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1、质量管理常用工具介绍,南 京 理 工 大 学,韩 之 俊,目 录,1.分层2.调查表3.因果图4.排列图5.直方图6.散点图,1.分层,1.1 分层的概念 分层就是把收集来的数据，按照数据来源、性质，根据使用目的和要求加以分类，把性质相同、在同一生产条件下收集的数据归在一起。它是数据分析与整理的一项基本工作。,1.2 分层原则,分层的原则是：同一层内的数据要尽可能均匀，层间的区别要尽可能大。(1)按操作人员分层(2)按工艺方法分层(3)按使用设备分层(4)按原材料分层(5)按不同时间分层(6)按不同的检验方法、手段、人员分层,1.3 应用实例,例1-1在柴油机装配中经常发生气缸垫漏气现象，为解
2、决这一质量问题，对该工序进行现场统计。（1）收集数据：n=50 漏气数：f=19 漏气率：p=f/n=38%,1.3 应用实例,表1-1 按工人分层的漏气情况,1.3 应用实例,表1-2 按工厂分层的漏气情况,1.3 应用实例,表1-3 综合分层的漏气情况,2.调查表,2.1 调查表的概念调查表是用于收集数据的规范化表格，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，并可从调查表中进行粗略的整理和简单的原因分析，为下一步的统计分析与判断质量状况创良好条件。根据使用不同，常用的调查表有不良品调查表、缺陷位置调查表和产品质量调查表等。,2.2 不良品调查表,不
3、良品是指产品生产过程中不符合图纸、工艺规程和技术标准的不合格品和缺陷品的总称。它包括废品、返修品、回用品和退赔品。,2.2 不良品调查表,（1）不良品统计管理记录卡（2）不良项目调查表（3）不良原因调查表,(1)不良品统计管理记录卡,表2-1 不良品统计管理记录卡 车间 班组，零件号 零件名称,（2）不良项目调查表,表2-2 不良品项目调查表,（3）不良原因调查表,表2-3 某瓷厂检验报告报告日期 年 月 日,2.3 缺陷位置调查表,2.4 成品质量调查表,表2-4 收音机功能调查表,2.5 顾客满意度调查表,表2-5 顾客满意度调查表,3.因果图,3.1 用途 分析事物的因果关系，找出主要原
4、因，制定相应的对策措施。3.2 基本格式 按大中小原因逐层分解，直到可直接采取措施为止，重要原因加以标识。,3.2 基本格式,因果分析图结构,质量问题,材料,环境,测量,方法,人员,设备,主干线,大原因,更小原因,中原因,小原因,3.3 因果图(示例),活塞销孔孔径尺寸为什么会超差,未按中间尺寸对刀,方法,材料,机床,床温不够,环境,操作者,量值传递标准不一致,无温差修正标准,责任心差,室外气温影响,自然时效不好,停车时间长,预热时间短,刀头未压紧,未按工艺执行,未定时检测,早晚温差大,寒流,暖气不正常,室内温差大,两台量仪量值不一致,未在标温下鉴定环规,人工时效不好,炉温低,毛胚变形,时间短
5、,活塞销孔孔径尺寸超差因果分析图,4.排列图,排列图又称巴雷特图或主次因素分析图。4.1 产 生：排列图是意大利经济、统计学家巴雷特(Pareto)于20世纪初创立的。他发现运用排列图,可以找出“关键的少数和次要的多数”的关系。后来，美国质量管理专家朱兰(JMJuran)把该原理应用于质量管理工作中。在质量管理中，成为查找影响产品质量关键因素的重要工具。4.2 用 途：因素影响的主次位置，可从排列图上一目了然。从而明确改进方向和改进措施。采取措施后的效果，还可用排列图进行对比确认。排列图不仅可用于质量管理，还广泛地应用于其它领域。,4.排列图,4.3 绘制程序提出问题:制订收集数据的方案。收集
6、数据:对数据进行整理，列出分类统计表。画纵坐标:按一定的比例分别画出两个纵坐标，表示频数和累积频率。画直方形:将横座标划分若干等分表示各影响因素。并按影响程度的大小，从左向右依次画出直方形。画巴雷特曲线:找出每个影响因素所对应的累计百分数点，并连接起来成为一条由左向右逐渐上升的曲线，即巴雷特曲线。因素分类:在排列图上，常将曲线的累计百分数分三级，并相应的将因素分为三类。A类因素：累积频率为080%，该区间的因素是主要影响因素 B类因素：累积频率为80%90%，该区间的因素是次要影响因素。C类因素：累积频率为90%100%，该区间的因素是一般因素注明背景:注明数据收集的背景。,排列图的结构,20
7、,40,100,80,60,120,140,160,0,0,25,50,75,100,90,80,B,A,C,D,E,F,G,H,I,频数,累计频率100,4.3 绘制程序,活塞环槽侧壁加工缺陷分类统计表,活塞环槽缺陷排列图,20,40,100,80,60,0,50,10,30,70,90,500,400,300,100,200,56,42,15,14,8,229,136,N=500,73.0,45.8,84.2,92.6,95.6,98.4,频数,精磨外圆,精切环槽,精镗销孔,垂直摆差,斜 油 孔,磨 偏 差,其 它,4.3 排列图(示例),排列图数据表不合格类型 不合格数 累计不合格数 比
8、率%累计比率%弯曲 104 104 52 52 擦伤 42 146 21 73 砂眼 20 166 10 83 断裂 10 176 5 88 污染 6 182 3 91 裂纹 4 186 2 93 其他 14 200 7 100 合计 200 100,4.3 排列图(示例),4.3 排列图(示例),排列图和因果图的结合使用例:某工厂对6月至7月收集的180个不合格品进行分析,示图找出主要原因,并制定相应的对策措施,具体作法如下:(1)首先,制作排列图,发现尺寸不合格为主要原因;(2)其次,对尺寸波动制作因果图,发现装配位置不当影响最大;(3)对装配位置进行调整,并制定作业指导书,改进后重作排列
9、图,尺寸不合格品数由88件减少为25件.,4.3因果图(示例),4.3 排列图(示例),5.直方图,5.1 用途 分析数据服从的分布规律,进而判断数据所来自的生产过程是否正常,如果不正常并找出异常的原因.5.2 制作步骤1：收集数据 5M1E充分固定，并加以标准化，n50步骤2：数据排序并分组，组数k K=1+3.322log n步骤3：制作频率、频数分布表步骤4：作图.,5.3 直方图案例,产品尺寸数据表 I 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Li Si1 15.0 15.8 15.2 15.1 15.9 14.7 14.8 15.5 15.6 15.3 15.9 14.72 15.
10、1 15.3 15.0 15.6 15.7 14.8 14.5 14.2 14.9 14.9 15.7 14.23 15.2 15.0 15.3 15.6 15.1 14.9 14.2 14.6 15.8 15.2 15.8 14.24 15.9 15.2 15.0 14.9 14.8 14.5 15.1 15.5 15.5 15.1 15.9 14.55 15.1 15.0 15.3 14.7 14.7 15.5 15.0 14.7 14.6 14.2 15.5 14.2,5.3 直方图案例,频率频数分布表组 序 组 界 限 组 中 值 b 频数f 频率p%1 14.05-14.35 14.
11、2 3 6 2 14.35-14.65 14.5 5 10 3 14.65-14.95 14.8 10 20 4 14.95-15.25 15.1 16 32 5 15.25-15.55 15.4 8 16 6 15.55-15.85 15.7 6 12 7 15.85-16.15 16.0 2 4合 计 50 100,5.3 直方图案例,f(p),15105,x,5.3 直方图案例(形状分析),正常型 孤岛型,5.3 直方图案例(形状分析),双峰型 折齿型,5.3 直方图案例(形状分析),陡壁型,5.3 直方图案例(形状分析),偏态型,5.3 直方图案例(形状分析),平顶型 均匀分布,5.3
12、 直方图案例(尺寸分析),5.3 直方图案例(尺寸分析),5.3 直方图案例(尺寸分析),5.4 直方图案例(局限性),5.5 过程能力分析,过程能力指数计算公式(1)Cp值 P：过程 C：能力 设产品质量是特征XN（，2），X的公差范围为(TTu）且=Tm=（T+Tu）/2，称这种生产过程为无偏生产过程，则 Cp=T/6=(Tu-T)/6 称为过程能力指数。若 Cp=1,则不合格品率：p=0.27%。,5.5 过程能力分析,(2)CpK值 产品质量特征XN（，2），X的公差范围(T，Tu），但(T+T）/2，称这种生产过程为有偏生产过程，CpK=（1-k）Cp CpK为修正后的过程能力指数。
13、式中：k=|-Tm|/(/2)Tm=(T+T）/2,5.5 过程能力分析,(3)Cpu值 产品质量特性 XN（，2），产品要求：XTu合格，称 Cpu=(Tu-)/3 为过程能力指数。(4)Cpl值 产品质量特性XN（，2），产品要求：XT合格，称 Cpl=(-T)/3 为过程能力指数。,5.5 过程能力分析,过程能力指数与过程不合格品率的关系(1)Cp与p关系：p=21（3Cp）(2)Cpk与p的关系：p=23 Cp（1k）3 Cp（1+K）(3)Cpu与p的关系：p=1（3Cpu）(4)Cpl与p的关系：p=1（3Cpl）,5.6 正态概率纸,5.6 过程能力分析,6.散点图,研究相关变量
14、的统计规律性相关分析回归分析,6.1 作散点图（散布图，相关图）,正相关,负相关,不相关,曲线相关,6.2 建立回归方程,Q(a,b)=yi-(a+bxi)2=min,最小二乘法,6.3 案例,一位工业心理学家获得了10个工人的智商值和劳动生产率，其结果见列表，试计算智商值与劳动生产率之间的相关系数r，并对r 进行显著性检验(取0.05)。,6.3 案例,案例:作散点图,案例,案例:回归方程,回归方程式y=-3.95+0.0754 xAnalysis of VarianceSource DF SS MS F P回归 1 12.956 12.956 24.19 0.001Error 8 4.284 0.535总 计 9 17.240,案例:预测问题,一般提法 给定自变量x=x 0,置信水平1-=0.95,预测因变量的取值范围预测区间2)预测区间的算法,x Fit SE Fit 95%CI 95%PI115 4.724 0.241(4.169,5.279)(2.948,6.501),Predicted Values for New Observations,
