统计工具在质量控制中的应用讲义.ppt

* 统计工具在质量分析中的应用 2004 目录 前言 柏拉图 推移图 控制图 过程能力 前言 统计工具在质量控制中有广泛的用途。通过统计工具，能深入的分析质量现象，得到很多有用的信息。 图表有着很直观的表达能力，能简捷明确的表达意思，也容易得到共识。 统计工具非常丰富，在此仅简单介绍柏拉图、推移图、控制图、过程能力几个基本工具。 统计工具不深奥，关键在于应用于实践。 柏拉图 推移图 控制图 过程能力 柏拉图－说明 一般用于从多个因子中找出关键因子 数据格式为数据名、数值（或百分比），一般数据名在5个以上。 数据名要求为文本格式（Text），数值要求为数据格式（Numeric）。 一般按80/20原则，找到造成80％问题的关键因素。 柏拉图－Minitab菜单选择 柏拉图－填写数据 数据名 数据 柏拉图－图表结果 关键原因 柏拉图 推移图 控制图 过程能力 推移图－说明 推移图也叫时间序列图，是以时间轴为横轴，变量为纵轴的一种图。 推移图主要目的是观察变量是否随时间变化而呈某种趋势。 横轴可按需要以分钟、小时、天、周、月、年等进行分类，不用在单元格中填写，直接从对话框中选取。当自定时间间隔时，需要建相应时间列，并指定为时间格式（Data）。纵轴数据要用数据格式（Numeric）。 推移图－Minitab菜单选择 推移图－填写数据 选择月 起始月份 推移图－图表结果 柏拉图 推移图 控制图 过程能力 控制图－说明 控制图比较复杂。分连续数据和离散数据控制图。 对于连续数据，要求数据符合正态分布。如果不符合正态分布，需要将其转化为正态分布，如何不能变为正态分布，就不能使用控制图。 对于连续数据，又分为单值和分组控制图。所谓单值，就是每个数据的重要性相同（如采集间隔相同）；所谓分组，就是每个数据的重要性不同(如每小时采集1次，每次连续采集5个点）。 控制图一般要求有20个点以上。 控制图－正态检验 连续数据控制图需先进行正态检验 控制图－正态检验结果 P－Value大于0.05，正态 控制图－Minitab菜单选择(连续） 选择均值－方差图 控制图－填写数据（连续） 数据列 每组的数据个数 控制图-如何判定异常点（连续） 软件自动检测异常点 检验异常点有8种原则，前3种常用 控制图－图表结果（连续） 是4个数据一组的均值 本例是4个数据一组，一般5个数以上为好 显示异常点类型 控制图－ Minitab菜单选择（离散） 不合格数、总数图 控制图－填写数据（离散） 不合格数 总数 控制图－图表结果（离散） 因每次的总数不同，所以上下限是变化的 异常点 规格限和下限也会变化 柏拉图 推移图 控制图 过程能力 过程能力－说明 过程能力计算也分连续和离散数据，比较复杂。 连续数据要求是正态分布（同控制图），数据量在20以上。如果不是也不能转换为正态分布，只能用分位数计算，数据量要求很大（暂不讲解）。 连续数据过程能力分Cp＝（USL－LSL）/6σ、 Cpk＝Min（（USL－μ）/3σ，（μ－LSL）/3σ）。当分布中心等于规格限中心时，Cp＝Cpk，当偏离时规格中心时， CpCpk。一般实用中选Cpk。 离散数据典型例子就是每天统计缺陷数和总数。可用二项分布和直接用合格率计算。离散数据中计算的是Z值，即合格数分布在多少倍σ内。 过程能力－Minitab菜单选择（连续） 正态的过程能力 数据列 *