間是否相關(guān)。數(shù)據(jù)的收集未注意在相同條件下進(jìn)行，易于造成判斷失誤。第三十頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng31散布圖及相關(guān)分析用MINITAB作散布圖第三十一頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng32散布圖及相關(guān)分析用MINITAB作散布圖第三十二頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng33散布圖及相關(guān)分析用Excel作散布圖第三十三頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng34箱圖

一個(gè)非常流行的分析工具第三十四頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng35Graph>Boxplot按照下列方式填寫對(duì)話框：“箱圖”用于對(duì)比不同的樣本或不同類型數(shù)據(jù)點(diǎn)擊‘OK’箱圖－一個(gè)非常流行的分析工具第三十五頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng36中值四分之三位(Q3)四分之一位(Q1)*界外值上部觸須的最高點(diǎn)表示下面兩值中的較小值:Q3+1.5(Q3-Q1)數(shù)據(jù)組中的最大值下部觸須的最低點(diǎn)表示下面兩值中的較大值:Q1-1.5(Q3-Q1)數(shù)據(jù)組的最小值*任何超過(guò)所計(jì)算上限或下限的點(diǎn)在圖上用界外值(由星號(hào)標(biāo)記)表示箱圖－一個(gè)非常流行的分析工具第三十六頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng37Quartile(“Q”)代表數(shù)據(jù)的四分之一(一組數(shù)據(jù)有4個(gè)Quartiles)‘方框’代表數(shù)據(jù)的中間50%方框中的水平線是中值方框上面和下面的垂直線是‘觸須’，代表分布狀態(tài)的末端星號(hào)代表(*)界外值這個(gè)直方圖顯示了設(shè)備間的什么差異?四分之三位四分之一位中值上限Q3+1.5(Q3-Q1)下限Q1-1.5(Q3-Q1)箱圖－一個(gè)非常流行的分析工具第三十七頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng38直方圖,分布圖

-展示數(shù)據(jù)分布狀態(tài)

-分析工序能力第三十八頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng39控制圖

-工序穩(wěn)態(tài)分析、判斷及控制第三十九頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng40控制圖本材料中未提及的相關(guān)內(nèi)容，參照 中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 常規(guī)控制圖 GB/T4091—2001（idtISO8258:1991)第四十頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng41控制圖控制圖:用于分析和判斷工序是否處于控制狀態(tài)所使用的帶有控制界限線的圖。控制圖可展示過(guò)程變異并發(fā)現(xiàn)異常變異,是對(duì)工序特性進(jìn)行研究和控制的重要工具，并進(jìn)而成為采取預(yù)防措施的重要手段?？刂茍D是1924年由美國(guó)品管大師W.A.Shewhart博士發(fā)明。因其用法簡(jiǎn)單且效果顯著，人人能用，到處可用，遂成為實(shí)施質(zhì)量控制時(shí)不可缺少的主要工具。按測(cè)定值性質(zhì)，控制圖可分為計(jì)量值和計(jì)數(shù)值控制圖；按用途不同，控制圖可分為分析用和控制用控制圖。任何反映產(chǎn)品或工序特性的變量(計(jì)量數(shù)據(jù))或?qū)傩?計(jì)數(shù)數(shù)據(jù))都可以繪制控制圖,前者稱計(jì)量型控制圖,后者稱計(jì)數(shù)型控制圖。計(jì)量型控制圖,一般有兩張圖組合使用:一個(gè)用來(lái)監(jiān)控工序中心(均值)的變化,一個(gè)用于監(jiān)控工序的變異(極差或標(biāo)準(zhǔn)差)的變化。第四十一頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng42控制圖原理3σ原則當(dāng)質(zhì)量特性值的隨機(jī)變量服從正態(tài)分布時(shí),則變量落在μ±3σ范圍內(nèi)的概率是0.9973。根據(jù)小概率事件可以“忽略”的原則,如果變量超出μ±3σ范圍,則認(rèn)為過(guò)程存在異常變異(系統(tǒng)性變異)。工序中的質(zhì)量特性均值及離散量符合正態(tài)分布。一個(gè)控制圖通常有3條線:中心線(CentralLine),簡(jiǎn)稱CL線;其位置與正態(tài)分布均值μ重合。上控制線(UpperControlLine)或上控制限(UpperContro1Limit),簡(jiǎn)稱UCL;其位置在μ+3σ處。下控制線(LowerControlLine)或下控制限(LowerControlLimit),簡(jiǎn)稱LCL,其位置在μ-3σ處。第四十二頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng43存在系統(tǒng)誤差存在隨機(jī)誤差第四十三頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng44控制圖原理兩類錯(cuò)誤控制圖是用從總體中抽取的樣本數(shù)值進(jìn)行判斷的,既然是抽樣就可能存在風(fēng)險(xiǎn),即產(chǎn)生錯(cuò)判或漏判錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。第Ⅰ類錯(cuò)誤(生產(chǎn)者風(fēng)險(xiǎn))：錯(cuò)判，虛發(fā)警報(bào)。即使工序正常,仍可能由于偶然原因而造成點(diǎn)子超出上下控制限,將一個(gè)正?？傮w錯(cuò)判為不正常。第Ⅰ類錯(cuò)誤通常用α表示。控制界限的幅度影響犯第Ⅰ類錯(cuò)誤的概率，α隨著控制界限的增大而減小。當(dāng)采用3σ原則時(shí),α=0.27%。第Ⅱ類錯(cuò)誤（使用者風(fēng)險(xiǎn)）：漏判，漏發(fā)警報(bào)。在工序存在異常變異時(shí);如被監(jiān)控的總體的均值發(fā)生偏移或其標(biāo)準(zhǔn)差發(fā)生改變,仍會(huì)有一部分?jǐn)?shù)據(jù)在上下控制限以內(nèi),從而發(fā)生漏報(bào)的錯(cuò)誤,發(fā)生這種錯(cuò)誤的概率通常以β表示。受四個(gè)方面的影響控制界限幅度；均值偏移幅度；標(biāo)準(zhǔn)偏差變動(dòng)幅度；樣本大小。β隨著控制界限的增大而增大，隨著樣本的增大而減小。第四十四頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng45控制圖原理檢出力：當(dāng)工序發(fā)生異常時(shí),控制圖可以把這種異常檢測(cè)出來(lái)的概率。是控制圖的重要質(zhì)量特性。檢出力=l-β影響檢出力的因素同樣有四個(gè)控制界限幅度；均值偏移幅度；標(biāo)準(zhǔn)偏差變動(dòng)輻度；樣本大小。樣本大小可由生產(chǎn)者和管理者決定。大樣本檢出力大，檢出靈敏；樣本小時(shí),檢出力小.檢出遲鈍。應(yīng)用控制圖時(shí),應(yīng)保證適宜的檢出力。檢出力過(guò)大,檢出過(guò)于靈敏,容易虛發(fā)警報(bào),檢出力過(guò)小,檢出過(guò)于遲鈍,容易漏發(fā)警報(bào)。為保證控制圖有適宜的檢出力,分析用控制圖的抽樣組數(shù)應(yīng)≥20組,最好25組。對(duì)計(jì)量值控制圖來(lái)講，xbar圖檢出力最強(qiáng)，Me圖其次，x圖檢出力最弱；s圖檢出力最強(qiáng)，R圖其次，Rs圖的檢出力最弱。雖然xbar-s圖檢出力最強(qiáng)，但要求n≥9，這限制了它的應(yīng)用。在大量生產(chǎn)過(guò)程中.xbar-R圖為首選圖種。第四十五頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng46控制圖原理控制圖的設(shè)計(jì)思想在控制圖上,中心線一般是對(duì)稱的,所能變動(dòng)的只是上、下控制限。若上下控制限間距變大,第Ⅰ類錯(cuò)誤α將減小,但第Ⅱ類錯(cuò)誤β將增大,反之α增大則β減小。將上、下控制限定在μ±3σ處,目的是使兩種錯(cuò)判率總損失達(dá)到最小。休哈特控制圖的設(shè)計(jì)思想是：先確定第Ⅰ類錯(cuò)誤α,而且將α取得很小(2.7%)，以增加控制圖使用者的信心;為控制第Ⅱ類錯(cuò)誤β,則增加了對(duì)界限內(nèi)點(diǎn)子趨向判異準(zhǔn)則,即“界內(nèi)點(diǎn)排列不隨機(jī)判異”的準(zhǔn)則。如果有較多的點(diǎn)子在控制限內(nèi)呈隨機(jī)排列,根據(jù)概率乘法定理,實(shí)際上的第Ⅱ類錯(cuò)誤要比原定的第Ⅱ類錯(cuò)誤β要小得多。第四十六頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng47控制圖原理工序異常判斷依據(jù)控制圖判斷工序是否存在異常,實(shí)質(zhì)是一個(gè)簡(jiǎn)單的概率計(jì)算問(wèn)題。用到累積二項(xiàng)分布和概率乘法定理。對(duì)控制圖的直觀判斷按正態(tài)分布的特點(diǎn),工序是否異常大體有以下幾種情況:多數(shù)點(diǎn)子在u±lα范圍內(nèi)(理論上是68%左右),小部分點(diǎn)子在u±2α和u±lα之間(理論上是27%左右),而且點(diǎn)子呈隨機(jī)排列,這是工序控制的理想狀態(tài)。中心線一側(cè)的點(diǎn)子明顯比另一側(cè)多(理論上是兩側(cè)的點(diǎn)子各占50%),這時(shí)應(yīng)考慮均值可能產(chǎn)生偏移。較多的點(diǎn)子接近上、下控制限,說(shuō)明標(biāo)準(zhǔn)差已經(jīng)變大。中心線一側(cè)連續(xù)出現(xiàn)多個(gè)點(diǎn)子或點(diǎn)子連續(xù)上升(或下降)證明有系統(tǒng)因素干擾(點(diǎn)子連續(xù)在一側(cè)稱為鏈,鏈的點(diǎn)子數(shù)稱鏈長(zhǎng),點(diǎn)子連續(xù)上升〈或下降〉稱“傾向″)。點(diǎn)子按一定時(shí)間間隔呈周期性起伏變化,一般是由于工藝、環(huán)境等因素失控造成的結(jié)果。點(diǎn)子累累按近控制限的情況,應(yīng)判異常。這種情況的典型例子包括:連續(xù)3點(diǎn)至少有2點(diǎn)接近控制限;連續(xù)7點(diǎn)至少有3點(diǎn)接近控制限;連續(xù)10點(diǎn)至少有4點(diǎn)接近控制限。例，計(jì)算連續(xù)3點(diǎn)至少有2點(diǎn)接近控制限的概率。第一步:按正態(tài)分布特點(diǎn)“點(diǎn)子落在u±3α和u±2α之間的概率為0.997-0.954=0.043,而在u±2α以內(nèi)的概率為0.954。第二步:根據(jù)累積二項(xiàng)分布,在3點(diǎn)出現(xiàn)2點(diǎn)接近控制限的概率為:P(3點(diǎn)有2點(diǎn)接近控制限)=C32(0.043^2)(0.954)+C33(0.043^3)≈0.005。第三步:分析,該值與第I類錯(cuò)誤a=0.0027屬同一數(shù)量級(jí)的小概率,即l000次中只出現(xiàn)5次,在有限次試驗(yàn)中本不該發(fā)生,發(fā)生了只能判為異常。第四十七頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng48控制圖原理工序異常判斷點(diǎn)子呈鏈狀排列,鏈長(zhǎng)不少于7時(shí)判異常，這種情況的典型例子包括:連續(xù)7點(diǎn)在中心一側(cè);連續(xù)11點(diǎn)至少有10點(diǎn)在中心一側(cè);連續(xù)14點(diǎn)至少有12點(diǎn)在中心一側(cè);連續(xù)17點(diǎn)至少有14點(diǎn)在中心一側(cè)。例，計(jì)算連續(xù)7點(diǎn)在一側(cè)的概率。第一步:根據(jù)正態(tài)分布對(duì)稱的特點(diǎn),中心兩側(cè)的點(diǎn)子應(yīng)大體相等,在每一側(cè)控制限內(nèi)出現(xiàn)的概率應(yīng)為0.997/2=0.4985。第二步:連續(xù)出現(xiàn)7點(diǎn)都在一側(cè)時(shí),根據(jù)概率乘法定理,有:2x(0.4985)^7=0.0153。第三步:分析。點(diǎn)子呈傾向性排列,當(dāng)有不少于7點(diǎn)連續(xù)上升(或下降)傾向時(shí)判異常?？梢宰C明,在正態(tài)分布情況下,出現(xiàn)n點(diǎn)傾向的概率為:p(n點(diǎn)傾向)=(2/n!)(0.997)^n點(diǎn)子超出上、下控制限。一般而言,發(fā)生點(diǎn)子超越控制限情況都應(yīng)視為異常,但如工序一直穩(wěn)定,在大量的點(diǎn)子中只有極個(gè)別點(diǎn)子超出界外,此時(shí)應(yīng)結(jié)合工序特點(diǎn)作具體分析。第四十八頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng49控制圖種類(以數(shù)據(jù)來(lái)分)計(jì)量值控制圖平均值與全距控制圖(Xbar-R)平均值與標(biāo)準(zhǔn)差控制圖(Xbar-s)中位值與全距控制圖(Me-R)單值與移動(dòng)極差控制圖(X-Rs/MR)計(jì)數(shù)值控制圖不良率控制圖(P)不良數(shù)控制圖(np)缺點(diǎn)數(shù)控制圖(c)單位缺點(diǎn)控制圖(u)第四十九頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng50控制圖種類(以數(shù)據(jù)來(lái)分)第五十頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng51控制圖種類(依用途來(lái)分)分析用控制圖決定方針用工序解析用工序能力研究用工序控制準(zhǔn)備用控制用控制圖追查不正常原因迅速消除此項(xiàng)原因并且研究采取防止此項(xiàng)原因重復(fù)發(fā)生之措施。分析用穩(wěn)定控制用第五十一頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng52分析用vs控制用控制圖分析用控制圖分析用控制圖主要用來(lái)分析工序是否處于統(tǒng)計(jì)穩(wěn)態(tài);工序能力是否適宜。如發(fā)現(xiàn)異常(工序失控或工序能力不足)，則應(yīng)找出原因，采取措施，使工序達(dá)到穩(wěn)定。工序處于穩(wěn)態(tài)后，才可將分析用控制圖的控制線延長(zhǎng)作為控制用控制圖。控制(管理)用控制圖。控制用控制圖由分析用控制圖轉(zhuǎn)化而來(lái)?？刂朴每刂茍D用于使工序保持穩(wěn)態(tài)，預(yù)防不合格的產(chǎn)生，控制用控制圖的應(yīng)用規(guī)則:按規(guī)定的取樣方法獲得數(shù)據(jù)，通過(guò)打點(diǎn)觀察，控制異常原因的出現(xiàn)。當(dāng)點(diǎn)子分布出現(xiàn)異常，說(shuō)明工序質(zhì)量不穩(wěn)定，此時(shí)應(yīng)及時(shí)找出原因，消除異常因素，使工序恢復(fù)到正常的控制狀態(tài)。第五十二頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng53分析用vs控制用控制圖分析用控制圖與控制用控制圖的關(guān)系在對(duì)工序?qū)嵤┛刂浦?，首先用分析用控制圖對(duì)欲控制的工序?qū)嵤┰\斷，當(dāng)確認(rèn)工序處于穩(wěn)定受控狀態(tài)時(shí)，將分析用控制圖控制界線延長(zhǎng)，轉(zhuǎn)化為控制用控制圖。控制用控制圖的控制線來(lái)自分析用控制圖，不必隨時(shí)計(jì)算。當(dāng)影響工序質(zhì)量波動(dòng)的因素發(fā)生變化或質(zhì)量水平已有明顯提高時(shí)，應(yīng)及時(shí)用分析用控制圖計(jì)算出新的控制線.很多工廠對(duì)分析用控制圖、控制(管理)用控制圖沒有分清，隨時(shí)都在計(jì)算控制線，既錯(cuò)誤又浪費(fèi)。第五十三頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng54分析用控制圖改進(jìn)生產(chǎn)過(guò)程控制用控制圖受控狀態(tài)非受控說(shuō)明：1、控制用控制圖界限可直接延長(zhǎng)描點(diǎn)使用

2、控制用控制圖之界限應(yīng)定期修正控制界限重新計(jì)算非受控狀態(tài)受控狀態(tài)工序能力分析分析用與控制用控制圖第五十四頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng55工序控制和工序能力控制狀態(tài)(統(tǒng)計(jì)穩(wěn)態(tài))過(guò)程能力(技術(shù)穩(wěn)態(tài))受控不受控充分I（過(guò)程受控，且能力充分,最理想）Ⅲ（過(guò)程失控,但能力充足，存在變差的特殊原因）不足Ⅱ(過(guò)程受控,但能力不足，存在過(guò)大的變差的普通原因）Ⅳ（過(guò)程失控,能力也不充足,最不理想。存在變差的普通原因和特殊原因）工序能力是由工序中所固有的、不可避免的普通原因來(lái)確定的,是工序的固有特性。每個(gè)過(guò)程可以根據(jù)其能力和是否受控進(jìn)行分類。狀態(tài)Ⅳ是最不理想的，需要加以調(diào)整，使之逐步達(dá)到狀態(tài)I。調(diào)整的過(guò)程即質(zhì)量改進(jìn)的過(guò)程。從狀態(tài)Ⅳ達(dá)到狀態(tài)Ⅰ的途徑有二：狀態(tài)Ⅳ一狀態(tài)Ⅱ一狀態(tài)Ⅰ或狀態(tài)Ⅳ一狀態(tài)Ⅲ一狀態(tài)l。有時(shí),為了更加經(jīng)濟(jì),寧可保持在狀態(tài)Ⅲ。第五十五頁(yè)，共六十二頁(yè)，2022年，8月28日Sep.20,2007Harry.Peng56控制圖的主要用途判斷加工工序的穩(wěn)定性。判斷加工工序是否穩(wěn)定,需同時(shí)滿足兩個(gè)條件:代表數(shù)據(jù)的點(diǎn)子應(yīng)全部在控制限內(nèi);控制限內(nèi)的點(diǎn)子波動(dòng)應(yīng)符合統(tǒng)計(jì)規(guī)律。因?yàn)榧词裹c(diǎn)子全部落在控制限內(nèi),加工工序也不一定是穩(wěn)定的。比較和分析產(chǎn)品質(zhì)量的優(yōu)劣控制圖可比較兩類產(chǎn)品或不同條件生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量,可以比較質(zhì)量的平均水平(xbar圖)和質(zhì)量的穩(wěn)定性(R圖);也可比較產(chǎn)品的廢品或不合格品率(C圖和P圖).一般說(shuō),對(duì)xbar-R圖,點(diǎn)子越靠近中心線質(zhì)量越穩(wěn)定,對(duì)C圖和P圖的C和P越低越好,但評(píng)定時(shí)要注意:xbar和R過(guò)于集中,說(shuō)明加工精度和加工成本很高;從分布規(guī)律而言,這也是一種異常。分析時(shí)要全面權(quán)衡得失。C和P超過(guò)下限當(dāng)然好，但從統(tǒng)計(jì)上講是不正常的。是由于異常因素“干擾”所造成的,這個(gè)“干擾”不外乎是操作技術(shù)或工藝方法得到改進(jìn),使原來(lái)的分布改變了。此時(shí)也應(yīng)積極分析原因,總結(jié)經(jīng)驗(yàn),加以推廣,并重新設(shè)計(jì)一個(gè)符合實(shí)際的控制圖。分析質(zhì)量不穩(wěn)定的原因點(diǎn)子超過(guò)控制界限或點(diǎn)子分布不正常時(shí),依據(jù)專業(yè)知識(shí)和工序特點(diǎn),在工序中都能找到一種或幾種與之對(duì)應(yīng)的原因(條件因素)。將這些情況不斷加以完善,對(duì)今后提高質(zhì)量和開展質(zhì)量分析工作是很有好處的。如一批機(jī)加零件,當(dāng)xbar越出控制線而R在控制線以內(nèi),這時(shí)可能有兩種情況:A.機(jī)床維修不好,機(jī)油太少或變質(zhì)使齒輪旋轉(zhuǎn)不靈;B.加工材料