质量管理工具与应用【十个经典质量管理如何应用精读,绝版好资料】.ppt
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1、质量管理工具与应用,李 开 鹏 2010年5月23日,内 容 提 纲,直方图 正交试验 控制图 质量损失函数 过程能力分析 测量系统分析 排列图 因果图 散布图 缺陷位置表,第一部分 直方图,直方图是用一系列宽度相等、高度不完全相等的矩形表示数据分布的统计图,适用于连续性数据。矩形的宽度表示数据范围的间隔,矩形的高度表示在给定间隔内的频数或频率。 直方图分为频数直方图和频率直方图两种,在质量管理中经常使用的是频数直方图。,作用:提供产品、过程质量信息 做法: 1. 随机抽取产品,进行质量检测并记录; 2. 找出最大、最小值,确定质量波动范围; 3. 确定组数; 4. 计算组中值; 5. 进行统
2、计,列出统计表; 6. 作出直方图; 7. 直方图分析。,从某工序加工的轴中,随机抽取100个进行质量检测,得100个数据。该工序对螺栓外径的质量要求为:50.10 - 50.40。,1. L=50.40, S=50.15;L-S=0.25 2. k=10。 经验法;公式法:k=1+3.3lg n 3. h=(L-S)/k=0.0250.03 4. g1=(S-h)/2=50.15-0.015=50.135 g2=(S+h)/2=50.15+0.015=50.165 5. 绘制统计表,逐个统计。 6. 作直方图。 7. 直方图分析,直方图,TU,TL,M,正常型直方图,TU,TL,M,陡壁型直
3、方图,TU,TL,M,当直方图象高山的陡壁向一边倾斜时,通常表现在产品质量较差时,为了符合标准的产品,需要进行全数检查,以剔除不合格品。当用剔除了不合格品的产品数据作频数直方图时容易产生这种陡壁型,这是一种非自然形态。,锯齿型直方图,TU,TL,M,当直方图出现凹凸不平的形状,这是由于作图时数据分组太多,测量仪器误差过大或观测数据不准确等造成的,此时应重新收集数据和整理数据。,孤岛型直方图,TU,TL,M,在直方图旁边有孤立的小岛出现,当这种情况出现时过程中有异常原因。如:原料发生变化,不熟练的新工人替人加班,测量有误等,都会造成孤岛型分布,应急时查明原因、采取措施。,平顶型直方图,TU,TL
4、,M,当直方图没有突出的顶峰,呈平顶型,然而形成这种情况一般有三种原因。 A、与双峰型类似,由于多个总体、多总分布混在一起。 B、由于生产过程中某中缓慢的倾向在起作用,如工具的磨损、操作着的疲劳等。 C、质量指标在某个区间中均匀变化。,双峰型直方图,当直方图出现凹凸不平的形状,这是由于作图时数据分组太多,测量仪器误差过大或观测数据不准确等造成的,此时应重新收集数据和整理数据。,偏态型直方图,TU,TL,M,偏态型直方图是指图的顶峰有时偏向左侧、有时偏向右侧。由于某种原因使下限受到限制时,容易发生偏左型。如:用标准值控制下限,摆差等形位公差,不纯成分接近于0,疵点数接近于0或由于工作习惯都会造成
5、偏左型。 由于某种原因使上限受到限制时,容易发生偏右型。如:用标准尺控制上限,精度接近100%,合格率也接近100%或由于工作习惯都会造成偏右型。,企业对于外购件的质量检验应保存详细的记录,不应只简单地记录合格品数量和不合格品数量,特别是对于需要连续购进的外购件。因为即使同是合格品,其质量状况还是有差别的。对于每批进货的质量检验数据应充分利用,以了解整批外购件的质量分布情况,以及不同批之间的质量变化情况。,利用直方图了解外购件的质量分布情况,例如某厂对外购轴承进行抽检,主要质量指标为轴承内径,对合格批接收,对不合格批拒收予以退回。在抽检过程中,记录每个轴承的内径值。将抽检数据作直方图。,利用直
6、方图了解外购件的质量分布情况案例,可能的直方图形一,TU,TL,M,可能的直方图形二,TU,TL,M,可能的直方图形三,TU,TL,M,可能的直方图形四,TU,TL,M,可能的直方图形五,TU,TL,M,可能的直方图形六,TU,TL,M,可能的直方图形七,TU,TL,M,可能的直方图形八,TU,TL,M,可能的直方图形九,TU,TL,M,第二部分 正交试验设计,1、指标、因素、水平: 指标:产品/过程等特性,如尺寸、速度; 因素:可控因素:温度、时间、转速; 水平:100,150,200.,一、相关概念,2、试验设计及其必要性: 在实际问题中,影响指标的因素往往有很多,多因素试验遇到的最大困难
7、就是实验次数太多,让人无法忍受。例如,有十个因素对产品质量有影响,每个因素取两个会水平进行比较,那么就有210=1024个不同的试验条件需要比较,假定每个因素取三个水平,就有 310=59049个不同的试验条件需要比较。 而在实际中,只能选择部分试验条件进行比较,选择哪些条件进行试验,这就是试验设计。,3、正交实验设计: 利用数理统计学观点,应用正交性原理,从大量的试验中挑选适量的具有代表性的试验点,根据“正交表”来合理安排试验的一种科学方法。 利用正交表选择实验的条件,并利用正交表的特点进行数据分析,找出最好的或满意的试验条件。,4、正交表 表示:Lm(Tn) m表示实验条件(行数); T表
8、示因素水平数(数字数); n表示因素数(列数)。 特点:每列中不同的数字重复次数相同; 将任意两列的同行数字看成一个对 数,那么一切可能数对重复次数相同.,列号 1 2 3 试验号 1 1 1 1 2 2 1 2 3 1 2 2 4 2 2 1,正交表L4(23),列号,试验号,1 2 3 4,1 1 1 3 2 2 2 1 1 1 3 3 1 2 3 4 1 2 2 1 5 2 2 3 3 6 3 2 1 2 7 1 3 1 3 8 2 3 2 2 9 3 3 3 1,正交表L9(34),如果将试验条件看成试验空间(一切可能 试验条件组成的集合)中的一个点,那么正交表的这两个特点使所选择的试
9、验点在试验空间中的分布是均匀分散的,并且具有综合可比性。,. n=qk, k=2,3,4,p=(n-1)/(q-1) 其中:n-行数,p-列数,q-水平数 如L4(23) , L9(34),此类正交表可用于交互作用的考察。 . 不满足上述公式,如L12(211) , L18(37),5、两类正交表,二、无交互作用的正交试验设计,步骤: 试验的设计; 进行试验; 数据分析; 验证试验。 以例子来说明:,某轴承厂生产的轴承内圈硬度均匀合格率偏低,热处理QC小组决定通过正交试验来优选淬火工艺参数,提高内圈淬火硬度均匀合格率。,无交互作用正交试验示例一,确定指标、因素和水平,指标:硬度均匀合格率; 因
10、素:淬火加热温度,淬火加热保温时间,回火加热温度,回火加热保温时间; 水平:淬火加热温度835,845,855 C ;淬火加热保温时间10,15,20;回火加热温度160,170,180;回火加热保温时间2,2.5,3。,因素水平表,因素 A B C D 淬火加热温度 淬火加热保温时间 回火温度 回火保温时间 水平 ( C ) (min) ( C ) (h) 1 835 10 160 2 2 845 15 170 2.5 3 855 20 180 3,列号,因素,试验号,A B C D 1 2 3 4,硬度均匀合格率%,1 1 1 3 2 2 2 1 1 1 3 3 1 2 3 4 1 2 2
11、 1 5 2 2 3 3 6 3 2 1 2 7 1 3 1 3 8 2 3 2 2 9 3 3 3 1,试验计划表,列号,因素,试验号,A B C D 1 2 3 4,硬度均匀合格率%,1 1 1 3 2 90 2 2 1 1 1 92 3 3 1 2 3 90 4 1 2 2 1 88 5 2 2 3 3 93 6 3 2 1 2 96 7 1 3 1 3 94 8 2 3 2 2 91 9 3 3 3 1 89,K1 272 272 282 269 K1 +K2 +K3 K2 276 277 269 277 =823 K3 275 274 272 277 R 4 5 13 8,试验结果分
12、析,确定因素的主次: C D B A 优选工艺参数配合: C1D2B2A2,磁鼓电机是彩色录像机磁鼓组件的关键部件之一,按质量要求其输出力矩大于210g.cm。某生产厂过去这项指标的合格率较低,从而希望通过试验找出好的生产条件,以提高磁鼓电机的输出力矩。,无交互作用正交试验示例二,步骤一:试验设计,试验目的:提高磁鼓电机的输出力矩; 试验指标:输出力矩; 因素与水平:,选用合适的正交表: 选正交表 L9(34) 进行表头设计:选定正交表后将因素放 到正交表的列上。 列出试验计划:将列上的数字换成因子 的相应水平。 注意:9个不同的试验条件是一起设计好的,而不是等一个试验结束后再决定下一个试验条
13、件,即“整体设计”。,步骤二:进行试验和记录试验结果,注意事项: 为了避免事先某些考虑不周而产生的系统误差,因此,试验的次序最好要随机化。(抽签) 在试验中尽量避免因操作人员的不同,仪器设备的不同等引起的系统误差,尽可能使试验中除所考察因素外的其他因素固定,在不可避免的情况下,可增加一个“区组因素”。例如,试验由三个人进行,可把“人”看作一个因素,三个人便是三个水平。 试验要由专业培训的试验人员去做,要用合格的测量仪器测量结果。,步骤三:数据分析:数据的直观分析,试验的目的是想找出哪些因素对指标有明显的影响; 各个因素的什么样的水平组合可以使指标达到最优;,确定因素的主次:B A C 优选工艺
14、参数配合: B2A2C3,步骤三:数据分析:数据的方差分析,在数据的直观分析中,通过极差的大小来评价各因素对指标影响的大小,那么,极差要小到什么程度可以认为该因素不同水平的指标值已经对指标没有显著的影响,也就是没有显著差别了呢? 特别是对于“区组因素”来讲,如何确定“人”、“设备”等对试验设计没有影响系统误差。,平方和的分解: ST:总偏差平方和,表示数据的总波动; SA:第一列的偏差平方和,表示第一个因素(冲磁量)造成的数据的波动; SB:第二列的偏差平方和,表示第二个因素(定位角度)造成的数据的波动; SC:第三列的偏差平方和,表示第三个因素(线圈匝数)造成的数据的波动; Se:第四列误差
15、的偏差平方和,表示误差造成的数据的波动; ST= SA + SB + SC+ Se,F比:由于各因素的偏差平方和之间不一定具有可比性,因此,为判断因素是否对指标具有显著影响,要用均方和,即偏差平方和与自由度的比。 用因素的均方和与误差的均方和进行比较: 当F因=Ms因/Mse大于F1-(f因,fe)时,认为在显著性水平上因子是显著的。,从数据的方差分析结果可以看出,冲磁量A和定位角度B分别在显著性水平0.10和0.05上是显著的,而线圈匝数是不显著的。 因此,对显著性的因素选择其最好的水平,即B2A2 ,而对于不显著的因素可以任意选择其水平,实际中常可以根据降低成本、操作方便、原材料获取方便程
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