【质量管理学课件】ppt4

质量管理讲义(四)主讲：马涛二OO四年八月第七章品管手法与质量改进第一节统计相关概念一、数据的收集和整理1、质量特性数据：测量质量特性所得的数据。（一切用数据说话，数据是质量活动的基础）2、总体和样本总体：是研究对象的全体（用N表示）样本：从总体中抽出部分个体的集合（用n表示）二、数据整理和统计1、样本平均值：=(x1+x2+x3+……xn)/n2、样本中位植：按照数据大小顺序到位于中间的数值叫中位值。若n为偶数时，则取位于中间两个数值的平均值为中位值。3、样本极差：R＝Xmax-Xmin4、样本标准偏差：s或σ所谓方差或标准差是表示分布对平均数的偏离程度或伸展程度的度量。X如果有两组数据，它们分别是1、2、3、4、5；和3、3、3、3、3；虽然它们的平均值都是3，但是它们的分散程度是不一样的（如图1-1所示）。如果我们用来描述这两组数据的分散程度的话，第一组数据的为1.58，而第二组数据的为0。假如，我们把数据上的这些差异与企业的经营业绩联系起来的话，这个差异就有了特殊的意义。正态分布的重要理论：1.在µ±ơ范围内的概率值为68.26%2.在µ±2ơ范围内的概率值为95.44%3.在µ±3ơ范围内的概率值为99.73%4.在µ±4ơ范围内的概率值为99.99%68.26%95.44%99.73%99.99%µ4ơ-4ơ-3ơ-2ơ-ơơ2ơ3ơ工序能力分析一、质量波动与工序能力（一）质量波动（二）工序能力：是指处于稳定的生产状态下满足一定精度要求的工序加工能力。稳定的生产状态：是指影响产品质量波动的人、原材料、设备、方法和环境这五大类因素得到相对稳定的控制，生产过程和产品质量相对保持稳定。一定精度要求：产品质量特性值的波动限制在一定的范围质量特性值的分布表现为随机分布。二、工序能力指数与工序能力评价（一）工序能力指数：是反映工序能力满足产品技术要求和顾客要求的程序的质量参数。通常记为CpCp=(Tu-TL)÷6σ表7-1工序能力指数CP及工序能力评价表级别CP值的范围不合格率p工序能力分析特级CP≥1.67p＜0.00006%过程能力很高一级1.67＞CP≥1.330.00006%＜p≤0.006%过程能力充分二级1.33＞CP≥1.00.006%＜p≤0.027%过程能力不充分三级1.0＞CP≥0.670.027＜p≤4.55%过程能力不足四级0.67＞CP4.55%＜p过程能力很差(二）工序能力评价1Cp＞1.67特级加工●当质量特性服从正态分布，且分布中心与规格中心Tm重合时，T＞10S，不合格品率p＜0.00006%。（见图）●工序能力过分充裕，有很大的贮备。这意味着粗活细作或用一般工艺方法可以加工的产品，采用了特别精密的工艺、设备或高级操作工人进行加工。这势必影响了生产效率，提高了产品成本。●措施：(1)合理，经济地降低工序能力。如改用低精度的设备、工艺、技术和原材料；放宽检验或放宽管理(2)在保证产品质量和提高经济效益的前提下更改设计，加严规格要求；(3)21.67≥Cp＞1.33一级加工●当10S≥T＞8S，不合格品率：0.00006%≤p＜0.006%。●对精密加工而言，工序能力适宜；对一般加工来说工序能力仍比较充裕，有一定贮备。●措施：(1)(2)非关键工序可放宽检验；(3)工序控制的抽样间隔可适当放宽。31.33≥Cp＞1二级加工●当8S≥T＞6S，不合格品率0.006%≤p＜0.27%。●对一般加工而言，工序能力适宜。●措施：(1)对工序进行严格控制，使生产过程处于良好的稳定、正常状态，并保证不降低工序的质量水平，(2)一旦发现工序有异常状态出现，立即采取相应措施，调整工艺过程，使之回到稳定、正常状态。(3)41≥Cp＞0.67三级加工6S≥T＞4S，不合格品率0.27%≤p＜4.55%。●工序能力不足，不合格品率较高。（见图）●措施：(1)要通过提高设备精度、改进工艺方法、提高操作技术水平、改善原材料质量等措施提高工序能力。(2)要加强检验，必要时实行全检。5Cp≤0.67四级加工●当T≤4S，不合格品率p≥4.55%。●工序能力严重不足，产品质量水平很低，不合格品率高。●措施:(1)必须立即分析原因，采取措施，提高工序能力；(2)为了保证产品的出厂质量，应通过全数检查；(3)若更改设计、放宽规格要求不致影响产品质量或从经济性考虑更为合理时，也可以用更改设计的方法过程控制图统计工序控制的概念在生产过程中，判别工序是否在受着异常因素的影响可以采取下面的方法：每隔一定的时间间隔，在生产的产品中进行随机抽样，并根据样本数据观察质量特性值的分布状态。若工序分布状态不随时间的推移而变化(即如图a)，说明工序处于稳定状态，只受着偶然因素的影响；若工序分布状态随着时间的推移发生变化(如图b,c,d)，说明工序处于非稳定状态，正在有异常因素影响着它，必须立即采取措施消除异常因素的影响。概念：利用统计规律判别和控制异常因素造成的质量波动，从而保证工序处于控制状态的手段称为统公差上限公差下限公差上限公差下限公差上限公差下限公差上限公差下限时间生产过程的几种状态图a图b图c图d一控制图及其基本构造产生：控制图是由美国贝尔(Bell)通信研究所的休哈特(W.AShewhart)博士发明的，因此也称休哈特控制图。定义：控制图是反映和控制质量特性值分布状态随时间而发生的变动情况的图表。它是判断工序是否处于稳定状态、保持生产过程始终处于正常状态的有效工具。控制图与趋势图的比较采用趋势图可以掌握不断变化着的工序状态。为了判别工序的质量波动是正常波动还是非正常波动，在趋势图的基础上，控制图发生如下变化：①纵坐标可能是质量特性值，也可能是其统计量，如、R等；②增加上、中、下三条控制线作为判断工序有无异常的标准和尺度。若点子落在控制界限内，认为工序的波动是正常的波动；若点子落在控制界限外或其排列有明显缺陷，则说明工序有异常因素的影响。xx~、•控制图基本构造•应用控制图基本构造1以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性值或其统计量为纵坐标的平面坐2三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL和下控制线LCL3一条质量特性值或其统计量的波动曲线。控制图的构造控制上线UCL控制中线CL控制下线LCLx(或x、R、S等)0123456789101112131415161718样本号（或时间）控制图应用在实际生产过程中，坐标系及三条控制线是由质量管理人员事先经过工序能力调查及其数据的收集与计算绘制好的。工序的操作人员按预先规定好的时间间隔抽取规定数量的样品，将样品的测定值或其统计量在控制图上打点并联接为质量波动曲线，并通过点子的位置及排列情况判断工序状态。2按质量特性值的类型及其统计量划分由于数据分为计量值与计数值两大类。因此控制图分为计量值控制图和计数值控制图两大类型。又因各种类型的控制图所选择的统计量不同，因此又可分为不同种类的控制图。常用的各种控制图的特点及适用场合如表1所示。二控制图的类型1按用途划分(1)分析用控制图。用间隔取样的方法获得数据。依据收集的数据计算控制线、作出控制图，并将数据在控制图上打点，以分析工序是否处于稳定状态，若发现异常，寻找原因，采取措施，使工序处于稳定状态；若工序稳定，则进入正(2)控制用控制图。当判断工序处于稳定状态后，用于控制工序用的控制图。操作工人按规定的取样方式获得数据，通过打点观察，控制异常因素的出现。类别名称管理图符号特点适用场合计量值控制图均值—极差控制图最常用，判断工序是否异常的效果好，但计算工作量大适用于产品批量较大而且稳定正常的工序。中位数—极差控制图计算简便，但效果较差些，便于现场使用两极控制图L—S一张图可同时控制均值和方差，计算简单，使用方便单值—移动极差控制图X—Rs简便省事，并能及时判断工序是否处于稳定状态。缺点是不易发现工序分布中心的变化。因各种原因（时间费用等）每次只能得到一个数据或希望尽快发现并消除异常原因计数值控制图不合格品数控制图pn较常用，计算简单，操作工人易于理解样本容量相等不合格品率控制图p计算量大，管理界限凹凸不平样本容量可以不等缺陷数控制图C较常用，计算简单，操作工人易于理解，使用简便样本容量（面积或长度）相等单位缺陷数控制图U计算量大，管理界限凹凸不平样本容量（面积或长度）不等RXRX~表1控制图种类及适用场合三统计工序控制与产品检查的区别统计工序控制与产品检查有着本质的区别。检查是通过比较产品质量特性测量值与规格要求，达到剔除不合格品的目的，是事后把关。统计工序控制是通过样本数据分布状态估计总体分布状态的变化，从而达到预防异常因素造成的不正常质量波动，消除质量隐患的目的，是事先预检查通常通过专门的测量仪器和设备得到测量值，并由检查人员进行判定。而统计工序控制必须使用专门设计的控制图，统计工序控制虽然会带来一定程度的预防成本的提高，但却能及早发现异常，采取措施消除隐患，带来故障成本的大幅度降低。因此对比产品检查，统计工序控制会带来显著的经二、过程控制图原理1•对生产过程一直起作用的因素。如材料成分、规格、硬度等的微小变化；设备的微小震动；刃具的正常磨损；夹具的弹性变型及微小松动；工人操作的微小不均匀性等,对质量波动的影响并不大，一般来说，并不超出工序规格范围；•因素的影响在经济上并不值得消除；•在技术上也是难以测量、难以避免的；•由偶然因素造成的质量特性值分布状态不随时间的变化而变化。∴由偶然因素造成的质量波动称为正常的波动，这种波动一般通过公差加以反映，此时的工序处于稳定状态或受控状态。在一定时间内对生产过程起作用的因素。如材料成份、规格、硬度的显著变化；设备、工夹具安装、调整不当或损坏；刃具的过渡磨损；工人违反操作规程等；因素造成较大的质量波动，常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险；因素的影响在经济上是必须消除的；在技术上是易于识别、测量并且是可以消除和避免的;由异常因素造成的质量特性值分布状态随时间的变化可能发生各种变化。∴由异常因素造成的波动称为不正常的波动。此时的工序处于不稳定状态或非受控状态。对这样的工序必须严加控制。2异常因素（系统因素）三控制界限的确定原理—3σ原理1控制界限的重要性对于偶然因素和异常因素引起的质量波动，过去人们是直接凭经验进行判断和区别的。发明了控制图之后，就可以使用控制图对工序状态进行客观的、科学的判断。而区别和判断两类因素造成的质量波动的标准就是控制线。因此，如何合理地、经济地确定控制界限是控制图的核心问题。2确定方法休哈特控制图控制界限是以3σ原理确定的。即以质量特性统计量的均值作为控制中线CL；在距均值±3σ处作控制上、下线。由3σ原理确定的控制图可以在最经济的条件下达到保证生产过程稳定的目的。3σ原理设工序处于正常状态时，质量特性总体的均值为μ0，标准偏差为σ，设三条控制线的位置分别为CL=μ0、UCL=μ0＋kσ，LCL=μ0-kσ。（见图3）控制图的两类错误当工序正常时，点子仍有落在控制界限外面的可能，此时会发生将正常波动判断为非正常波动的错误——误发信号的错误，这种错误称为第一类错误，控制图犯第一类错误的概率记为α设总体均值μ0在异常因素的作用下移至μ1，σ不变。此时，点子应落在控制界限外以发出警报。但却也存在点子落在控制界限内不发警报的可能。这将导致将非正常波动判断为正常波动的错误——漏发信号的错误，这种错误称为第二类错误，控制图第二类错误的概率记为β。•控制界限与两类错误的关系放宽控制界限，即k越大，第一类错误的概率α越小，第二类错误的概率β越大；反之，加严控制界限，即k越小，第一类错误的概率α越大，第二类错误的概率β减小。控制界限系数k的确定应以两类错误判断的总损失最小为原则。理论证明，当k=3时，即控制图上下界限距中心线CL为±3σ时，合计损xLCLCLUCLα/2α/2βk0k001图3控制图的两类错误第一类错误损失第二类错误损失图