质量管理学第二章质量管理旧七种工具前六种质量数据的统计处理.ppt

,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,质量管理学第二章质量管理旧七种工具前六种质量数据的统计处理,统计技术的作用,1,、提供表示事物特征的依据；,2,、比较两个事物之间的差异；,3,、分析影响事物变化的原因；,4,、分析两种特征之间的相互关系；,5,、研究抽样及试验方案；,6,、研究分布理论；,7,、研究质量形成全过程的变化规律。,1,质量数据,的,统计处理,一、质量数据,的,作用与分类,二、统计数据,的,取样,三、质量变异及,其,统计特征量描述,.,一 数据,的,作用与分类,数据的作用,1,、现场控制,2,、调查分析,3,、数量调节,4,、检查测量,5,、验证证实,6,、考核奖惩,数据的分类,1,、计量数据,2,、计数数据,（计件计点）,3,、顺序数据,4,、点数数据,5,、优劣数据,二 统计数据,的,取样,1,、简单随机抽样（,概率,）,2,、系统随机抽样（,机械、等距,）,3,、分层随机抽样（,类型,）,4,、整群随机抽样（,集团,）,.,三 质量变异及其统计特征量描述,(,一,),质量因素的分类,1,、,5M1E,2,、偶然因素,异常因素,(,二,),质量数据统计特征的描述,1,、数据的分布,数据的波动,2,、数据的统计特征量,人、机、料、法、环,随机因素：,影响微小、始终存在、逐件不同、难以除去、不用除去？,系统因素,：,影响较大、有时存在、逐件同向、不难除去、应该？必须？,描述数据：,分布、波动,中心,的,描述数据：,分布、波动,范围,的,三 质量变异及,其,统计特征量描述,（三）质量管理中常见的概率分布,1,、,超几何分布,：批量一定，容量为,n,的样本中恰好含有,x,个,不合格品的概率服从超几何分布。,2,、,二项分布,：批量无限，容量为,n,的样本中恰好含有,x,个,不合格品的概率服从二项分布,。,离散点构成；,n,充分大时，近似正态分布。,3,、,泊松分布,：单位产品上所发生的缺陷数的数学模型。,离散点构成；,充分大时，近似正态分布。,4,、,正态分布,：常见、广泛、,连续变量的分布。,1,、中间高、两边低,2,、左右对称,3,、面积,计件,计点,计量,计件,2,质量管理的旧七种工具 （数理统计工具）,分层法,因果图,检查表,排列图,直方图,散布图（相关分析、回归分析）,控制图（,第三章,）,1.,分层,2.,因果图,3.,检查表,4.,帕累托图,排列图,5.,频率分布图,-,直方图,6.,散布图,相关分析,7.,控制图,第一种,分层法,(Categorizing),分层法,把混杂在一起 的不同类型 数据进行归类。,操作人员,设备,工作时间,原材料,工艺方法,工作环境。,依据不同的标准,先进行不同性质的数据,归类；,再进行其他方法的分析。,分层法,第二种,因果分析图法,(Cause and Effect Diagram),(Fishbone Diagram),人员,机器,原料,方法,问题,因果图或鱼刺图,寻找某一具体问题可能的原因,因果图,质量特性值,材料,设备,工艺,检测,人员,环境,因果分析圖,輸入,工序標准,程序,輸出,設施与裝備,培訓与知識,結果,我们如何发现、探究和显示某一具体问题,或状况的可能原因？,问题的根源是什么,?,哪些因素具有重要性？,哪些因素可以由小组加以改变？,在业绩目标中，我们想解决该问题的哪些,“原因”？,使用因果图要回答的问题,17,问题,1,因果关系图的绘制过程,步骤,1,：阐述问题,近视,近视,环境方面,人为方面,设备方面,材料方面,方法方面,步骤,2,：绘制主要分支,因果关系图的绘制过程（续）,步骤,3,：思考可能的因素,近视,人为方面,常揉眼睛,常盯屏幕,先天近视,意外伤害,步骤,4,：扫描和排序真正的原因,-,可能性最大或最有,可能解决的原因是什么？,步骤,5,：针对所确定的主要原因采取改进措施，并由,改进效果检查所确定的主要原因是否正确。,因果关系图示例,1,材料方面,环境方面,人为方面,设备方面,方法方面,字太小,印刷不清楚,灯光太暗,灯光太强,常揉眼睛,常盯屏幕,先天近视,意外伤害,桌椅高度,书本质量,坐车看书,走路看书,躺着看书,距离过近,看书方法不对,长时间看书不休息,近视,分析患近视的原因,问题,2,因果关系图示例,2,复印图像淡,操作,原件,复印机,环境,显影液,复印纸,原件安放,纸质,卷曲程度,纸质,曝光能力,配套程度,新度,干净程度,手脏,工作台脏,干燥时间,灯光亮度,速度,滚动条件,可分辨性,问题,3,因果关系图示例,3,RSL-5,因刀片输送带,问题而停机,分析问题,(A):,了解情况,1,月,17,日,1,月,18,日,1,月,13,日,1,月,30,日,2,月,3,日,2,月,4,日,1,月,19,日,2,月,2,日,2,月,3,日,2,月,8,日,主输送带修理,主输送带阻塞,刀片输送带填充,导轨罩松动,其他问题,10,20,30,61%,13%,12%,14%,3,月,3,日,3,月,8,日,3,月,18,日,小时,机器输送带,刀片盒,RSL-5,卸料主输送带,RSL-5,停机损失,(1,月,1,日,-3,月,31,日,),所有停机损失的,74%,是因为刀片输送带引起的,刀片从,RSL-5,通过输送带流入刀片盒,分析问题,(B):,收集数据,RSL-5,停机清单,分钟,日期,刀片输送带故障,卸料主输送带,机器输送带,导轨罩松动,B,轴存在的问题,其他问题,4,月,4,日,4,月,8,日,4,月,12,日,4,月,13,日,4,月,22,日,总损失,总损失,100,100,80,30,110,20,20,20,60,80,10,10,320,分析问题,(C):,发现原因,RSL-5,因刀片输送带问题而停机,机器输送带与主输送带运行速度不同,刀片在途中被挂在各种尖利的锋口上,拉丝状的刀片,编程方法,:,切割时不停顿,刀具无法工作,切割太深，现有刀具无法加工,主输送带停机，车工并不知情,车工忘记打开输送带电源,没有超驰,固定机器上的刀片导致主输送带问题,主输送带性能不稳，松垮,主输送带滚柱、导轨、输送带销子磨损,刀片盒外部已经装满，堵塞严重，使主输送带无法运行,无法看到刀片,斜槽位置不正确，无法,将刀片装入盒内,卸料主,输送带,机器输送带,操作方法,车工,车工关掉机器输送带电源，让大量刀片积压,没有信号给车工,问题,4,因果关系图示例,4,IT,支持,制造优势,客户服务,技术创新,开发成本,产品效能,能力管理,产品方向,人员与文化,成本,收入,成长,资产,利润与成长,市场领先,市场份额,目标市场占有率,产品覆盖率,市场竞争力,市场形象,营销网络,世界级,领先企业,市场,规模,问题,5,因果关系图示例,5,问题,6,因果关系图示例,6,主题置于箭头，,逐次展开，直到,可掌握,会议,失败,设备,人力,其他,方法,材料,麦克风音质模糊,投影机故障,与会者迟到,会议主持者未能控制全局,与会者未积极发言,会议记录不详细,会议报告准备不充分,会议资料备份不够,开会前没计划,未能调动与会者积极性,会议环境太差,未能及时通知与会者,问题,7,因果关系图示例,7,Product,产品,Promotion,促销,客户满意度,下降,Place,渠道,Processes,程序,质量问题,产品线过于狭窄,错误的广告信息,产品过时,广告力度不够,经销商不够承诺感,经销商没被激发,经销商的利润太高,目标的冲突与矛盾,客户的投诉没有,尽快解决,送货太慢,产品开发,时间太长,客户的投诉没有,得到满意的解决,问题,8,第三种,检查表,(,调查表,),(Check Sheets),检查工作图,收集和组织数据,1,、频数检查表,2,、不合格项目检查表,3,、不合格位置检查表,1,、频数检查表,产品名：,轴承,工序名：,车外圆,日期：,2004/7/8,工号：,3702,要求：,300.5,数量,:,50,10,5,0,发动机,座椅,密封性,内饰,轮胎,底盘,2,、不合格项目检查表,最后装配的缺陷,周,:3,月,2-6,日,负责主管,:,张,缺陷,A,B,C,D,E,共计,周一,周二,周三,周四,周五,共计,5,1,3,15,18,42,5,6,6,8,17,2,、不合格项目检查表,陶瓷茶壶,周,:3,月,2-6,日,负责主管,:,张,缺陷,沙眼,裂缝,掉瓷,气泡,脱釉,共计,周一,周二,周三,周四,周五,共计,5,1,3,15,18,42,5,6,6,8,17,2,、不合格项目检查表,日期：,2007,年,2,月 数据搜集人：,例：记录生产轴承的缺陷,2,、不合格项目（原因）检查表,3,、不合格位置检查表,车型,B,检查部位,车身,工序,喷漆,检查人,检查目的,喷漆缺陷,检查件数,872,色斑,流漆,*,尘粒,*,什么事实基础或数据模式将有助于我们,更好地了解问题及其原因？,我们如何将自己对问题的“见解”转化为,“事实”？,是否能围绕问题的事件模式进行分析，,从而有助于我们发现问题的原因？,使用检查工作工具要回答的问题,54,第四种,排列图法,(Pareto Diagram),帕累托图,问题排序,(,发生件数,),问题排序,(,成本,),频率（故障数,/,周,),返工成本,/,周,美元,5,10,15,20,100,200,300,400,E,D,C,A,B,故障,-,原因,E,D,C,A,B,故障,-,原因,显示问题、原因或影响的相对重要性,案例,1,案例,1,序号,项目,次数,累计数,累计百分比,1,清洗水表,56,56,43.0,2,换、修水龙头,38,94,72.3,3,换公共区灯泡,15,109,83.8,4,修理电灯开关,10,119,91.5,5,金属栏除锈,8,127,97.7,6,其它,3,130,100.0,维修项目分类累计表,能采取预防性行动吗？,（三）单侧公差只有上限要求,3x24,寻找某一具体问题可能的原因,变量之间关系是何性质？,求：不合格品率P,离散点构成；,4 3 2 5 1 6,CPk=(1-k)CP,工序能力指数(过程能力指数),=1 确定性关系,例：某零件的公差要求，通过随机取样得到,在规格之外出现的偏离是何性质？,5、对生产过程进行预报和最佳控制；,*工序能力 B（过程能力）,车工关掉机器输送带电源，让大量刀片积压,1、选择工序方案；,T=TU TL=0.,3 3,项目次数,7,月,1,日,8,月,31,日,n,130,1 2 3 4 5 6,807060504030 0,100%,80%,60%,40%,20%,0,累计百分比,56,38,15,10,8,3,项目,案例,1,序号,项目,次数,累计数,累计百分比,1,修理电灯开关,20,20,33.3,2,换公共区灯泡,17,37,61.6,3,换、修水龙头,9,48,76.6,4,金属栏除锈,9,55,91.6,5,清洗水表,1,56,93.3,6,其它,4,60,100.0,改进后维修项目分类累计表,项目次数,9,月,1,日,10,月,31,日,n,60,累计百分比,4 3 2 5 1 6,807060504030 0,100%,80%,60%,40%,20%,0,20,17,9,9,1,4,项目,1 2 3 4 5 6,案例,2,案例,2,松下电器,汽车音响质量,序号,不良品事项,频数（部）,累计频数（部）,累计百分比（）,1,音响旋钮脱落,120,120,80,2,铰钉脱落,20,140,93,3,异物混入,6,146,97,4,其它,4,150,100,汽车音响不良排列图,不良件数,1 2 3 4,120,事项,累计百分率,100,50,0,20,4,6,旋钮尺寸,旋钮脱落,材料,操作者,工艺程序,工具,不醒目,无图,同电位器间距不合,电位器轴尺寸,开口偏移,螺丝刀不好,幅窄,过长,个人差别,不熟练,使用帕累托图要回答的问题,所有问题或状况的相关重要性如何？,解决问题的起点应当是什么？,我们应当将注意力集中于何处？,排列图,数量,累计比例,不良因素,帕累特,图,(Pareto),图 说 明,阶段,时间跨度：,2004,年,6,月,6,日,-10,日,姓名：刘小利,日期：,2004,年,6,月,19,日,来源：调查表,H,帕累特,图,-,关键性的少数与次要的多数,图 说 明,阶段,时间跨度：,2004,年,6,月,6,日,-10,日,姓名：刘小利,日期：,2004,年,6,月,19,日,来源：调查表,G,关键性的少数,次要的多数,排列图,排列图依据的原理：,关键的少数，,次要的多数,制作程序：,排序、累积、分类、画图,纵坐标：,频数、金额,例题,某钢笔厂年产钢笔一万支，,经检验发现其中有五百支,因各种缺陷成为不合格产品，,已将详细情况记录于下表，,试分析使产品成为不合格产品,的关键原因。,原因,代号,频数,损失,总损失,代号,总损失,累积,频数,累积,频率,吸水差,A,56,50,2800,F,13600,13600,70,.,47,间写差,B,42,20,840,A,2800,16400,84,.97,漏水,C,15,10,150,D,1832,18232,94,.,47,夹着差,D,229,8,1832,B,840,19072,98,.,82,外观差,E,14,5,70,C,150,19222,99,.,6,不能写,F,136,100,13600,E,70,19292,99,.,96,其它,G,8,1,8,G,8,19300,100,.,00,频率,70,150,2800,1832,840,总损失：元,8,不合格,原因项目,F A D B C E G,C,类,A,类,B,类,70,.,47,84,.97,第五种,直方图法,(Histogram),频数分布图,轴杆直径,频数,.415,.416,.417,.418,.414,.413,.412,.411,.419,.410,.409,10,5,15,20,使用频数分布图要回答的问题,某一结果发生的频率是多少？,频率分布是什么样的,是普通曲线还是其他形式？,在规格之外的频率是多少？,在规格之外出现的偏离是何性质？,长尾分布？,不均匀分布？,例：,某轻工产品的质量特性要求,伸长为,8-24mm,现从加工过,程中抽取,50,件进行分析。,10,19,11,21,16,14,12,18,14,12,15,16,16,16,23,13,14,15,19,18,17,14,12,17,16,16,10,14,18,20,15,17,15,16,13,16,19,17,15,22,15,16,14,16,14,16,17,15,18,13,Xmax=23 Xmin=10,R=Xmax-Xmin,=23-10=13,k=7,h=R/k,=13/7,2,第,1,组上下界限,=,Xmin,h,/2,组号,组界,f,i,1,911,3,2,1113,6,3,1315,14,4,1517,16,5,1719,7,6,1921,2,7,2123,2,50,20,15,10,5,0,9 11 13 15 17 19 21 23,Y,频数,产品尺寸,=X=,Xi/n,S=,(X,i,-X),2,/(n 1),简化中心,U,i,选定直方图频数最高一组的中心作为,新的纵轴，,以组距为单位，,变换各质量特性值到原原点的绝对距离,成每组数据代表值到新原点的相对距离，,简化统计特征量的计算。,20,15,10,5,0,9 11 13 15 17 19 21 23,Y,Y,频数,产品尺寸,简化中心,U,i,U,i,=(a,i,X,0,)/h X,0,=16,组号,组界,a,i,f,i,u,i,f,i,u,i,f,i,u,i,2,1,911,10,3,3,9,27,2,1113,12,6,2,12,24,3,1315,14,14,1,14,14,4,1517,16,16,0,0,0,5,1719,18,7,1,7,7,6,1921,20,2,2,4,8,7,2123,22,2,3,6,18,50,0,18,98,S,2,=,(X,i,-X),2,/(n 1),f,i,u,i,2,f,i,u,i,S,=h ,f,i,f,i,98 -18,50 50,2,2,i=1,n,直方图的制作,一、收集统计数据：,N=50100,二、找出最大值,Xmax,、最小值,Xmin,三、求全体数据的分布范围,R,四、据数据的多少分组,k,五、求组距,h=R/k,六、计算每组的上、下界限,X,上,，,X,下,七、统计记录各组的数据个数（列入表中）,f,i,八、找出频数最大一组的中心值,X0,九、找出各组的中心值,a,i,十、计算各组简化中心值,u,i,十一、计算,f,i,u,i,f u,i,2,十二、求平均值,X,十三、求标准偏差,S,50,，,S,）,二、工序能力的测定方法：,1,、直接测量（产品）；,2,、间接测量（工装）；,3,、差错分析法；,4,、相关分析法。,*,工序能力,B,（,过程,能力）,轴类零件,数控车床传动原理图,工序能力,三、影响工序能力的因素：,5M1E,四、工序能力的用途：,1,、选择工序方案；,2,、经济合理地选用设备；,3,、研究上下工序间的相互关系。,五、工序能力,公差的关系：,1,、一致,2,、超出,3,、富裕。,加工余量,定位基准,工序能力,公差,T,B,*,过程能力指数,C,P,一、定义,过程能力对产品设计质量要求的保证程度。,二、过程能力指数的计算：,质量特性值的分布范围,公差要求的关系,C,P,=,T T T,U,T,L,=,=,B,6,6,T,B,T,U,T,L,计量值、双侧公差、分布中心和标准中心重合的情况,计量值、双侧公差、分布中心和标准中心不重合的情况,计量值、单侧公差情况,（上、下）,计件值情况下,（不合格品数、不合格品率）,计点值情况下,（缺陷数）,工序能力指数的计算,（一）质量数据分布中心与标准规格中心一致,T T T,U,T,L,C,P,=,B,6,6,=,=,例：某零件的公差要求,，通过随机取样得到,样本标准差，,X=30,。求,C,P,=X=30 M=,T,U,=30+0.023=30.023 T,L,T,U,T,L,6s 6,c,p,=,=,=,a,直线方程：Y=a+bX,1、定量地表示某一特征变量与另一特征变量,问题排序(发生件数),(Control Charts),(Categorizing),产品名：轴承,试算得出,(Fishbone Diagram),分层法 把混杂在一起 的不同类型 数据进行归类。,1 2 3 4 5 6,0 k=C,P,1.33,理想,1,、同上；,2,、简化检验,1.33C,P,1.00,正常,1,、常规；,2,、监督,1.00C,P,0.67,不足,1,、分析改进；,2,、放宽,0.67,C,P,严重不足,1,、停产改进；,2,、全检,三、工序能力的判定,工序能力指数,k,处置对策,C,P,1.33,0 k=,1.33,0.25 k,1.00,0 k=,1.00,0.25 k 0.50,采取措施,？,能不能认为,工序能力指数越大,加工精度就越高？,能不能认为,工序能力指数越大,技术要求越低？,例,某零件,=50,-0,.,1,，抽取,100,件，求得,X=49,.,68 S=0,.,067,求：不合格品率,P,-0,.,5,M=,50+,（,-0,.,1,）,+,50+,（,-0,.,5,）,/2,=99,.,4/2 =49,.,7,=X=49,.,68M,=M,=49,.,749,.,68=0,.,02,T=,50+,（,-0,.,1,）,（,50+,（,-0,.,5,）,=,0,.,4,k=,/(T/2)=2,/T,=(2 0,.,02)/0,.,4=0,.,1,Cp=T/6,T/6 S,=,50+,（,-0,.,1,）,50+,（,-0,.,5,）,/60,.,067,=1,Cpk=(1k)Cp=0,.,9 1=0,.,9,M,第六种,散布图法,(Scatter Diagram),散布图,检验有关变量之间关系的理论,变量,1,变量,2,使用散布图要回答的问题,哪些变量具有相互关系,?,变量之间关系是何性质？,x,中的变量是多少？可由,y,中的相关变量得到解释,?,变量之间存在什么因果关系,?,相关分析,一、变量间关系的种类,1,、,无关,：,2,、,函数关系,：,3,、,相关关系,：,二、相关关系与相关分析,1,、,葛尔,1889,年,2,、,做散布图,：,3,、,检定相关,：,目测,符号检定,相关系数,相关分析,X,Y,r,X,Y,相关分析,注意：,1,、,N,30,2,、相关范围适当,3,、分层后再观察,符号检定,1,、描点,2,、画中位线,3,、对角区域内点数相加,4,、查符号检定表,（,1%,）,表中数,n(2)+n(4),正相关,表中数,n(1)+n(3),负相关,X,Y,n(2)=3 n(1)=12,N(3)=12 n(4)=3,n(2)+n(4)=6,0.01 7,0.05 9,n(1)+n(3)=24,相关分析,相关系数,=,=1,确定性关系,=0.8,强相关关系,=0.6,弱相关关系,=0,不相关,检定相关,当,N,小时？,当,N,大时，须查,相关系数检验表,（,P,5,4,0,）判定：,a,回归效果显著,a,回归效果不显著,i=1,n,X,Y,=,0.8),=,0.8),=,=,1,=,0,=,+1,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,=,=,=,.,.,相关分析,三、回归分析,英,著名遗传学者高尔顿（,Francis Galton,）孩子身高,父母身高,0,X,父母身高,孩子身高,Y,强相关的基础上,回归分析,45,0,三种距离,y,x,纵向距离,横向距离,距离,A,为实际点，,B,为拟合直线上与之对应的点,直线方程：,Y=a+bX,数学推证过程,散布图,小结,两变量的关系,目测,符号检定,相关系数（,?,）,回归分析,(?),回归分析在质量管理中的应用,1,、定量地表示某一特征变量与另一特征变量,之间关系；,2,、对所确定的关系式的置信度进行估计性检验；,3,、控制某些较易测量和控制的代用质量特性,间接控制；,4,、通过判断各变量的显著性；确定重要的自变量,5,、对生产过程进行预报和最佳控制；,6,、选择最佳工艺条件。,?,课题,广告 质量,?,刘翔的成绩,?,GDP,人,公务员数量,第七种,控制图法,(Control Charts),控制图,了解过程中的变化性,(,随机变化,与,系统变化,),控制下限,平均,控制上限,失控,衡量单位,时间,控制图,控制图显示,?,查出异因，采取措施，保证消除，纳入标准,统计控制状态,（稳态）,调整控制界限,系统,有无异常因素,有,无,异常,正常,原始数据,使用控制图要回答的问题,观察过程参数：,哪些是自然变化（在过程控制限度内）？,哪些是因可确定的原因而造成的反常变化？,过程失控的频率？,是否有可辨别的趋势？,能采取预防性行动吗？,#,其他图表,分析和显示不同类型数据的变化,A,柱状图,B,C,D,E,饼图,雷达图,运行图,