统计技术在质量管理中的应用(一)

数据统计在质量管理中的应用（一）1质量管理简史传统质量检验阶段统计质量控制阶段全面质量管理阶段泰勒（美）休哈特（美）20世纪40年代前朱兰（美）戴明（美）石川馨（日）20世纪40、50年代20世纪60年代后GE公司菲根堡姆质量控制图因果图主张成立专职检验部门强调统计性强调经营性QC七种工具美国国防部战时三项标准操作工人检验工长检验专职检验员检验统计过程控制全面质量管理全面质量一体化管理ISO9000把质量检验从生产中分离出来把数理统计引入企业经营全过程把数理统计引入质量管理阶段时期过程意义代表人物或单位抽样检验全面质量管理TQCQC小组活动QC新七种工具《TQM宣言》ISO9000等2对质量实施管理的基本方法有哪些？检验：事后检验，控制结果，出现不良判定其返修或报废控制：应用数理统计方法进行生产过程控制预防：根据过程现况，预测将来的趋势与变化，防止不合格发生第一次就把工作作好！运筹帷幄，决胜千里！SPC概论3SPC概论传统生产的模型输入过程检验顾客返工检验的基本要求有那些呢？由专职人员组成的检验部门进行，专职人员必须训练有素有相关的检验指导书要有判定标准要保留一定期限的检验记录4预防的观念SPC概论输入过程反馈输出预防控制：1.按规定的时间间隔抽取样本，认真测量准确记录2.有异常时，分析原因制定解决的有效改进措施检验——容忍浪费预防——避免浪费5SPC概论有关过程散布的理解产品的变异性（休哈特Shewhart对过程散布的观点）——相同的原料、设备所生产的制品，其产品的品质特性还存在着一定程度的差异。6SPC概论散布的练习数一数在下面的文章中英文字母f出现了几次Thenecessityoftrainingfarmhandsforthefirstclassfarmsinthefatherlyhandlingoffarmlivestockisforemostintheeyesofthefarmowners.Sincetheforefathersofthefarmownerstrainedthefarmhandsforfirstclassfarmsinthefatherlyhandlingoffarmlivestock,thefarmownersfelttheyshouldcarryonwiththefamilytraditionoftrainingfarmhandsofthefirstclassfarmersinthefatherlyhandlingoffarmlivestockbecausetheybelieveitisthebasisofgoodfundamentalfarmmanagement.7工序的稳定性(Stability)-在制造过程中可预测性是很重要.这样工程才可能稳定.2520151050757065SampleNumberSampleMeanX-BarChartforProcessAX=70.91UCL=77.20LCL=64.62252015105080706050SampleNumberSampleMeanX-BarChartforProcessBX=70.98UCL=77.27LCL=64.70ABSPC概论8所有工序都有散布.有的工序体现正常的管理散布,有的工序体现非正常的管理散布.☞正常的管理散布(ControlledVariation:Noise)-时间变化,也显示稳定的正常散布.-散布的根源是由一般性正常条件来形成的。散布(Variation)的种类时间没有预料不到的变化只有已安定的管理状态中可预测的正常要因才存在SPC概论9SPC概论☞非正常的管理散布(UncontrolledVariation:Signal)-时间的变化散布变化,不可测定.-异常散布是由系统原因引起的产品质量散布。散布(Variation)的种类时间预测？？？出现预想不到的变化只存在重大的变化偏离不安定的管理的不可预测的异常条件散布常常在观测过程（工序）的输出时可以发现。正常要因和异常要因根源就是过程（工序）的输入。10散布（Variation）的原因·方法·机械/设备·材料·人员·环境工序散布OUTPUT的变动散布（Variation）的原因·方法·机械/设备·材料·人员·环境工序散布OUTPUT的变动散布(Variation)的根源SPC概论11总体（工序）散布的根源是两种形态正常要因是用相同的方式对测定值产生影响的经常存在的散布的根源异常要因以特殊的方式影响部分测量值的变异的根源同义词不可避免/RANDOM/自然的/慢性的/普通的/必然的同义词可避免的/混淆/不自然/急性的/特殊的/偶然的散布(Variation)的总结SPC概论85%你必须随时监控（慢性）15%你必须立即消除（急性）12SPC概论SPC=StatisticalProcessControlStatistical:用统计方法通过SampleData监控和分析Process的变化Process:分解出确保质量的要素理解管理计划的必要性确保树立管理计划能有效实施Control早期预报Process的变化具备在最终Output出现前能纠正问题的时间13SPC概论为什么需要SPC过程控制的工具经济预警性时效性善用机器设备过程评价的工具确定改进的机会评价改进的效果改进成果进行维持SPC非常适用于重复性生产过程1）对过程作出可靠性的评估；2）确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；3）为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；4）减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法代替了大量的检验和验证工作。14质量数据质量数据的地位检验标准质量数据检验对象检验结果•凡是检验必然伴生检验标准与质量数据；•质量数据在生产中客观存在，因管理的不细大量质量数据未被发现和利用。•“数据发现——数据搜集——数据分析——管理决策”，形成质量数据的管理循环。15质量数据作用确定单位产品合格与否——检验结果确定一批产品的质量——统计检验观察和判断生产工艺过程的稳定性——过程控制调查工序能力——首件检验为产品设计和质量控制提供依靠——质量信息为企业质量管理提供情报——TQC闭环系统思考：数据与信息的关系思考：数据与事实的关系16质量数据分类计量型数据：可带小数的能连续取值的测量数据。如长度、温度、重量、时间、化学成分等。计量型数据是计量仪器测量得出的。计数型数据：可用件数、个数或点数等整数统计计值的数据。如不合格品数、废品数、铸件表面的砂眼数。计数型数据是通过观察和统计得出的。计件值；计点值。某班组职工人数接受QC培训人数某产品当班产量当班不合格品数表面不良产品数……某机器工作年限某产品实际重量某产品体积某产品加工工时某产品加工温度……计数型计量型从您身边找例子不合格率依自身特性分17质量数据分类定性数据定量数据历史数据当前数据原始数据加工数据依性质分依来源分依时间分优、良、一般、差不良率为0.99%调查表中的数据统计整理后的数据2010年各月平均不良率2010年7月平均不良率举例注意：数据还有其他分类18质量数据特点波动性（分散性、变异性）规律性数据不是一个固定的数值，而是有波动的。例：加工一批轴零件，直径尺寸要求：80mm+0.15mm。该批产品测量结果为（20个零件）：79.95mm、79.91mm、80.08mm、79.93mm、79.96mm、80.04mm、80.08mm、79.98mm、79.92mm、80.05mm、79.97mm、80.03mm、79.91mm、80.02mm、80.05mm、79.94mm、79.95mm、80.02mm、79.90mm、80.05mm数据虽有波动，但却呈现一定的规律性。通过对上述数据观察，该批轴零件直径尺寸均在79.90mm至80.10mm之间，分散在80.00mm两侧。通过统计分析，该批数据的规律如下：最小值：79.90mm；最大值：80.08mm；平均值：79.987mm；中值：79.975mm；标准差：0.060mm；其他略。该批数据可进一步分组，统计各组频数，以作出直方图。思考：两个特点的影响及利用？19数据的特征值中位数众数数据集中位置nniixx1平均值将所有的数据相加作分子，数据的个数作分母，即得平均值。注意平均值的有效数字要多取1位。将一组数据按大小顺序排列，排在中间的那个数叫中位数。表示为。X~当一组数据是奇数是，最中间的数就是中位数；当一组数据是偶数时，中位数为中间两个数据的算术平均值。当一组数据中出现次数最多的数。注意点三种方法各有优缺点，常要灵活使用。例：一组测量值：12，11，12，13，12，13，20结果：平均值：13.3；中位数：12；众数：12分析：由于数值20的影响，平均值13.3不如中位数12或众数12更能准确表示集中位置。注意总体均值表示为μ20数据的特征值样本极差样本方差数据离散程度一组数据中最大值与最小值之差，用符合R表示。R=X-Xmaxmin能精确的表示数据离散程度的特征值。1-n)(X=n1=i2i2XS数据个数；nXiX某个数据与样本平均值的偏差样本标准差能精确的表示数据离散程度的特征值，用符合S表示。1-n)(X=n1=i2iXS例：两组测量值：A组:50，50，50，50，100；B组：40，50，60，60，90举例结果：极差比较：Ra组=Rb组=50；标准差比较：Sa组=22.4，Sb=18.7标准差较极差更准确地表示了数据的离散程度。A组较B组更分散。注意总体标准差表示为σ21数据的分布-正态分布调查总体内的所有个体的某种特性会发现：大部分数值接近中心值周围，越是远离中心值则个体数越来越少。例：测量一个车间男性职工的身高发现，大部分的身高处在165cm至175cm之间，处在155cm至165cm，175cm至185cm的人比较少，而155cm以下或185cm以上身高的人更少。将这些数值用直方图描述显示如下情形（各点表示该范围内占有的人数。）3025201520100RATEFrequencyHistogramofRATE,withNormalCurve正态分布图形可以为一个曲线包围，形状类似一个倒挂的钟。该曲线被叫做正态分布曲线。（上图）16517518515522正态分布特征对称性：以平均值为中心呈左右对称的倒挂的钟的形状。连续性：左右两尾无限接近横轴。正规性：曲线下横轴上的面积等于1。平均值不同分散相同的两个分布形状相同,平均值相同分散不同的两个分布形状不同。uσ平均值左右对称平均不同分散相同时分散不同平均相同时σ小σ大23正态分布特征正态分布大多数值集中在以μ为中心位置，越往边缘个体数越少。从下图可以看出正态分布中，以平均值为中心，标准偏差内的个体占个体总数的百分比。上述事实也可以从概率的角度去观察。如果从具有正态分布的总体中抽取一个个体并测定某种特性，则该个体的测定值大于μ+3σ或小于μ-3σ的概率只有0.27％。（0.27％=100％-99.73％）μ-6σμ-5σμ-4σμ-3σμ-2σμ-1σμ+1σμ+2σμ+3σμ+4σμ+5σμ+6σμ68.27%95.4%99.73%99.99997141%1σTolerance(Spec)LSLUSL0.001ppm24分层法引例漏油不漏油发生率方法A870.53方法B390.25方法C4160.20共计15320.32漏油不漏油发生率甲厂密封垫5150.25乙厂密封垫10170.37共计15320.32漏油调查表调查结论：为降低漏油率，应选方法C，应用甲厂材料。结论可靠吗？25分层法概念分层法又叫分类法、分组法。它把所搜集到的质量数据性质相同、条件相同的归为一组，把划分的组叫作“层”。它是按照一定的特征，把收集到的有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。把杂乱无章和错综复杂的数据加以归类汇总，可以清楚地反映产品质