质量管理常用统计方法与工具(ppt 82页).ppt

1、、品质管制通用统计方法Oracle Quality Management，between教授，机械工程学院产业工程，品质管制通用统计方法，1，了解数据，全部，样本的含义，以及随机23、应用主分层方法、统计图表方法；4、了解直方图原理、功能、映射方法和应用。牙齿章节的主要要求，牙齿章节的主要内容：，公司的生命，管理，整个品质管制方法为开发新产品或满足或超过用户需求提供新服务。设计生产工艺，保证一次成功。跟踪生产结果并利用这些结果指导系统改进。将这些概念扩展到供应商和分销链接。持续改进；树立榜样，发扬职员团队合作精神。基于事实的决策；掌握品质管制工具。供应商的质量保证，总体品质管制，嵌套，方法，帕

2、累托图管理、因果分析，还有公司可用于解决质量问题和实现工序改进的品质管制工具。帮助收集和分析数据以提供决策基础。名词注释，统计这个词是从国家这个词演变而来的。这意味着收集和整理国政资料，信息的一种活动。A. V. Feigenbaum的观点：专家观点、总体品质管制中的“随时随地使用维修统计方法”。“用这种统计方法表达的观点对全面质量管理的整个领域有着深远的影响。、数据、所有数据和数据是品质管制活动的基础。数据反映称为质量特性的产品特定数据。在品质管制过程中，我们必须收集目的地的质量数据，可以总结、整理、加工、分析数据，获取有关产品质量或生产状态的信息，从而发现产品质量问题和问题的原因，保证产品

3、设计，工艺改进，提高产品质量。数据在质量管理中的作用，2000.6.1，质量特性值：质量特性值通常表示为各种数值指标，即质量指标。特定的产品经常需要使用多种指标来反映质量。通过测量或测量质量指标而获得的数值，即质量特性值，通常称为数据。根据质量指标特性，质量特性值可以分为两个茄子主要类别：计数值和测量值。质量性质值，2000.6.1，计数值：计数和测量值，a .计数值。如果质量特性值只能获取特定的数值集，并且这些数值之间的数值不可用，则这些特性值称为计数值。计数值可以进一步分为计数值和计数值。对产品执行部件检查时发生的属性(例如通过和未通过测量)数据称为事件值。每个产品的质量缺陷数称为计算点值

4、。棉织物的缺陷数、铸件的砂眼数等。2000.6.1、测量值：测量值和测量值、b .测量值。如果质量性质值可以取得给定范围内所有可能的数值，则这些性质值称为测量值。用各种测量工具测量的数据(长度、重量、时间、温度等)是测量值。2000.6.1，总体和样本3360，计数和测量值，每类质量特性值形成的统计规律不同，形成了不同的控制方法。工业产品的数量很多，因此我们要理解和控制的目标产品整体或表示产品特性的质量特性值的整体。通常，随机抽取部分整体单位产品，测量样品大小配置样品的质量特性值，以估计和判断整体特性。品质管制统计方法的基本思想是利用样品的质量属性值进行总体科学推断或预测。2000.6.1，全

5、部：全部，个人，对象：全部，也称为母体，是研究对象的全部。您可以将零件配置、制程或在一段时间内生产的所有类似产品称为整体。构成整体基本单位，称为物件。每个零件，每个产品都是个人的。质量检查通常用样品方法进行。也就是说，从整体上提取一些个人，测试每个人的质量特性数据，执行统计分析，然后进行总体估计和判断。、2000.6.1、样品3360、样品、样品、样品、样品、样品、样品、样品、样品、样品、样品、样品、样品和样品的每个对象通过测量样例的质量特性获得的数据称为样例值。样品数越多，分析结果越接近总值，样品的整体代表性就越高。，2000.6.1，采样方法，随机采样，分层采样，系统采样，2000.6.1

6、，采样方法，随机采样这种采样方法完全偶然地进行采样，不事先考虑任何采样，经常抽签或随机数表当、总容量不大时，随机采样是有效的采样方法，2000.6.1，采样方法，分层采样，分层采样是根据与研究内容密切相关的主要因素进行整体分类或分层，然后在每个层次中根据随机原则提取样本。分层样品可以减少层内的差异，提高样品的代表性。，如果总体大小足够大，并且易于按顺序整理，则系统采样优于分层采样。1，2，K K 1，K 2，2K 2K 1，2K 2，3K，到N为止，例如，从具有1000个人员的整体中提取50个对象。、2000.6.1、全部、抽样、数据之间的关系、全部、抽样、结论、数据、抽样、分析、管理、测试质

7、量管理经常会将测试的抽样数据数据布局的分布可以表示为中心倾向和数据的分布，表示中心倾向的平均值、中心值等，表示数据分布的分布、标准偏差、极差等。说明整个数据的方差图的参数2为方差2，说明整个数据中心倾向的数量为平均值。使用示例参数近似描述总体情况时，可以使用示例方差S2近似(而不是总体方差2)和样本均值X近似(而不是总体均值P)。、2000.6.1、数学定理和统计信息、样例平均值、样例中值、X=、X1 X2 X3。Xn，n，中值是按数据大小顺序位于中间的数值，中值记为x，2000.6.1，维修清理和统计，样例非常差，样例分布和样例标准偏差，样例分布和样例标准差数据波动宽度大小测量中使用的重要特

8、性值。样本方差是数据集中每个数值和平均值之间差异的平方总和的平均值，通常记录为S2。样本方差的平方根S称为样本标准偏差，与样本方差一样，反映数据方差的特性值：样本极差表示数据分布范围，数据的最大值和最小值之间的差值：r=xmax-xmin，2000.6。记录用核对表，2000.6.1，层次法，层次法是所有手法中最基本的概念。根据应用目的将各种数据分类为不同的“类别”，便于以后分析。人，机器，材料，方法，其他，柏拉图根据收集的数据，系统地项目分类为不良原因、不良情况发生现象，计算每个项目生成数据(例如，不良率、损失金额)和所占的比例，然后按大小顺序排列，累计值的图形、2000.6。Joseph

9、juran recognized this concept as a universal that could be applied to many fields . he coined the phrases vital few and useful的次要多数确定数据记录的时间。按分类项目进行统计。计算累计频率。准备坐标纸，画纵横坐标。按照频率大小顺序直方图。按累计比例排列曲线。填写帕累托图标题和数据简历。、2000.6.1、排列图：示例1、工厂铸造厂生产铸件，质量差的项目、气孔、未填充、偏心、形状不好、裂纹、其他。一周内，记录了一个班生产的产品的不良状态数据，分别为不良项目、2000.6.

10、1、帕累托图：例2，一个部门统计了上月生产的产品，总不良数409个，其中不良项目顺序是牙齿破损，该月生产的很多产品的破损总和，再一次以产品类别为柏拉图法分析，2、使用排列图验证提高产品质量效果。、2000.6.1、排列图应用程序、2000.6.1，在直方图标准范围内，直方图分布范围b仍在标准范围t内，数据变化仍然集中，但是分布中心偏移标准中心，直方图一方到达标准边界，牙齿时状态发生轻微变化可能会导致产品超出标准范围，变为无效。因此，必须采取措施使部署中心与标准中心一致。、2000.6.1，在直方图标准范围内，直方图分布范围B不超过标准范围T，但没有空闲。牙齿时，配送中心稍有偏移，就会出现不合格

11、品，因此，必须及时采取措施缩小产品质量属性值的分布范围。、2000.6.1，在直方图标准范围内，产品质量特性值的分布非常集中，直方图分布范围B和标准范围T之间的空间过大。此时，可以适当放宽对原材料、设备、工艺等的要求，降低生产成本。或者，为了便于加强标准、装配等，提高产品性能；、t、b、sl (s)、su (l)、2000 . 6 . 6、t、b、(s) sl、(l) su、2000.6.1，如果超出了直方图标准范围，则直方图分布范围b b标准范围t通常为此时，必须及时采取减少部署标准差的技术措施。如果标准所有不合理，可以放宽标准范围。、t、b、(s) sl、su (l)、2000.6.1，如果直方图标准范围之外，则直方图分布范围b远远超出标准范围t，允许更改标准，t，b，(s) sl，su (l)，2000.6.1，直方图分层比较，直方图时异常的奇怪形状