电脑桌面
添加小米粒文库到电脑桌面
安装后可以在桌面快捷访问

质量管理五大工具-spc详解VIP免费

质量管理五大工具-spc详解_第1页
1/139
质量管理五大工具-spc详解_第2页
2/139
质量管理五大工具-spc详解_第3页
3/139
SPC常用数据分析讲解SPCSPC:统计过程控制Statistical(统计):以数理统计为基础,基于数据的科学分析和管理方法;Process(过程):任何一个有输入输出的活动;6个要素:5M1EControl(控制):通过掌握规律来预测未来发展并实现预防;我们为什么需要SPC?质量专业人员是管理小组中关键问题的解决者。SPC是质量管理的基本技术之一。学习目的目标:用SPC思考(ThinkinginSPC)说明:1)不包括SPC对企业发展的效益;2)不包括公式的推导和详细的计算;3)为了方便说明,课程介绍均以生产制造为例,但不限于此。4)假设所有的学员都有基本的数学知识;5)介绍的方法及其计算公式以QS9000为准;学习提纲基本SPC统计学;SPC的核心工具——控制图;过程能力研究;量具重复性和再现性研究;从数据中寻找规律直方图一个实例:某工厂接收了一批外协厂制造的青铜轴承用于生产一种重要的仪器。但该厂不能信任生产这些轴承厂家的工作,决定对供应商提供的轴承进行分析。这些轴承的关键特性是它们的内径,其规格为1.376±0.010英寸。现抽取了100个青铜轴承,对它们的内径进行仔细的测量,并记录了测量结果。100个青铜轴承内径的测量值如下表:1.3781.3761.3761.3781.3771.3771.3761.3781.3771.3761.3781.3781.3781.3801.3781.3781.3801.3781.3801.3771.3751.3731.3751.3771.3731.3771.3751.3771.3771.3781.3781.3761.3781.3791.3791.3761.3711.3761.3801.3771.3791.3791.3781.3811.3791.3791.3811.3761.3781.3811.3761.3731.3821.3781.3761.3801.3751.3801.3771.3751.3741.3791.3761.3821.3731.3781.3791.3781.3761.3771.3791.3741.3721.3801.3721.3761.3751.3761.3771.3751.3791.3791.3761.3761.3791.3781.3791.3771.3781.3771.3741.3811.3801.3801.3781.3791.3701.3781.3831.378数据会告诉您什么呢?回答数据列表不能表达出任何有实际意义的东西(VirtuallyNothing)!必须对数据进行进一步分析。图形可以帮助我们将数据转换成信息。数据列表能否接受这批产品?与目标值相比较:平均值:1.3773与规格界限相比较:极差(最大值-最小值)=1.383-1.370=0.013数据分布的更进一步的信息:数据分成10组后,落在每个区间内的数据个数:数据量分组数50-1006-10100-2507-12250个以上10-251.376±0.010制作频数分布表组号组中值组下界组上界频数n最小值+(n-1)*组距组中值-组距/2组中值+组距/211.37001.369351.37065121.37131.370651.37130131.37261.371951.37325641.37391.373251.37455351.37521.374551.37585761.37651.375851.377153071.37781.377151.378452281.37911.378451.379751491.38041.379751.3810513101.38171.381051.382352111.38301.382351.383651绘制直方图LSLUSL分析直方图与规格限1.366~1.386进行比较,所有的测量值都在其范围内(而且在+/-3S的范围内)。分布基本上是对称的,有一点点向右偏斜,但不严重。所以该厂决定接收这批青铜轴承。建议:轴承的加工中心应该左移;建立一个直方图收集整理数据定组数N算极差R定组距I确定组的中心点和各组界限制作频数分布表绘制直方图分析数据量分组数50-1006-10100-2507-12250个以上10-25直方图告诉我们数据分布的中心位置(Average)在哪里?数据分散程度(Spread)如何?数据分布的形状(Shape)怎样?经验之谈:对大多数工业用的分析来说,50个数值具备足够的可靠性。但单个测量值的费用比较低时,或是当需要准确分析时,可以采用100个或更多的数据。dxedxxfxFxxx222)(21)()(N(μ,σ2)-μ:总体平均值,描述数据的集中位置。σ:总体标准差,描述数据的分散程度。xμN(μ,σ2)理想情况:正态曲线μ不同(均值)σ不同(标准差)正态曲线的特征曲线关于μ对称;当x=μ时取到最大值;X离μ越远,f(x)的值越小;μ正态曲线正态曲线X68%68%95%95%99.7%99.7%现实状况:一些异常双峰峭壁分析直方图举例:USLLSLAA图LSLUSLLSLUSLLSLUSL直方图的峰度和对称度对称度(Skewness):直方图数据分布的对称性;峰度(Kurtosis):直方图数据分布的陡峭度;直方图为对称分布的,则s=0;直...

1、当您付费下载文档后,您只拥有了使用权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用,不得用于其他商业用途(如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利)。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规,或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“违规举报”。

碎片内容

质量管理五大工具-spc详解

确认删除?
VIP
微信客服
  • 扫码咨询
会员Q群
  • 会员专属群点击这里加入QQ群
客服邮箱
回到顶部