《统计七大手法》ppt课件

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1、统计七大手法,质量培训3:统计七大手法,七大手法之一:调查表,调查表是为了调查客观事物、产品和工作质量,或为了分层收集数据而设计的图表。即把产品可能出现的情况及其分类预先列成调查表,则检查产品时只需在相应分类中进行统计。,质量培训3:统计七大手法,为了能够获得良好的效果、可比性、全面性和准确性,调查表格设计应简单明了,突出重点;应填写方便,符号好记;调查、加工和检查的程序与调查表填写次序应基本一致,填写好的调查表要定时、准时更换并保存,数据要便于加工整理,分析整理后及时反馈。,质量培训3:统计七大手法,1.不良项目调查表 质量管理中“良”与“不良”,是相对于标准、规格、公差而言的。一个零件和产

2、品不符合标准、规格、公差的质量项目叫不良项目,也称不合格项目。 如下表,质量培训3:统计七大手法,2. 缺陷位置调查表 缺陷位置调查表宜与措施相联系,能充分反映缺陷发生的位置,便于研究缺陷为什么集中在那里,有助于进一步观察、探讨发生的原因。缺陷位置调查表可根据具体情况画出各种不同的缺陷位置调查表,图上可以划区,以便进行分层研究和对比分析。 。,质量培训3:统计七大手法,3.频数调查表 为了做直方图而需经过收集数据、分组、统计频数、计算、绘图等步骤。如果运用频数调查表,那就在收集数据的同时,直接进行分解和统计频数。,质量培训3:统计七大手法,4.检查确认调查表 检查确认调查表是对所做工作和加工的

3、质量进行总的检查与确认。在有限的时间内检查太多的项目,稍有疏忽,同一项目可能检查两次,而有的项目可能漏检。因此,当检查项目较多时(100项以上),为了不致弄错或遗漏,预先把应检查的项目统统列出来,然后按顺序,每检查一项在相应处作记号,防止遗漏。,质量培训3:统计七大手法,5.作业抽样调查表 作业抽样是分析作业时间的方法。它将全部时间分为加工、准备、空闲的时间,然后通过任意时刻,反复多次瞬间观测作业的内容,进而调查各段时间占全部时间的百分比。 目前,调查表广泛应用于各行各业,调查表的形式也多种多样。,质量培训3:统计七大手法,练习一,1.软管前工序质检员练习题: 需对广州宝洁D38细滑活肤洁面乳

4、软管的螺纹顶径、螺纹底径、管盖总高、管壁厚的数据进行分析,要求连续取样,每4小时取样一次,每次取样1模或8支,共需30组数据,请设计调查表格并填入实际测量的数据。 2.软管后工序质检员练习题: 需对完美AG40软管的烫金附着力、下盖力及入库检查时抽样的外观不合格品数进行统计分析,要求连续取样,每4小时取样一次,每次取样5支(抽样时按GB2828一般检查水平2、AQL0.65进行抽样),共需30组数据,请设计调查表格并填入实际检测的数据。,质量培训3:统计七大手法,七大手法之二:分层法, 分层就是把所收集的数据进行合理的分类,把性质相同、在同一生产条件下收集的数据归在一起,把划分的组叫做“层”,

5、通过数据分层把错综复杂的影响质量因素分析清楚。,质量培训3:统计七大手法,当分层分不好时,会使图形的规律性隐蔽起来,还会造成假象。例如: 作直方图分层不好时,就会出现双峰型和平顶型。 排列图分层不好时,无法区分主要因素和次要因素,也无法对主要因素作进一步分析。 散布图分层不好时,会出现几簇互不关连的散点群。 控制图分层不好时,无法反映工序的真实变化,不能找出数据异常的原因,不能作出正确的判断。 因果图分层不好时,不能搞清大原因、中原因、小原因之间的真实传递途径。,质量培训3:统计七大手法,例: 在拉管工序,资生堂D40的白珠光管经常出现口杯拉伤的质量缺陷,品控科巡检QC特此进行数据统计,以查找

6、口杯拉伤的原因。 (1)收集数据:从1拉管机、5拉管机早、中班各抽样500支管进行检查,口杯拉伤数量:360支,比例:18% (2)分析原因 通过分析,口杯拉伤可能与使用的拉管机有关,作分层表如下。,质量培训3:统计七大手法,从上表中可看出,口杯拉伤与机器有关,用1拉管机口杯拉伤比例最低。从实际生产中,虽然1拉管机的口杯拉伤比例确实比5机低,但到中班时,1拉管机的口杯拉伤比例也较高,是否口杯拉伤的问题与不同班次之间班长的调机有关呢?再列表如下进行分析:,质量培训3:统计七大手法,从上面两个表来看,口杯拉伤的缺陷似乎与机台、班次皆有关系,因此宜进行综合分层制表进一步分析:,质量培训3:统计七大手

7、法,从上表可以很明显看出,口杯拉伤比例最低的情况是:用1拉管机拉管,用早班班长调机的方法 因此,通过分析,我们得出5拉管机比1拉管机的口杯拉伤情况严重,可以进一步进行原因分析看机器的不同点在哪里;并且中班班长的调机方法上存在问题,可与早班班长的调机方法进行比较改正。 分层法应用得当,可进行一些较复杂的分析。,质量培训3:统计七大手法,七大手法之三:直方图,直方图法是适用于对大量计量值数据进行整理加工,找出其统计规律,即分析数据分布的形态,以便对其总体的分布特征进行推断,对工序或批量产品的质量水平及其均匀程度进行分析的方法。 从样本中获取数据是认识总体的基础,样本的数量越多,得到的关于总体的信息

8、越多。信息增多时,要想一下子了解总体比较困难,那么应用直方图就简单了。 直方图是将所收集的数据分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内的测定值所出现次数累积而成的面积,用柱子排列起来的图形。 直方图可显示数据的三种特性:集中的趋势、数据的范围、分布的形状。,质量培训3:统计七大手法,1.作直方图的方法步骤如下,(1) 收集数据 一般收集数据都要随机抽取50个以上质量特性数据,最好是100个以上的数据,并按先后顺序排列。表3是收集到的某产品数据,其样本大小用n=100表示。 (2) 找出数据中的最大值,最小值和极差。 数据中的最大值用xmax表示,最小值用xmin表示,极差用R表示。,质量培训3

9、:统计七大手法,例,某项目统计数据为: xmax=14.60,xmin=14.15, 极差R= xmax- xmin=14.60-14.15=0.45。 区间xmax, xmin称为数据的散布范围,质量培训3:统计七大手法,(3)确定组数 组数常用符号k表示。k与数据数多少有关。数据多,多分组;数据少,少分组。 例中100个数据,常分为10组左右。 也有人用这样一个经验公式计算组数: k=1+3.31(logn) 例中n=100,故: k=1+3.31(1ogn)=1+3.31(log100)=7.628 一般由于正态分布为对称形,故常取k为奇数。 所以例中取k=9。,质量培训3:统计七大手法

10、,(4)求出组距(h)。 组距即组与组之间的间隔,等于极差除以组数,即 组距 H=(Xmax-Xmin)/K=(14.60-14.15)/9=0.05,质量培训3:统计七大手法,(5)确定组界 为了确定边界,通常从最小值开始。 第一组下组界最小值-测定最小位数/2=14.15-0.01/2=14.145 第一组上组界第一组下组界+组距=14.145+0.05=14.195 第二组下组界第一组上组界=14.195 第二组上组界第二组下组界+组距=14.195+0.05=14.245 第三组下组界第二组上组界=14.245 第三组上组界第三组下组界+组距=14.245+0.05=14.295 依此

11、类推,计算到最大一组的组界。,质量培训3:统计七大手法,(6)计算各组的组中值(wi)。 所谓组中值,就是处于各组中心位置的数值,又叫中心值。 某组的中心值(wi)=(某组的上限+某组的下限)/2 组的中心值标注在直方图的横轴上。,质量培训3:统计七大手法,(7)统计各组频数。 统计频数的方法,如下表所示。,质量培训3:统计七大手法,(8)画直方图。 以中心值或分组号为横坐标,以频数为高度作纵坐标,作成直方图,如图用Excel所作。,质量培训3:统计七大手法,质量培训3:统计七大手法,2.直方图的用途, 直方图在生产中是经常使用的简便且能发挥很大作用的统计方法。其主要作用是: (1)观察与判断

12、产品质量特性分布状 (2)判断工序是否稳定。 (3)计算工序能力,估算并了解工序能力对产品质量保证情况。,质量培训3:统计七大手法,3.直方图的观察与分析,对直方图的观察,主要有两个方面:一是分析直方图的全图形状,能够发现生产过程的一些质量问题;二是把直方图和质量指标比较,观察质量是否满足要求。 直方图可分为正常型和非正常型,下面分别它们的形状。,质量培训3:统计七大手法,(1)正常型 图形中央有一顶峰,左右 大致对称,这时工序处于稳定 状态。其它都属非正常型。,质量培训3:统计七大手法,(2) 偏向型 图形有偏左、偏右两种情形,原因是: (a)一些形位公差要求的特性值是偏向分布。 (b)加工

13、者担心出现不合格品,在加工孔时往往偏小,加工轴时往往偏大造成。,质量培训3:统计七大手法,(3) 双峰型 图形出现两个顶峰极可能 是由于把不同加工者或不同 材料、不同加工方法、不同 设备生产的两批产品混在一 起形成的。,质量培训3:统计七大手法,(4) 锯齿型 图形呈锯齿状参差不齐, 多半是由于分组不当或检测 数据不准而造成。,质量培训3:统计七大手法,(5) 平顶型 无突出顶峰,通常由于 生产过程中缓慢变化因素 影响(如刀具磨损)造成。,质量培训3:统计七大手法,(6) 孤岛型 由于测量有误或 生产中出现异常 (原材料变化、刀具 严重磨损等)。,质量培训3:统计七大手法,4. 直方图与标准界

14、限比较,统计分布符合标准的直方图有以下几种情况: (1)理想直方图: 散布范围B在标准界限 T=Tl ,Tu内, 两边有余量,,质量培训3:统计七大手法,(2)B位于T内,一边有余量,一边重合,分布中心偏移标准中心,应采取措施使分布中心与标准中心接近或重合,否则一侧无余量易出现不合格品。,质量培训3:统计七大手法,(3)B与T完全一致,两边无余量,易出现不合格品。,质量培训3:统计七大手法,统计分布不符合标准的直方图有以下几种情况:,1.分布中心偏移标准中心,一侧超出标准界限,出现不合格品。,质量培训3:统计七大手法,统计分布不符合标准的直方图有以下几种情况:,2.散布范围B大于T,两侧超出标

15、准界限,均出现不合格品。,质量培训3:统计七大手法,尽管直方图能够很好地反映出产品质量的分布特征,但由于统计数据是样本的频数分布,它不能反映产品随时间的过程特性变化,有时生产过程已有趋向性变化,而直方图却属正常型,这也是直方图的局限性。,质量培训3:统计七大手法,练习二,根据练习一记录的变量数据制作直方图,质量培训3:统计七大手法,七大手法之四:散布图, 散布图是通过分析研究两种因素的数据之间的关系,来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。 有些变量之间有关系,但又不能由一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值。将这两种有关的数据列出,用点子打在座标图上,然后观察这两种因素之间的关系。这种

16、图就称为散布图。,质量培训3:统计七大手法,如拉管成型温度与收缩量的关系; UV光强与油墨附着力的关系; 仓库环境湿度与原料含水量的关系; 热处理时钢的淬火温度与硬度的关系(如图)等等。 从下图可见,数据的点子近似于一条直线,在这种情况下可以说硬度与淬火温度近似线性关系。,质量培训3:统计七大手法,散布图,从图中可见,数据的 点子近似于一条直线, 在这种情况下可以说 硬度与淬火温度近似 线性关系。,质量培训3:统计七大手法,1.散布图的观察分析,根据测量的两种数据做出散布图后,观察其分布的形状和密疏程度,来判断它们关系密切程度。,质量培训3:统计七大手法,散布图大致可分为下列情形:,(1)完全正相关 x增大,y也随之增大。x与y之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。,y,x,完全正相关,质量培训3:统计七大手法,散布图大致可分为下列情形:,(2)正相关 x增大,y基本上随之增大。此时除了因素x外,可能还有其它因素影响。,质量

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