8d与质量工具课件.ppt

1、1问题一 气缸缸体在搬运过程中被碰伤而导致的产品报废得不到有效的遏制;问题二 活塞漏气的顾客抱怨屡屡发生;问题三 提高顾客关注的动力性能指标：功率、扭矩和功率的质量水平尚不稳定问题的性质（对顾客影响的严重度）、特征（失效形式与表象）、数量、分布等如何?影响质量指标的根本原因何在?现行的控制方法是否有效?提高质量水平的对策何在?解决问题的途径之一2系统性：系统性：研究与问题所关联的各个分支，解决的是系统偏差的问题；研究与问题所关联的各个分支，解决的是系统偏差的问题；是一项团队的活动。是一项团队的活动。根本性：根本性：研究发生问题的根源，不仅要解决问题的表观，更注重分析造研究发生问题的根源，不仅要

2、解决问题的表观，更注重分析造 成问题的根本原因，从根源上采取措施。成问题的根本原因，从根源上采取措施。8D研究的对象：研究的对象：是已发生的不符合是已发生的不符合体系、产品或过程。体系、产品或过程。结构化：结构化：提出问题提出问题描述问题描述问题临时遏制措施临时遏制措施查明根本原因查明根本原因确定消除原因的措施确定消除原因的措施采取消除原因的措施采取消除原因的措施确定实施预防措施确定实施预防措施总结和评定总结和评定3PDCA PDCAPDCAPDCA PDCA PDCAP策划：策划：根据顾客的要求和组织的质量方针，为建立结果建立必要的目标和过程D实施：实施：实施过程C检查：检查：根据方针、目标

3、和产品要求，对过程和产品进行监视和测量，并报告结果；A处置：处置：采取措施，以持续改进过程业绩。PDCAPDCAPDCAPDCA4锁定问题掌握现状查明根本原因提出问题成立工作团队决策并采取遏制行动修正临时措施研究并确定纠正措施采取纠正措施确定预防措施实施预防措施评价有效性验证根本原因检查措施有效性验证措施有效性总结与评价更新纠正措施更新纠正措施策划实施检查处置预防措施预防措施纠正措施纠正措施遏制行动遏制行动5重要性和紧迫性：明确所要解决的问题为为什么比其他问题重要。严重度和相关度：问题的背景是什么（内部/外部、产品/过程/体系），到目前为止的情况是怎样的（与目标之间的差距，偏离的程度）。核心与

4、描述：将不尽人意的结果用具体的语言表现出来，作为8D的课题。确定小组负责人及团队成员。初步制定改进计划，拟定定任务目标。本阶段适用的工具本阶段适用的工具查检表、层别法、排列图、直方图、控制图、矩阵图618D工作流程的输入接口不清晰。是否定义了8D工作的发起人：谁领衔8D活动 是否定义了以下接口（即8D问题的识别）：外部抱怨：投诉；退货；内部/供货抱怨：批量不合格、重复不合格、严重不合格；过程不稳定、过程能力不足；内外部审核：严重不符合；重复不符合；过程业绩：连续/严重偏离质量目标等.8D工作流常见问题工作流常见问题7什么是8D要解决的不符合问题顾客抱怨与退货报告显示造成产品损失的主要失效模式批

5、量质量事故关键质量特性的不合格重复发生的不合格过程不稳定过程能力不足报告显示造成产品损失的主要生产要素 关键绩效指标严重偏离目标值类似不符合问题出现在多个流程中产品产品过程过程体系体系 来自于内部来自于外部8F：专业部门（发起人）执行领导,关注并领导组织的质量改进V：8D项目负责人（生产、设计、质量、营销）内外部的信息交流与协调，组织小组活动，确保问题的预期解决。E：技术专家、相关者 （开发、设计、策划、实验、生产、工装设计、质量、工段长、工人及其他有专长人员）对问题的充分思考、建议和论证，确保措施的落实和实施。M：质量工具的方法专家 （也可以兼为技术专家或负责人）带领并指导小组使用有效的工具

6、和技术。EMFV8D工作小组9本阶段的任务是确认问题涉及的深度和广度。深度：本身问题的时间段、数量段、分布段；广度：本问题可能影响的/同类的区域同材料、同工序、同设备、同工艺、同测量系统、同人员等若要解决质量问题，就要从人、机、料、法环等各种不同角度进行调查。抓住问题的特征，需要调查若干要点，如：时间、地点、问题的种类、问题的特征等等。为防止问题的扩散，基于调查的深度和广度，锁定涉及区域，关闭通道，并作标识。本阶段适用的工具调查表、层别法、因果图、排列图、直方图、控制图、矩阵图、系统图、关联图、FMEA、108D工作流常见问题工作流常见问题2.对设定要解决的问题描述不清晰。应基于当前信息，描述

7、以下问题：问题的提出者即本次活动的顾客：内部顾客/外部顾客、直接顾客/间接顾客；问题发生的时间段 问题发生的地点 问题的性质和偏差程度 问题的范围和趋势 问题的严重度和解决问题的迫切性11问题涉及的对象问题涉及的对象何人发现了本次问题谁也发现过同类问题Who问题的范围与趋势问题的范围与趋势本次问题涉及的范围本次问题涉及的数量估计涉及的范围数量How问题的性质和偏差程度问题的性质和偏差程度发现了什么问题和偏差本次问题造成什么不良什么是本次问题的模式What问题的严重度和迫切性问题的严重度和迫切性为何要解决本次问题为何在此时才发现问题Why问题涉及的时间问题涉及的时间何时发现了本次问题其它时间也发

8、现过吗When问题涉及的地点问题涉及的地点何处发现了本次问题零件何处发现了问题别处是否有同类问题Where12遏制行动是纠正不合格现象的临时性措施；对锁定的区域，建立质量阀：对产品采取措施，对过程采取措施，需要时对体系采取措施。对产品的措施：1）对过程不稳定锁定的产品组实施全检；2）过程稳定的同类产品组加严抽样检验；3）可行的话，变换测量系统；4）对检验的结果实施统计分析，研究数据的分布状态，应注意数据的分层。对过程的措施：1）首先应识别测量系统是否满足接受准则；2）若过程要素已明显偏离设计要求，则对偏差的过程要素实施纠正行动；若过程的原因不清晰，则应暂停该过程的运行；3）收集整理问题组相关的

9、过程记录。本阶段适用的工具层别法、调查表、直方图、控制图、FMEA、MSA、13设立假说（选择可能的原因）：搜集关于可能原因的全部信息；运用“掌握现状”阶段掌握的信息，剔除已确认无关的因素，重新整理剩下的因素。验证假说（从已设定因素中找出主要原因）：搜集新的数据或证据，制定计划来确认原因对问题的影响；综合全部调查到的信息，决定主要影响原因；若条件允许，可将问题再现一次。根本原因：基于当前技术水平，组织有能力、有责任管理和控制的质量要素，以满足对顾客的承诺。本阶段适用的工具查检表、分层法、因果图、排列图、直方图、控制图、散布图、头脑风暴法、系统图、关联图、矩阵图、QFD、FMEA、DOE、MSA

10、、14纠正措施是纠正不合格原因的永久性措施；发挥团队优势，运用头脑风暴法寻求多种解决问题的方案，集思广益，研究各种方案的利弊得失，初步确定团队可接受的一种方案；团队应预测：采取对策后，尽量不要引起其他质量的问题(即考虑具有负相关的质量特性)；纠正措施的可行性评估：技术可行性、制造可行性、供应链可行性、成本可行性等在可能的条件下对纠正措施展开设计验证活动。本阶段适用的工具因果图、系统图、矩阵图、PDPC法、矢线图、FMEA、DOE、MSA、15为确保纠正措施在受控条件下运行，在实施前，应确认过程要素与质量计划的一致性；应规定验证纠正措施有效性的最小生产单元数；记录有效的过程要素与事件；验证纠正措

11、施有效性的最佳方法：质量特性的初始能力研究。验证质量特性的纠正措施，需要时应验证相关的可靠性指标。本阶段适用的工具查检表、层别法、排列图、直方图、控制图、FMEA、MSA、16实施标准化的作业，防止不合格及其原因的再发生。将本次纠正措施的经验运用在同类区域中，以消除潜在的不合格。本阶段适用的工具控制图、FMEA、17总结成绩：1）激励机制，鼓励员工投身质量改进的活动；2）交流经验，提高员工质量改进的技能，启迪员工质量改进的意识；3）宣传成果，巩固有效的改进措施；评定不足：找出遗留问题作为下一个PDCA的行动方案和初步计划。将经验教训输入组织知识管理的数据库。本阶段适用的工具排列图、直方图、控制

12、图、FMEA、18查检表查检表 为了便于收集数据为了便于收集数据,使用简单记号填写并予统计整理使用简单记号填写并予统计整理,以作进一步分析或作为核对、检查之用而设计的一种以作进一步分析或作为核对、检查之用而设计的一种表格或图表。表格或图表。(用来检查有关用来检查有关項項目的表格目的表格)查检表以工作的种类或目的可分为记录用查检表、查检表以工作的种类或目的可分为记录用查检表、点检用查检表点检用查检表兩兩种。种。(1)记录用记录用(或改善用或改善用)查检表查检表主要用于：根据收集之数据以调查不合格主要用于：根据收集之数据以调查不合格項項目、不合格原因、工程目、不合格原因、工程 分分佈佈、缺点位置等

13、情形缺点位置等情形.其中有其中有:(a)原因原因別別：设备、人：设备、人員員、缺陷、时间、批次、班组、工艺方法、缺陷、时间、批次、班组、工艺方法等；等；(b)位置位置別別(2)点检用查检表主要用于：为确认作业实施前的准备，对各生产要素的点检用查检表主要用于：为确认作业实施前的准备，对各生产要素的状态实施检查，防止不良事故、状态实施检查，防止不良事故、確確保安全运行。保安全运行。解决收集数据的问题,提供记录相关问题的记录格式19查检表的作业流程查检表的作业流程 当前的问题：如顾客抱怨、合格率水平、质量损失率、返工返修、设备故障率等。因此，必需把握現状与使用的目的 从因果图中选择当前影响不合格的潜

14、在原因作为查检项目，以46项为宜 全检、抽检 判断不合格的基准、检测与判定方法、查检时间和地点、查检活动责任人等 数据记录格式 对记录的数据可应用柏拉图确定主要原因明确目的拟定查检項目确定抽样方案确定查检方法设计查检表实施查检20#工件不合格查检表工件不合格查检表#表面不良42砂眼13加工不良38气孔13其他 8缺陷合计数114不合格工件数 6921层別法层別法 层別法就是针对班组不同、作业员不同、工艺方法不同、設備不同、原材料批次等生产要素所收集的数据,按照它們共同的特征加以分类、统计的一种分析方法。也就是为了区別各种不同原因对结果的影响，而以个別原因为主，分別统计分析的一种方法。解决数据的

15、分类问题为设计查检表提供依据原材料进货质量信息统计分层:交检数、验收合格数（递交合格率）、验收不合格数、使用不合格数、偏差使用数（应列入使用不合格数的分项）、退货数、质量特性的分类。221.在收集数据之前就应使用层別法在收集数据之前就应使用层別法 在解決日常问题时，经常会发现对于收集来的数据必須浪費相当多的时间来进行分类，分类后再作一次统计工作。在得到不适合的数据时，又得重新收集，费时又费力。所以在收集数据之前应該考虑影响数据差异性的潜在原因后，先把它层別化，再开始收集数据。(在做查检时,考虑适当分类)2.QC手法的运用应特別注意层別法的使用手法的运用应特別注意层別法的使用 QC七大手法中的柏

16、拉图、查检表、散布图、直方于和控制图都必須以发現的问题或原因来作为研究对象。例如制作柏拉图时，如果设定項目太多（分层过细）或设定項目中其他栏所估的比例过高（即分层不足）,就不知道问题的重心，這就是层別不良的原因。例如直方图的双峰型或高原型都有层別的问题。使用层別法的注意点23#工件外观不良查检表调查工件外观不良的主要失效模式、工件的部位、作业工序、作业班组。零件名零件号生产日期生产数量 责任者缺陷名工序一工序二工序三工序合计总计早中夜早中夜早中夜早中夜污迹周边1381472410411254061中部23123235371121折印前缘526224336107163336中部120033后缘0

17、000划痕前缘211123436561753中部1332342257820后缘11111323345716班组合计10122361122161931324276 150工序合计 45 39 6624CountPercentC1Count25Percent24.621.919.18.35.95.85.65.21663.7Cum%24.646.465.573.879.785.591.196.3148100.01295640393835Other876543217006005004003002001000100806040200Pareto Chart of C1涨断损失颗粒超差小头孔径尺寸超差大小

18、头孔弯曲超差刀具异常加工中断设备异常加工中断端面孔径垂直度超差大头孔径超差工件损伤大头孔位置度超差24.4%46.4%65.5%73.8%79.7%85.5%91.1%96.3%100%BL18T2006年连杆总成不合格品排列图排列图分层不清晰:按生产要素分层?按缺陷类型分层?按加工工序分层?按内外部损失分层?25排列图（柏拉图）排列图（柏拉图）对某一研究范畴，为确定优先解决关键少数问题，将与研究主题相关的各类问题发生的频次从最高到最低地进行排列而采用的一种简单的图示技术。排列图按问题发生频次的大小下降排列，可显示出相应问题对研究主题的作用大小，并反映各问题累计发生频数对主题的累计作用，为识别

19、关键少数提供方法，为质量改进提供决策。26排列图的作业流程排列图的作业流程问题如不合格项；采集数据时间；数据分层方法设计查检表收集填写数据计算各项不合格数、累计不合格数、比率数、累计比率数（从大到小排列）左纵轴：不合格件数，右纵轴：累计百分比，横轴：不合格项（按比率从大到小排列）每个直方柱高度代表不合格项频数（比率）的大小每个直方柱右上方标注累计频率百分比点，并将其连成折线记如排列图名称、调查数据、时间、责任人等项目1.确定调查问题确定如何收集数据2.确定数据收集的方法时间和表格3.数据收集4.数据排序5.建立两纵一横坐标系6.绘制不合格项柱状图7.绘制累计频数折线8.标注有关事项27Coun

20、tPercentC5Count8.26.14.5Cum%60.281.189.395.5100.014751201511Percent60.220.9Other?250200150100500100806040200Pareto Chart of C5焊接缺陷质量统计排列图项目返修时间频数累计频数类别焊逢气孔14760.260.2A夹渣5120.981.1焊逢成型差208.289.3B焊道凹陷156.195.5其他114.5100C合计245100焊逢气孔夹渣焊逢成型差孔 焊道凹陷其他28CountPercentC2Count26.722.014.013.311.310.72.0Cum%26.

21、748.74062.776.087.398.0100.033212017163PercentOther?160140120100806040200100806040200Pareto Chart of C2CountPercentC6Count50.778.7100.0764232Percent50.728.021.3Cum%?160140120100806040200100806040200Pareto Chart of C6夜班中班早班CountPercentC8Count44.074.0100.0664539Percent44.030.026.0Cum%?1601401201008060

22、40200100806040200Pareto Chart of C8工序三工序一工序二CountPercentC4Count40.776.0100.0615336Percent40.735.324.0Cum%160140120100806040200100806040200Pareto Chart of C4污迹划痕折印周边污迹前缘折印中部污迹中部划痕前缘划痕后缘划痕中部折印29排列图的分类排列图的分类1.分析现象用排列图分析现象用排列图 质量：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等 成本：损失总数、费用等 交货期：存货短缺、付款违约、交货拖延期等 安全：发生事故、出现差错等2.分析原因用排列

23、图分析原因用排列图 操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况等 设备：机器、工具、模具、仪器 原材料：制造商、批次、种类 作业方法：作业环境、工序先后、作业安排、作业方法 测量作业：量具、作业员、测量方法30排列图的注意要点1.制作排列图的注意要点 排列图是对分类对象的排序，不同的分层会有不同的结果；累计比率分为三类：A类（关键因素）080%，B类（次要因素）8090%，C类（一般因素）90100%；若其他项所占百分比过大，则应对其他项重新分类。2.使用排列图的注意要点 排列图明确了解决问题的先后顺序；为有效解决问题，只要求抓“关键少数问题”；应用排列图来验证措施的有效性。31因果图（特性要因

24、图）一种用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性（原因）的一种工具。许多可能的原因可归纳成原因类别与子原因，画成型似于鱼刺状的图形，故有称鱼刺图。是一种定性研究输入与输出关系的方法。针对某一已知的结果和症状，分析其潜在的原因，为寻求防止其原因产生的措施提供信息，促进问题的解决。因果图是FMEA的重要工具。32因果图的作业流程因果图的作业流程排列图展示了需要优先解决的质量问题,其中的某一项可作为研究对向（填入方框），绘制主骨（从左至右的一箭头指向方框）运用头脑风暴法收集所有影响研究对象的原因运用层别法将这些原因进行归纳，分为原因类别（填入方框，画一箭头为大骨指向主骨）、次级原因（画一箭头为中骨

25、指向主骨）、子原因（画一箭头为小骨指向中骨）根据以往经验、DOE、专家评价法评价并标注对研究对象有显著性影响的重要因素有关的信息：产品、工序、小组、日期等1.确定研究的质量特性(或问题点)2.寻找影响研究主题的各种因素3.找出各因素之间的关系4.标注重要因素5.标注必要的信息33因果图的注意要点1.一张完整的因果图至少应有二层，许多因果图有三层或更多；2.确定原因应集思广益，尽量避免疏漏。确定原因，应避免抽象，尽可能具体。3.分层的逻辑关系：上层是下层的结果，下层是上层的原因，因素的分层要求展开到底，末端原因必须是可以直接采取措施能解决的原因，主要原因必须从末端原因中确定。4.一个质量特性对应

26、一张因果图，有多少个质量特性，就要绘制多少张因果图。5.如果分析出来的原因不能采取措施，说明问题还没有得到解决。原因必须要细分，直到能采取措施为止。6.重要的因素不能遗漏，不重要的因素不要绘制。7.随着对研究对象因果关系认识的深化，必然导致因果图发生变化，需要删减或修改，因此需反复改进。34汽车失控因果图汽车失控车胎漏气道路滑机械失效司机过失钉子石头玻璃轮胎宝裂离合器失灵加速器失灵衬垫磨损未固定好雨雪冰油反应迟钝鲁莽疲劳35 附 件 不牢 螺 桩 松动 加 力 不正变 形堵 塞锈 蚀导气圈损伤锈蚀压坑平衡销松动轮子被打伤航空涡轮喷汽发动机振动原因分析因果图为什么振动发动机本身设备仪器环境操作者

27、机械振动转子不平衡压气机不平衡涡轮不平衡轴承损伤剥落掉块气流振动压缩机不正常叶轮损伤叶片松动燃气不足喷嘴不正常FB-4不正常ZB-14不正常摇兰台架平衡机不准弹片台架振动系数不准春季试车夏季试车装配问题责任心不强读数不准判断标准不明确 散 热 罩 松动36照相制板质量分析因果图照相制板质量差药剂相纸原件制板机储存期过长暴光度不足纸质不良原件材质差工作台差速度不适当速度不适当 灯光不够亮 机械故障多环境操作储存方法不当新度不够储存期过长混入杂质混入杂质等级差原件放置不准确原件放置不准确偏移大干燥时间短干燥时间短灰尘多镜头灰尘多镜头灰尘多薄且透明强度差卷边清晰度差铅笔硬度差 书写压力小 工作时间过

28、长 灯脏经因果图分析后得到的重要因素：1.原件安放不准确2.干燥时间短3.药剂 混入杂质4.镜头灰尘多5.速度不适当 37 两两对比法矩阵评价表(9分标度)因素因素原件安放不准确干燥时间短药剂 混入杂质镜头灰尘多速度不适当积分重要度排序原件安放不准确11/41/51/31/71.930.04五干燥时间短411/321/47.580.16三药剂 混入杂质53141/213.50.29二镜头灰尘多31/21/411/54.950.11四速度不适当 7425119.00.40一19标度的意义：1两个因素对比，同等重要；3两个因素对比，一个因素比另一个因素稍重要；5两个因素对比，一个因素比另一个因素明

29、显重要；7两个因素对比，一个因素比另一个因素强烈重要；9两个因素对比，一个因素比另一个因素极端重要。2、4、6、8表示相邻评价的中间状态。38 专 家 会 签 法 矩 阵 评 价 表(10分评价)专家因素ABCDE积分重要度排序原件安放不准确23222110.07五干燥时间短88774340.22三药剂 混入杂质8109310400.26二镜头灰尘多63474240.15四速度不适当 10810109470.30一将评价结果转化为排列图改进项目积分百分比累计百分比速度不适当 473030药剂 混入杂质402656干燥时间短342278镜头灰尘多241593原件安放不准确117100CountP

30、ercentC5Count21.815.47.1Cum%30.155.877.692.9100.04740342411Percent30.125.6?160140120100806040200100806040200Pareto Chart of C5原件安放不准确镜头灰尘多干燥时间短药剂混入杂质速度不适当39直方图 将数据按大小其顺序分成若干间隔相等的矩形来表示，可直观地观察到一组数据的分布形态。矩形宽度表示数据范围的间隔，高度表示在给定间隔内数据的数目。由于直方图直观地反映了一组数据的形态，直观地转递了有关过程的信息，对过程改进的决策提供了依据。40在标准的直方图的一侧有一个“小岛”。出现

31、这种情况是夹杂了其他分布的少量数据，比如工序异常、测量错误或混有另一分布的少量数据。（过程中有暂短的异因起作用）标准型锯齿型偏峰型陡壁型平顶型双峰型孤岛型平均值与最大值、最小值的中间值距离相等或接近，平均值附近的频数最多，频数在中间向两边缓慢下降，一平均值左右对称。此种形状最常见。作频数分布表时，若分组过多，会出现此种状态。此外，当测量方法有问题或错读测量数据时，也会出现这种形状。数据的平均值位于中间值的左侧（或右侧），从左至右（或从右至左），数据分布的频数增加后突然减少，形状不对称。当下限（或上限）受到公差等因素限制时，由于心理因素，会出现这种形状。平均值远左离（或右离）直方图的中间值，频数

32、自左至右减少（或增加），直方图不对称。当工序能力不足，全数检验时，或过程中存在自动反馈调整时，常会出现这种形状。当几种平均值不同的分布混在一起，或过程中某种要素缓慢劣化时，常会出现这种形状。靠近直方图中间值的频数较少，两侧各有一个“峰”。当亮种不同的平均值相差大的分布混合在一起时，常会出现这种形状。直方图常见类型41TL TUTL TUTL TUTL TUTL TU直方图与公差限的比较直方图符合公差要求直方图不符合公差要求42 频数 n=100 X=15.24 30 X=15.24 S=5.594 20 10 1 10 20 30 尺寸 (组距)直方图的作业流程直方图的作业流程数据个数一般为5

33、0个以上,最少不得少于30个1.收集研究对象的数据2.计算原始数据组级差3.确定分组的组数和组距4.确定各组界限5.制作频数分布表6.画直方图29029minmaxxxR数据个数分组数K501006 10100 2507 12250以上10 20若分组过多，每组内数据少，甚至为零，直方图过于分散或呈锯齿状；若分组过少，则数据会集中在少数组内，而掩盖时局的差异。31029KxxKRhminmax组距为避免数据落入组界上，组界值的末位数可取测量值单位的1/2。分组界限应能够把最大值和最小值包括在内。先确定第一组，第一组界限：。由于第一组界限向最小值下移了半个组距，所以实际组数比开始选定的组数多一组

34、，可防止最大值落到组界之外。第一组的上界限值就是第二组的下界限值，依此类推可定出各组的组界。512./hxmin23 19 26 11 20 11 17 16 14 15 19 22 20 7 10 15 14 7 9 1816 17 14 17 17 24 20 16 27 15 14 21 14 20 16 15 9 8 16 1414 17 9 13 20 21 8 14 17 9 8 0 6 9 10 14 16 13 19 1820 16 11 19 16 27 16 22 16 17 19 9 11 13 19 13 8 5 14 1327 17 14 17 16 5 17 13

35、20 8 27 3 12 20 13 25 16 13 29 10组号组界组中心值频数fi1-1.5 1.50121.5 4.53134.5 7.56547.5 10.5914510.5 13.51213613.5 16.51527716.5 19.51828819.5 22.52112922.5 25.52431025.5 28.52751128.5 31.5301频数分布表C1Frequency282420161284020151050Histogram of C143散布图 将两种非确定关系的变量，成对地标示在直角坐标系中，以便直观地分析它们之间的关系的图表。若这两个变量呈现一定的相关性

36、，则可以回归分析法建立变量之间的函数关系，定量地分析它们之间的相关特性。44C10C110.240.220.200.180.160.140.120.10656055504540Scatterplot of C11 vs C10C10C120.240.220.200.180.160.140.120.10656055504540Scatterplot of C12 vs C10C10C120.240.220.200.180.160.140.120.10656055504540Scatterplot of C12 vs C10C10C140.240.220.200.180.160.140.120.1

37、0656055504540Scatterplot of C14 vs C10C10C120.240.220.200.180.160.140.120.1070656055504540Scatterplot of C12 vs C10C10C140.240.220.200.180.160.140.120.10656055504540Scatterplot of C14 vs C10C10C120.240.220.200.180.160.140.120.1070656055504540Scatterplot of C12 vs C10C10C140.240.220.200.180.160.140.1

38、20.10565452504846444240Scatterplot of C14 vs C10r=1完全线性正相关r=-1完全线性负相关r=0不相关复杂相关0r1强正相关-1r0强负相关0r1弱正相关-1r0弱负相关45 散布图 相关系数研究合金强度与含碳量之间的关系序号X(%)Y(107Pa)1234567891011120.100.110.120.130.140.150.160.170.180.200.210.2342.043.545.045.545.047.549.053.050.055.055.060.097280229233501860429222222.r.yyL.xxL.yyx

39、xLLLLyyxxyyxxriyyixxiixyyyxxxyiiii其中根据 n=12，查相关系数检验临界值表，在=0.05时，由于0.576，因此说明两个变量间具有线性相关关系。57601021.r46相关系数检验临界值表n-25%1%n-25%1%n-25%1%1234567891011121314150.9970.9500.8780.8110.7540.7070.6660.6320.6020.5760.5530.5320.5140.4970.4821.00000.9900.9590.9170.8740.8340.7980.7650.7350.7080.6840.6610.6410.623

40、0.6061617181920212223242526272829300.4680.4560.4440.4330.4230.4130.4040.3960.3880.3810.3740.3670.3610.3550.3490.5900.5750.5610.5490.5370.5260.5150.5050.4960.4870.4780.4700.4630.4560.449354-45505560708090100150200300400100000.3250.3040.2880.2730.2500.2320.2170.2050.1950.1740.1590.1380.1130.0980.0620.

41、4180.2930.3720.3540.3250.3020.2830.2670.2540.2280.1080.1810.1480.1280.08147控制图控制图 将显著性检验的统计原理应用于控制生产过程的一种图形方法。是避免或减少浪费和损失的一种预防策略。它基于3控制限的图形，将制造过程的两个波动分量：稳定分量（随机波动）和间断分量（异常波动）区分开来，通过查明原因采取措施后剔除异常波动，以保持稳定的生产过程。48每件产品的尺寸与别的都不同每件产品的尺寸与别的都不同 但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布分布可以通过以下因素来加以区分分布

42、可以通过以下因素来加以区分 位置 分布宽度 形状分布可以是这些因素的组合分布可以是这些因素的组合产品质量的统计规律49如果仅存在变差的普通原因如果仅存在变差的普通原因，目标值线随着时间的推移，过程的输随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可出形成一个稳定的分布并可预测。预测。预测 时间 范围？目标值线如果存在变差的特殊如果存在变差的特殊？原因，随着时间的推原因，随着时间的推？预测？移，过程的输出不移，过程的输出不稳定。稳定。时间 范围变差：普通及特殊原因50过程的变异性决定了产品质量具有变异性过程的变异性决定了产品质量具有变异性稳定过程的变异偶然因素（普通原因）引起的随机变异称为偶然波

43、动（简称偶波）。非稳定过程的变异异常因素（特殊原因）引起的间隙变异称为异常波动（简称异波）。偶因为过程所固有，难以除去，要减小偶然波动需对系统采取措施对系统采取措施。（通过对过程要素的再分析，寻求优化过程要素的方案，实施过程的改进）异因非过程所固有，不难除去，要消除异常波动应对局部采取措施对局部采取措施。（通过现场管理，对过程的要素实施纠正措施）51w w w.t u v.c o m中心极限定理中心极限定理 设 为从某总体抽取的样本,其总体分布未知,但其均值和方差2都存在则有如下结论:当总体为正态分布时，样本 精确服从正态分布 ,当总体为非正态分布时，样本 近似服从正态分布 ，且样本量n越大，

44、近似程度愈好。nxxx,21xxnN2,nN2,定理表明：无论总体是什么分布，总是呈正态分布或近似呈正态分布，平均值运算可从非正态分布获得正态分布，从而运用控制图技术对质量特性进行分析。x注意：样本 的分布宽度xnx52正态分布的特征正态分布的特征#246标准差平均数53正态分布下界限内外的比例正态分布下界限内外的比例界限 界限内的比例 界限外的比例 68.26%31.24%2 95.46%4.54%3 99.73%0.27%4 99.9937%0.006 3%5 99.999 943%0.000 057%6 99.999 999 98%0.000 0%1924年美国休哈特博士建议用3作为控制

45、界限来管理过程。54常规控制图的构造常规控制图的构造样本统计数量时间或样本号上控制限下控制限中心线(过程均值 )x3 xUCL3 xUCL55控制图的判稳准则控制图的判稳准则准则一：连续25个点，界外点数x=0；准则二：连续35个点，界外点数x1；准则三：连续100个点，界外点数x2。当然，即使判定过程稳定，也应对界外点进行分析。判稳准则的分析56控制图的判异准则控制图的判异准则第一类判异准则：点出界就判异；第二类判异准则：界内点排列不随机就判异。准则1：一点在A区之外。准则2：9点在C区或其外排成一串。(即在均值线一侧)准则3：6点递增或递减。准则4：14点上下交替。准则5：3点中有2点在A

46、区(同一侧)。准则6：5点中有4点在C区以外(同一侧)。准则7：15点在C区中心线上下。准则8：8点在中心线两侧，但无一在C区中。A 区 UCL B区 C区 C区 B区 A 区 LCLX57过程的四种状态过程的四种状态统计稳态：统计稳态：只有偶然波动而没有异常波动的过程，即过程的均值不变，过程的分布宽度没有变化。运用控制限来判断过程是否处于统计稳态。运用控制限来判断过程是否处于统计稳态。技术稳态：技术稳态：过程满足技术标准、技术要求的能力。即过程能力指数满足技术要求。利用规格界限来判断过程是否处于技术稳态。利用规格界限来判断过程是否处于技术稳态。统计稳态技术稳态是否是否状态：统计稳态与技术稳态

47、同时达到，最理想。状态：统计稳态未达到，技术稳态达到。状态：统计稳态达到，技术稳态未达到。状态：统计稳态与技术稳态均未达到，最不理想。改进途径（由具体的技术经济分析决定）：状态 状态 状态 （优先满足技术规范）状态 状态 状态 （优先考虑过程稳定）58分析用控制图与控制用控制图分析用控制图与控制用控制图分析用控制图：对收集到的一组数据进行统计分析，寻求过程统计稳态，并对统计稳态的过程进行技术稳态过程能力指数（短期）的分析，以判定是否处于双稳状态。此阶段不知道总体参数，通过大量的数据来估计分布参数。控制用控制图：当过程达到认可状态后，将此分析用控制图的控制限，用作而后过程的控制规范，对过程进行实

48、时控制，并判断过程的总体参数是否发生变化。在使用一段时间后，利用新收集的数据，使用分析用控制图来重新寻找稳态，分析过程的稳态是否发生变化。59计量型控制图控制图代号控制图名称备注均值-极差控制图最常用控制图,子组数n一般取45个样本，精度尚可。均值-标准差控制图子组数n10，跟踪过程变异更有效（精度最高）。中位数-极差控制图精度较差，建议淘汰。单值-移动极差控制图子组数n=1，检出过程变化的灵敏度要差。RX SX RX SRX 60计数型控制图代号控制图名称备注p不合格品率控制图样本容量不一定相同，子组容量应确保每组有几个不合格品（例 ）。子组容量与其平均值相差不超过25%时，可用平均样本容量

49、（）来计算控制限。np不合格品数控制图样本容量必须相等。u单位不合格数控制图各子组容量不必相等，不等时控制线呈凹凸状。c不合格数控制图受检验样本容量要求相等。5pnn61计数型控制图代号控制图名称控制图界限备注p不合格品率控制图子组容量应确保每组有几个不合格品。np不合格品数控制图受检验样本容量必须相等。u单位不合格数控制图各子组容量不必相等，不等时控制线呈凹凸状。c不合格数控制图受检验样本容量要求相等。npppUCLp/)1(3)1(3ppnpnUCLnpnuuUCLu/3ccUCLc362RDLCLRDUCLRAXLCLRAXUCLXX3422SBLCLSBUCLSAXLCLSAXUCLS

50、SXX3433mRRXXRRUCLRXLCLRXUCLmiSisnnSiSRSXSXS11267.3667.2667.2 图控制限图控制限图控制限SX RX MRX 图控制限系数 可查表获取，取决于子组样本数n。434332、B、B、D、D、AA63计量值控制图系数表计量值控制图系数表样本大小 nA2A3D3D4B3B4d2C421.8802.65903.26703.2671.1280.797931.0231.95402.57402.5681.6930.886240.7291.62802.28202.2662.0590.921350.5771.42702.11402.0892.3260.940