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文檔簡介

1、第二章 工程質量控制質量控制的含義和普經過程工程質量管理概念、過程和要求質量控制的技術和方法SPC一、 統計根底二、 統計思想與變異實際三、 常用統計技術和方法四、 抽樣技術與抽樣檢驗五、 過程才干六、 控制圖2022/7/151.質量管理三個普遍的過程(三部曲)質量策劃質量控制質量改進設定質量目標辨識顧客是誰確定顧客的需要開發應對顧客需要的產品特征開發能夠生產這種產品特征的過程建立過程控制措施,將計劃轉入實施階段評價實際績效將實際績效與質量目標對比對差異采取措施提出改進的必要性做好改進的基礎工作確定改進項目建立項目小組為小組提供資源、培訓和激勵,以便:診斷原因設想糾正措施建立控制措施以鞏固成

2、果2022/7/152chenyt_tcstom2022/7/152.質量控制質量控制 quality control,QC)質量管理的一部分,努力于到達質量要求。 質量控制過程確定規范,評價實踐績效將實踐績效與質量目的對比對差別采取措施2022/7/153.控制系統受控對象控制機制控制信息反響信息比較器檢測器干擾輸出輸入.工程質量控制Project Quality Control監控特定的工程成果,以斷定它們能否符合有關的質量規范,識別以消除引起不稱心績效的緣由的方法。工程產質量量控制工程任務質量控制2022/7/155.工程質量控制的目的和要求QC的目的是確保工程質量能滿足質量要求QC貫穿

3、于工程實施的全過程QC的范圍涉及質量構成的各個環節QC應貫徹預防為主與檢驗把關相結合的原那么QC應運用統計過程控制SPC的方法和技術2022/7/156.工程質量控制的特點工程質量的影響要素多,工程質量控制具有階段性工程過程變異多容易產生判別錯誤工程普通不能解體、裝配工程質量受費用、工期的制約2022/7/157.工程質量控制過程1.根據1)質量管理方案2)質量丈量目的3)質量核對表4)組織過程資產5)任務績效信息6)同意的變卦懇求7)可交付成果3.成果1)質量控制衡量2)確認的缺陷補救3)質量基準(更新)4)引薦的糾正措施5)引薦的預防措施6)懇求的變卦7)引薦的缺陷補救8)組織過程資產(更

4、新)9)確認的可交付成果10)工程管理方案(更新)2.工具與技術1)因果圖2)控制圖3)流程圖4)直方圖5)帕累托圖6)趨勢圖7)散點圖8)統計抽樣9)檢查10)缺陷補救審查2022/7/158.工程質量控制系統2022/7/159.工程質量控制與改良過程2022/7/1510.工程質量控制實施2022/7/1511.為什么需求控制?2022/7/1512.統計思想及其運用統計是一門關于搜集、組織、分析、解釋和展現數據的科學。在質量管理實際中,丈量和分析過程產生了各種各樣的數據。統計的技術和方法為人們提供了一種從數據中獲取信息,以構成決策和采取行動的有效途徑。統計的技術和方法為我們了解的現狀,

5、分析過程的變異,監控過程形狀,建立控制規范和實施控制措施,保證過程輸出滿足要求的產品和效力,提供了有效的方法,其中SPC變是這方面的知識體系。2022/7/1513.一、 統計根底了解統計的根本知識,是學習和運用統計技術和方法的前提。相關的統計的知識有數據的類型、定性數據量表、樣本與總體、統計特征數、隨機變量與概率分布等。2022/7/1514.(一)質量數據的類型所謂數據即對象的觀測值。質量數據即質量特性的觀測值。 1計量數據凡是可以延續取值的,或者說可以用丈量工具詳細丈量出小數點以下數值的這類數據,就叫做計量數據。2計數數據凡是不能延續取值的,或者說即使用丈量工具也得不到小數點以下的數據,

6、而只能得到0或者1,2,3等自然數的這類數據,就叫做計數數據。相應地,取計數數據的變量或非延續數值的變量,為離散變量。計數數據還可以細分為計件數據和計點數據。2022/7/1515.(二)總體和樣本1總體在某一次統計分析中研討對象的全體,有時又叫“母體。總體是提供統計數據的大本營,是源源不斷地供應數據的原始數據庫。它是一個完全數據集或感興趣的對象的集合。總體可以是有限的,也可以是無限的。組成總體的每個單元產品叫做個體。總體中所含的個體數叫做總體容量總體大小,常用符號N表示總體。2樣本樣本也叫“子樣。它是從總體中隨機抽取出來并且要對它進展詳細研討分析的一部分個體樣品。樣本中所含的樣品數目,普通叫

7、樣本大小或樣本量,常用符號n表示。被抽出的樣本中的每一個產品叫做樣品。樣本是由1個或假設干個樣品或個體組成的。2022/7/1516.(三)概率與隨機變量在一定條件下,并不總是出現一樣結果的景象稱為隨機景象。為了研討隨機實驗結果,提示客觀存在的統計規律,人們引入了隨機變量這個概念來表示隨機事件。 認識隨機景象的首要問題是羅列出它的一切能夠發生的根本結果,即樣本點,隨機景象的一切的能夠的樣本點稱為樣本空間。隨機景象的某些樣本點的集合稱為隨機事件。一個隨機景象的兩個隨機事件之間存在3種能夠的關系:包含、互不相容和相等。隨機事件的發生與否是帶有偶爾性的。隨機事件發生的能夠性有大小之別,是可以度量的。

8、2022/7/1517.1. 概率概率一個隨機事件A發生能夠性的大小稱為這個事件的概率,通常用P(A)表示,概率是介于0到1之間的數。概率越大,事件發生的能夠性越大;概率越小,事件發生的能夠性也越小。不能夠事件的概率為0,即P()=0。必然發生的事件的概率為1,即P()=1。在統計意義上,假設與事件A相關的隨機景象是可以大量反復實驗的,假設在n次反復實驗中,事件A發生k次,那么事件A發生的頻率為:n(A) = k/n 。這里頻率n(A)能反映事件A發生的能夠性大小。頻率n(A)將會隨著反復實驗次數的添加而趨于穩定,這個頻率的穩定值即為事件A的概率。在實踐中,人們無法把一個實驗無限次地反復下去,

9、只能用反復實驗次數n較大時的頻率去近似概率。基于概率的性質和隨機事件的特點,可以詳細計算事件發生的概率。2022/7/1518.2隨機變量表示隨機景象結果的變量稱為隨機變量。常用大寫字母X,Y,Z等表示隨機變量,它們的取值 用相應的小寫字母x,y,Z等表示.假設一個隨機變量僅取數軸上有限個點或可列個點,那么稱此隨機變量為離散隨機變量,或離散型隨機變量。假設一個隨機變量的一切能夠取值充溢數軸上一個區間a,b),那么稱此隨機變量為延續隨機變量,或延續型隨機變量,其中a可以是-,也可以是+。 2022/7/1519.3隨機變量的分布隨機變量的取值是隨機的,但還是有內在規律的。這個規律可以用分布來描畫

10、。分布的含義是:X能夠取哪些值?或在哪個區間上取值?X取這些值的概率是多少?或在任一區間上取值的概率是多少(概率分布)?概率分布是指隨機變量在總體中(樣本空間中)的取值與其發生概率二者關系的數據模型/函數。它是表示一個隨機變量的相對頻率的實際模型。這個模型或稱概率分布函數完好地描畫了隨機變量的統計規律性。2022/7/1520.離散隨機變量的分布離散隨機變量的分布可以用分布列來表示,比如隨機X取n值:x1,x2,xn,X取x1的概率為p1, X取x2的概率為p2,X取xn的概率為pn。這用一個式子表示:P(X= xi)= pi i=1,2,n作為一個分布,pi 滿足以下兩個條件:pi0,p1+

11、p2+pn =1滿足這兩個條件的分布稱為離散分布,這一組pi 稱為分布的概率函數。 這些可以用一張表表示:Xx1x2xnPp1p2pn2022/7/1521.延續隨機變量的分布延續隨機變量的分布可用概率密度函數p(x) 表示,也記為fx。它是一種表示質量特性X隨機取值內在統計規律性的函數。概率密度函數p(x)有多種方式,它在以X發生概率為縱軸,X取值為橫軸的平面坐標系上,概率密度即單位長度上的概率或頻率曲線不同的位置、分布程度、分布外形,反映了質量特性的差別。隨機變量X的分布(概率密度函數)有幾個重要的特征數,分別期望來表示分布的集中位置(中心位置)和用方差表示分布程度大小。2022/7/15

12、22.延續隨機變量概率的計算X在區間a,b)上取值的概率P(aXb)為概率密度曲線以下區間(a,b)上的面積。概率密度曲線一定位于x軸上方(p(x)0),并且與x軸所夾的面積恰好為1。P c1 xc2=F(c1 xc2)=2022/7/1523.4常用隨機變量的分布常用的離散隨機變量的分布有二項分布、泊松公布和超幾何分布。常用的延續隨機變量的分布的均勻分布、正態分布、對數正態分布等。最常見的是正態分布。2022/7/1524.正態分布假設一個隨機變量x的概率分布呈正態分布,那么其概率密度函數可以表示如下圖正態分布通常記為,其中為隨機變量x的均值為x的規范偏向e = 2.71828,為自然對數體

13、系中的底數 = 3.14159,為圓周率.正態分布隨機變量變量正態分布描畫了許多質量特性X隨機取值的規律性。特別是,根據中心極限定理,無論總體服從什么分布,只需樣本量足夠大,來自這個總體的隨機樣本的均值呈近似正態分布。 2022/7/1526.正態分布的特點正態分布概率密度函數曲線是對稱的、單峰的鐘形曲線。任何一個正態分布僅由均值和規范偏向這兩個參數完全確定;確定中心位置,稱為位置參數,決議分布曲線的外形,稱為外形參數;越小,曲線越陡,數據離散程度越小,越大,曲線越扁平,數據離散程度越大。隨機變量的均值=0,且規范偏向=1,那么稱為這時的正態分布為規范正態分布。 正態分布曲線下面的面積,是隨機

14、變量在相應區間取值的概率,或者說總體中有多大比例的數值落在相應的區間范圍內。總體中有68.26%的個體落于1范圍內;總體中有95.44%的個體落于2范圍內;總體中有99.73%的個體落于3范圍內總體中有99.9999998%的個體落于6范圍內。 2022/7/1527.(四)常用統計參數樣本來自總體,因此,樣本中包含了有關總體的豐富信息,但未經加工的信息是零散的,為了將零散的信息綜合起來反映總體和特征,需求對樣本進展加工。圖表是加工信息的一種方法,另一種方法是構造樣本函數,不同的函數反映總體的不同特征。其中不含未知參數的樣本函數稱為統計參數,也稱為統計特征數或統計參數。統計參數有兩類:一類是表

15、示數據總體形狀和集中位置的,如均值、中位數;另一類是表示數據分布范圍或離散程度的,如極差,規范偏向。 2022/7/1528.二、 統計思想與變異實際(一)變異(Variation)及其來源(二)變異的類型(三)關于變異的觀念(四)兩類管理錯誤(五)統計變異思想在管理中運用的領域2022/7/1529.(一)變異(Variation)及其來源變異是指在過程運轉中,任何與目的或規范要求不一致的變化,有時也稱為動搖。變異是客觀存在的,它存在于任何事物中,變異可以是非常小的,甚至沒有高精度的丈量儀器就無法覺得到。變異也可以很大并且容易發現。世界上沒有兩個對象具有一樣的特性丈量值;假設兩個對象有一樣的

16、特性丈量值,經常是由于丈量手段的限制呵斥的。根據產生引起變異要素的性質,可以分為普通緣由變異(common cause varitation )和特殊緣由變異兩類。 (special cause varitation )輸入輸出過程原資料工具操作者方法機器環境丈量儀器人的檢驗績效消費過程中的變異來源2022/7/1530.(二)變異的類型現代質量控制專家休哈特從變異的角度將過程分為兩類:1伴有“不可防止的隨機變異的穩定過程;2伴有“可確定緣由引起的變異的不穩定過程。假設過程變異的范圍落在顧客允許的范圍規范限內,那么消費和發運的產品可以確保顧客稱心,假設過程變異的范圍恰好與顧客允許的范圍相等,那

17、么就必需對過程進展嚴厲監控,當有必要時還需調整過程,以便使輸出最大限制地使顧客稱心,假設過程變異的范圍超出了顧客允許的范圍,就需求對輸出進展檢驗,以確定其能否滿足顧客的要求。當過程的變異量可以以一定的置信度進展預測時,就稱過程處于統計控制形狀。雖然很難確切預測每一個詳細的值,但我們可以預測它將落人某個范圍。類似地,我們還可以預測長期平均值。對于不穩定的過程,無法預測有多少產品落人顧客的容差限內,消費讓顧客稱心的產品所必需的本錢也無從得知,由于組織被迫消費了大量備用庫存,并在制定任務預算時,也必需包括備用庫存要素。戴明認同休哈特的變異的來源,并稱產生過程變異的緣由分別為普通緣由和特殊緣由。202

18、2/7/1531.1普通緣由變異普通緣由是一個過程中一直存在的、非人力可控的、而成為過程的固有的組成部分的變異要素。在消費過程中,普通緣由產生的變異通常占全部所察看到的變異的80-95%。普通緣由是由于系統設計導致的,當然,系統是由管理人員設計的。變異的普通緣由繼續存在,并引起可控的變異或普通緣由變異。僅有普通緣由支配的系統稱為穩定系統;當一個過程僅遭到普通緣由影響時,那么稱該過程為受控過程。普通緣由變異與諸如供應商的選擇、輸入的質量、人員聘用和培訓情況、設備選擇。機器維修和任務條件等有親密的聯絡。假設過程變異過大,必需改動過程。 2022/7/1532.2特殊緣由變異特殊緣由是除普通緣由以外

19、的引起過程變異的要素。也稱為可指定緣由變異。通常特殊緣由是由外部來源產生的。這些外部來源不是某個過程中固有的。通常是孤立的偶發要素,它們突破普通緣由的隨機方式。因此,特殊緣由更易于利用統計方法進展探測,并且通常可以經濟地糾正。特殊緣由變異指在一個消費過程中,一個或多個要素處于不正常的或不期望的形狀引起的變異。由特殊緣由支配的過程為不穩定過程或不受控過程。在不穩定的過程中觀測到的不期望的變異程度或不期望的變異程度是由非過程固有的特殊緣由引起的。變異的特殊緣由通常者是在部分時間和空間發生的,它們的出現可以被探察,引起不可控變異。特殊緣由經常導致正常情況的忽然偏離或極端偏離,但也可以是過程特性的慢性

20、漂移。當控制圖失控時,應該調查是哪些特殊緣由影響了過程輸出。過程的操作人員通常具有指點特殊緣由調查的特殊知識。2022/7/1533.(三)關于變異的觀念變異存在于系統之中,并且假設系統穩定,那么是可以預測。對于一個穩定的系統,實踐消費過程中發生的變異,總體上來自過程本身。而許多經理卻以為一切的變異都是可控的,并歸咎于那些無能為力的工人。對于一個穩定系統,為工人所規定的數字目的通常是沒有意義的。管理人員應該對系統擔任。實驗闡明存在的問題是管理不善。人員可以而且確實影響過程的結果,不加區別地消除普通變異緣由 ,去“干涉過程會產生不用要的變異。有可用的工具控制圖用來監視變異,區分普通緣由變異和特殊

21、緣由變異。戴明估計由普通緣由引起的變異中,工人引起的變異占80%。這并非是工人的錯,他們通常盡了最大的努力,甚至在其它要素達不到理想情況時也是如此,這更多的是管理者的責任,他們影響過程,而不處于過程之中。管理者決議在設計過程中破費多少時間和費用,將影響運用的資源和方法。正是過程的設計影響著普通要素引起的變異的大小。2022/7/1534.關于變異的觀念所以,變異普通緣由是一個過程固有的。普通緣由通常占所察看到變異的絕大部分,不能逐個得到識別和控制。變異的特殊緣由是偶發性的,由外部擾動引起,通常可以在統計意義上進展識別,還可以解釋和糾正。只需普通緣由支配的系統稱為穩定系統。朱蘭在普通緣由變異與特

22、殊緣由變異的根底上,為質量改良工程區分出了主要由特殊緣由支配的偶發問題和長期問題。改良工程從一個混飩形狀開場,應該首先經過消除偶發問題到達可控的變異。當到達了可控變異的形狀后,質量改良工程就應該經過消除長期問題,從而減少可控變異的范圍來使質量得到一個突破性的提高。經過消除偶發問題實施控制,經過消除長期問題實現管理突破的想法是朱蘭思想的關鍵。 2022/7/1535.(四)兩類管理錯誤變異無處不在,許多管理者不了解普通緣由與特殊緣由的區別,能夠導致干涉穩定系統而添加變異,或者失去消除變異的特殊緣由的時機。這就是管理者能夠會犯的兩個根本性錯誤:第(一)針對一切的實踐上是由普通緣由引起的瑕疵、埋怨、

23、過失、缺點、事故或短缺等質量問題,像特殊緣由那樣處置。這種情況下,干涉一個穩定的系統會添加系統的變異,從而形生長期針對普通緣由進展“瞎調整。第(二)針對一切的實踐上是由特殊緣由引起的瑕疵、埋怨、過失、缺點、事故或短缺等質量問題歸因于普通緣由。這種情況下,由于錯誤地假設變異不可控而失去了減少變異的時機。2022/7/1536.(五)統計變異思想在管理中運用的領域在組織層次上,它有助地主管人員了解業務系統及其中心過程,利用來自整個組織的數據評價績效,開發有用的丈量系統,并鼓勵員工進展實驗以改良任務。在過程層次上,統計思想可以鼓勵管理人員開發和評價規范化的工程管理系統,設置現實的目的,針對變異性質,

24、以過程為關注焦點而不是去指摘員工。在單體或個人層次上,統計思想可以協助員工擁有豐富的變異知識,以更好地分析任務數據,識別重要的丈量目的和改良的時機。2022/7/1537.三、 常用統計技術和方法在質量管理實際中,人們運用統計科學原理,將根本的統計技術運用于察看、分析和處理質量問題,產生了許多有用、適用的統計方法。統計方法是關于搜集、整理、分析、解釋和展現統計數據,并對數據所反映的問題作為一定結論的方法。它是統計技術的詳細運用和專門化。描畫性統計統計推斷/推斷性統計預測性統計2022/7/1538.常用統計技術和方法 1提供表示事物特證的數據在質量改進活動中收集到的數據大部表現為雜亂無章的,這

25、就需要運用統計方法計算其特征值,以顯示出事物的規律性,如平均值、中位數,標準偏差,方差,級差等。2比較兩事物的差異在質量改進活動中,應用新材料、新工藝,均需要判斷所取得的結果同改進的狀態有無差異,這就需要用到假設檢驗、顯著性檢驗,方差分析和水平對比法等。3分析影響事物變化的因素為了對癥下藥,有效地解決質量問題,在質量改進活動中可以應用各種方法,分析影響事物變化的各種原因,如因果圖、調查表、散布圖、排列圖、分層法、樹圖、方差分析等。4分析事物之間的相互關系在質量改進的活動過程中,常常遇到兩個甚至多個以上的變量,雖然它們之間沒有確定的函數關系,但往往存在一定的相關關系。運用統計方法確定這種關系的性

26、質和程度,對于質量改進活動的有效性十分重要。這里就可以運用散布圖、實驗設計法、排列圖、樹圖和頭腦風暴法5研究取樣和試驗方法,確定合理的試驗方案用于這方面的方法有:抽樣方法、抽樣檢驗、實驗設計、可靠性實驗。2022/7/1539.(一)描畫性統計描畫性統計有效地搜集、組織和描畫數據的統計方法。它可以提供自然原始數據的重要的定量信息。集中趨勢丈量目的均值、中位數、比例離散丈量目的極值、規范偏向、偏向2022/7/1540.(二)統計推斷統計推斷是一個過程,它根據從總體中抽取的數據,獲得關于總體未知特征的結論。參數估計即根據從總體中抽取的樣本估計總體分布中包含的未知參數的方法。它是統計推斷的一種根本

27、方式,是數理統計學的一個重要分支,分為點估計和區間估計兩部分。假設檢驗是一種根本的統計推斷方式,又稱統計假設檢驗。根據樣本數據推斷關于總體的某一命題成立與否的系統化方法。實驗設計DOE就是在預先“設計好的某種條件下有方案地進展實驗,從而可以更迅速、更經濟、更有效地獲得預測某種景象的統計資料,并經過分析實驗結果,從中歸納出具有普遍性和可反復性的規律的一種方法,它是科學和合理地制定實驗方案及分析實驗結果的一種數理統計工具,也稱為稱正交設計或實驗設計。DOE是了解大量過程變量的影響,以及改良質量的強有力的工具。2022/7/1541.(三)預測性統計預測性統計即為基于過去的數據來預測未來的統計過程。

28、這一技術技術可以分清一個過程的特征并預測未來結果。相關分析研討隨機變量之間的相關關系的一種統計方法。其中利用相關系數表示相關程度。回歸分析研討一個或多個隨機變量Y1,Y2,Yi與另一些變量X1、X2,Xk之間的關系的統計方法。又稱多重回歸分析。通常稱Y1,Y2,Yi為因變量,X1、X2,Xk為自變量。回歸分析是一類數學模型,通常運用回歸方程表達相關關系。回歸分析中關懷的是一個隨機變量Y對另一個或一組隨機變量X的依賴關系的函數方式。相關分析中所討論的變量的位置一樣,分析偏重于隨機變量之間的種種相關特征。 2022/7/1542.四、 抽樣技術與抽樣檢驗抽樣,就是指從總體中抽取樣品組成樣本的過程。

29、抽樣的目的在于從樣本所包含的信息中,獲得關于總體特征的知識。在質量管理中,常用這種研討部分去推斷全局,研討樣本去估計預測總體的統計方法,從而到達保證產質量量的目的。當然,運用樣本估計、推斷總體不會百分之百正確,而且會有誤差和判別錯誤。抽樣有多種方式或技術,其中廣泛運用的典型抽樣是隨機抽樣。統計抽樣技術在抽樣檢驗中的運用,構成了質量檢驗中最常用的抽樣檢驗技術和方法2022/7/1543.(一)隨機抽樣隨機抽樣,即從總體中隨機抽取一定數目的個體單位作為樣本進展察看,使每個個體單位都有一定的概率被選人樣本,從而使根據樣本所做出的結論對總體具有充分的代表性。隨機抽樣能有效地防止客觀性導致的傾向性誤差系

30、統誤差,使得樣本資料可以用來有效地估計和推斷總體的數量特征,并經過計算抽樣誤差,闡明估計結果的可靠程度。非隨機抽樣或稱判別抽樣。利用判別抽樣,檢查相關數據的恣意樣本,計算不合格的百分比。由于判別抽樣不是隨機的,作出錯誤結論的風險不能量化。因此,它并不是首選的抽樣方法。2022/7/1544.1隨機抽樣方法抽樣研討的目的是以最低的本錢,按照事先為該項研討確定的精度和可靠性,抽取最大能夠代表總體的樣本。最常用的抽樣方法有:簡單隨機抽樣分層隨機抽樣等距隨機抽樣整群隨機抽樣。2022/7/1545.簡單隨機抽樣簡單隨機抽樣是最根本的一種概率抽樣,即指總體中的每一個個體被抽到的時機是一樣的。 特點是:方

31、法簡單直觀,由于總體中每個個體抽取的概率相等,計算抽樣誤差及對總體參數加以推斷時比較方便。其缺陷是程序比較復雜,在實踐任務中做到總體中每個個體都被抽到的時機完全一樣是不容易的。2022/7/1546.分層隨機抽樣分層隨機抽樣也稱為分類隨機抽樣,即先將總體按某些重要的標志分成互不交叉重疊的假設干層,然后在各層中采用簡單隨機抽樣或其他抽樣方式抽取假設干個樣本單體,由各層的樣本單體組成一個樣本。分層隨機抽樣會提供與簡單隨機抽樣類似的結果,但運用的樣本量更少。它比一樣樣本量的簡單隨機抽樣產生更小的估計誤差。分層隨機抽樣的優點是:樣本代表性好,抽樣誤差小;缺陷是:抽樣手續較煩瑣。這種方法常適用于產質量量

32、的驗收。 2022/7/1547.等距隨機抽樣等距隨機抽樣也稱為系統隨機抽樣或機械隨機抽樣,即將總體單體按某一標志如時間排序,然后按一定間隔來隨機抽取樣本單位。等距隨機抽樣的優點是:實施方便,同時可以保證樣本對總體的代表性,適宜大批量消費的流水線上產品的抽查;缺陷是:假設總體單位排序后呈現一定的規律性甚至周期性,而抽樣間隔的周期正好與之吻合,依賴于這樣陳列的等距抽樣就因此會產生系統性的偏向。2022/7/1548.整群隨機抽樣整群隨機抽樣也稱集團隨機抽樣,即在總體中,不是抽取個別樣品,而是隨機抽取整群的產品。整群隨機抽樣的優點是:比較方便;當群內的要素不相像不均一時,整群抽樣可以產生不錯的結果

33、。缺陷是:由于樣本只是來自個別幾個群體,而不能均勻地分布在總體中,因此代表性較差,抽樣誤差較大。2022/7/1549.2抽樣誤差抽樣誤差無論如何精心抽取樣本,抽樣誤差總會產生,通常是由于樣本不能總是代表總體而產生的結果。減少抽樣誤差的獨一方法是擴展從總體中抽取的樣本。抽樣誤差大小由樣本量確定,所以樣本量是抽樣中的關鍵事項。通常,可以針對所研討的問題,確定在一定的置信程度下,根據可接受的抽樣誤差的大小,確定恰當的樣本量。系統誤差通常稱為非抽樣誤差由于客觀性導致的傾向性誤差系統誤差,系統誤差來源包括:偏向:從本人的觀念看問題或處理方案的傾向。非可比的數據:數據來自兩個總體卻被誤以為是來自一個總體

34、。不加鑒別的趨勢估計:以為過去發生的未來依然會發生的假設。(錯誤的)因果關系(假設):由于兩個變量有關系,而以為其中一個發生變化必然引起另一個變化的假設。不恰當的抽樣:因運用了有誤差的數據搜集方法,而導致產生偏向。2022/7/1550.(二)抽樣檢驗抽樣檢驗是指按照一定的方案(規那么、程序),從一批產品中隨機抽取樣本(被抽取產品)進展檢驗,根據樣本的檢驗結果判別該批產品能否合格,并由此斷定該批產品是接納還是拒收的檢查驗收方法。抽樣檢驗也稱為驗收抽樣檢驗或抽樣檢查。它是檢驗的根底,也是最常用的檢查方法。抽樣檢驗方案一個抽樣檢驗方案通常包含三個參數:交驗批量N、樣本量n、合格斷定數或接受數A,通

35、常用(N,n, A)表示。其中產品批質量的判別原那么是:從產品批中隨機抽取數量為n的樣本,檢驗樣本中的全部產品,其中不合格品數為d,假設dA那么該批產品合格,予以接納;假設dA,那么該批產品不合格,予以拒收。 抽樣檢驗規范抽樣檢驗作為一種以統計實際根底上的抽樣檢驗方式,已有80多年的歷史。順應消費開展的需求,抽樣檢驗方法得到了不斷完善和開展,并且日趨規范化。國際規范化組織于1974年將美國軍用規范MIL-STD-105D引薦為國際規范ISO2859。我國于1981年發布了國家規范“逐批檢查計數抽樣程序及抽樣表,2003年經過修訂并重新發布了這相規范,即GB/T2828.1-2003。 2022

36、/7/1551.1抽樣檢驗的特點優點:節約了檢驗費用;適用于破壞性測試;所需檢驗人員較少;由于拒收的是整批產品,而不是僅僅退回不合格品,更有力地促進產質量量的提高。缺陷。存在接受“劣質批和拒收“優質批的風險;添加了方案的任務量;樣本所提供的產品信息普通少于全數檢驗。2022/7/1552.2抽樣檢驗的類型根據所丈量產質量量特性數據的性質,抽樣檢驗分為兩類:計數抽樣檢驗,是根據規定要求,把檢驗結果分為合格品和不合格品或者計算缺陷數的抽樣檢驗。計量抽樣檢驗,是對用延續量表示其質量特征例如長度、厚度、分量、純度的產品的抽樣檢驗。根據抽樣檢驗方案中樣本量的獲得方法可以分為:一次抽樣二次抽樣多次抽樣序貫

37、型抽樣按抽樣方式常用的有:規范型抽樣檢驗選別型抽樣檢驗調整型抽樣檢驗延續型抽樣檢驗2022/7/1553.3. 抽樣特性曲線抽樣特性曲線operating characteristic curve是指當一個抽樣檢驗方案(N,n, A)確定后,產品批的接納確定產品批為合格概率L(p)與產品批的實踐質量程度(合格率p)間的關系曲線。抽樣特性曲線也稱為OC曲線,曲線所反映的函數關系稱為抽樣檢驗方案的檢驗特性函數。不同的抽樣檢驗方案,有著不同的抽樣檢驗特性函數,也就是有不同的OC曲線。抽樣特性曲線反映了抽樣檢驗方案對各種質量程度的產品批的區分才干,是制定和評價抽樣檢驗方案的根本工具。(以計數規范型抽樣

38、檢驗方案為例)。2022/7/1554.抽樣特性曲線的原理在抽樣檢驗中,對于一個抽樣檢驗方案(N,n,A),任何規定的產品批接納概率L(p)或拒收概率1-L(p),對應著一定的產質量量程度p;而要保證規定的產質量量程度p時,產品批的接納概率為L(p),而拒收概率為1-L(p)。典型的規范型抽樣方案是這樣確定的:希望不合格品率為p1的批盡量不合格,設其接納概率為L(p1)=;希望不合格品率為p0的批盡量合格,設其拒收概率為1-L(p0)=。普通規定=0.05,=0.01,抽樣方案的OC曲線經過A、B兩點。p0 和p1 是兩個重要的參數,對一批產品進展抽樣檢驗時,可以經過控制A、B兩個點,來權衡消

39、費方的利益和風險度與運用方的產品批質量程度和風險度。2022/7/1555.4.兩類錯誤和兩類抽樣風險 產品批質量與“接收拒收”之間的關系產品批質量好壞樣本質量好1)接收4)接收(概率為)(第類錯誤)(使用方風險)壞2)拒收(概率為)(第類錯誤)(生產方風險)3)拒收2022/7/1556.五、 過程才干過程才干是指一個過程處于穩定形狀時,也就是當操作者、機器、設備、原資料、方法和環境等要素規范條件下,過程所具有的加工精度和加工才干。這種才干是一個過程可以穩定地消費出滿足規范要求產品的才干;它由系統的普通緣由所確定,是在過程受控條件下到達的。從定量的角度看,它是在諸要素受控的情況下,過程所加工

40、產品的質量特性的動搖幅度(分散程度)。通常用規范偏向的6倍來表示。即過程才干:B = 6。通常運用兩種統計技術評價過程才干:頻數分布直方圖控制圖 2022/7/1557.變異與過程質量特性分布直方圖正態分布2022/7/1558.(一)過程才干研討的內容過程才干研討是一項精心設計的系統化的研討。它的目的是提供在特定的運轉條件下,過程性能的專門信息。在過程才干研討關注的典型問題包括:過程集中于何處?過程中,存在哪些變異?與規格相比,過程性能能否可以接受?期望有多大比例的輸出滿足規格要求?什么要素導致過程變異?通常進展三類過程才干研討:峰值性能研討在短期內嚴厲受控的條件下進展的,以確保沒有特殊緣由

41、影響變異,用于確定過程如何在理想條件下完成所擔負的任務。是過程特征研討在長期的實踐運轉條件下完成的,以獲取原資料和操作者方面存在的變異,目的在于確定一個過程如何在實踐運轉條件下完成所擔負的任務。變異性構成研討運用一種專門設計的實驗,控制變異性的來源,以評定不同變異來源對總變異的奉獻。2022/7/1559.(二)過程才干研討的程序系統化的過程才干研討程序包括六個步驟:選擇一個有代表性的機器或過程環節(工序);確定過程的相關條件;選擇一個有代表性的操作者;提供到達規范等級的原資料;指定所用的計量與丈量方法;提供記錄丈量值和條件的方法。2022/7/1560.(三)過程才干指數過程才干指數Cp有時

42、稱為過程潛力指數或工序才干指數定義為規范寬度與過程規范偏向的比值。即:Cp=T/6T/6ST為產品規范確定的容差范圍S是所觀測輸出特性的規范偏向正是Cp經過一個簡單的、定量的丈量值將過程自然變異與設計規范聯絡起來。過程才干指數表示過程才干對產品設計規范的保證程度。它更準確地表示出過程才干滿足要求的程度。2022/7/1561.過程才干指數的計算與評價計算與評價2022/7/1562.(五)提高過程才干指數的途徑過程才干指數反映了過程才干,由過程才干指數的計算公式可見,提高過程才干的途徑有三個:減少中心偏移量(方便、經濟,首要措施)減少規范偏向S(減少變異,主要是普通緣由變異,投入比較大,提高過

43、程)增大容差范圍T(需求得到顧客贊同)。2022/7/1563.1.調整過程加工的分布中心,減少中心的偏移量措施:(1)經過搜集數據,進展統計分析,找出大量延續消費過程中由于工具磨損、加工條件隨時間變化而產生偏移的規律,及時進展中心調整,或采取設備自動補償偏移、加工刀具自動調整和補償等。(2)根據中心偏移量,經過首件檢驗,可調整設備、刀具等加工定位安裝。(3)改動操作者的傾向性加工習慣,以容差中心值為加工根據。(4)配置更為準確的量規,由量規檢驗改為量值檢驗,或采用高一等級的量具檢驗。2022/7/1564.2.提高過程才干,減少分散程度過程加工的分散程度,即過程加工的規范偏向S。由于資料的不

44、均勻、設備精度等級低和可靠性差、工裝模具精度較低、過程安排不合理、工藝方法不正確等,對過程才干的影響是十清楚顯的。措施(5M1E):修訂過程,改良工藝方法,修訂操作規程,優化工藝參數,補充增添中間工序,推行運用新資料、新工藝、新技術。檢修、改造或更新設備,改造、增添與容差要求相順應的精度較高的設備。增添工具、工裝,提高工具、工裝的精度。改動資料的進貨周期,盡能夠減少由于資料進貨批次的不同而呵斥的質量動搖。改造現有的現場環境條件,以滿足產品對現場環境的特殊要求。對關鍵工序、特種工藝的操作者進展技術培訓。加強現場的質量控制,設置過程質量控制點或推行控制圖管理;開展QC小組活動;加強質檢任務。202

45、2/7/1565.3.修訂容差范圍修訂容差范圍,其前提條件是必需保證放寬容差范圍不會影響產質量量。在這個前提下,可以對不真實踐的過高的容差要求進展修訂,以提高過程才干的。2022/7/1566.六、 控制圖過程才干與可控形狀(輸出可預測)在20世紀2030年代,美國的統計技術與質量管理專家休哈特提出統計過程控制SPC的實際和方法。SPC就是利用統計技術監視過程,識別變異的特殊緣由以及在適當時采取糾正措施的方法論。SPC的根本觀念是假設過程變異只是由于普通緣由引起,那么以為過程是受控的。當過程出現特殊緣由時,將會超出控制圖的控制限。統計控制形狀的實踐含義是過程平均值和方差二者都隨著時間變化而堅持

46、衡定。SPC的根本工具是控制圖。2022/7/1567.2.控制圖的原理控制圖是經過對過程或工序的質量特性進展測定、記錄,對過程進展監測和控制的一種質量管理工具。控制圖又稱為管理圖,它用來區分普通緣由引起的變異和特殊緣由引起的變異。或者說由過程固有的隨機緣由引起的偶爾動搖的工具。時間或樣本號2022/7/1568.控制圖的原理(續)實際前提在僅存在偶爾性要素的情況下,質量特性值服從正態分布。SPC的以為:假設過程變異只是由于普通緣由引起,那么以為過程是受控的。當過程出現特殊緣由時,將會超出控制圖的控制限。2022/7/1569.正態分布的特性2022/7/1570.正態分布的特性無論、取值如何

47、,在只需偶爾性要素影響下,質量特性值落在3 區域的概率為99.73%,落在區域之外的概率為0.27%,這個概率是非常小的,是小概率事件。概率原理:小概率事件在一次實驗中是不會發生的,假設發生,那么可判別出現異常。2022/7/1571.控制圖的原理(續)+3-32022/7/1572.控制圖的原理(續)因此我們可以以為:當區間定為3 時候,質量特性值應該落在這個區間,假設落在這個區間之外,就可以判別消費過程出現異常。在控制圖中,我們通常把+3 定位UCL, -3 定為LCL, 定為CL。2022/7/1573.(二)控制圖的用途確立統計控制形狀。根據描點的位置和分布情況,監視過程形狀。監視過程并在過程超出控制限時提供報警信號。即發現異常變異,啟動必要的調查和糾正措施。確定過程才干。在一個較長的時期里,比較控制圖所顯示的過程的統計控制形狀或比較不同過程的控制圖,顯示和提供關于過程才干、過程穩定性的證據。控制圖在質量診斷方面,可以用來度量過程的穩定性,即過程能否處于統計控制形狀;在質量控制方面,可以用來確定什么時候需求對過程加以調整,而什么時候需求使過程

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