《统计七大手法》ppt课件

1、统计七大手法,质量培训3：统计七大手法,七大手法之一：调查表,调查表是为了调查客观事物、产品和工作质量，或为了分层收集数据而设计的图表。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。,质量培训3：统计七大手法,为了能够获得良好的效果、可比性、全面性和准确性，调查表格设计应简单明了，突出重点；应填写方便，符号好记；调查、加工和检查的程序与调查表填写次序应基本一致，填写好的调查表要定时、准时更换并保存，数据要便于加工整理，分析整理后及时反馈。,质量培训3：统计七大手法,1.不良项目调查表 质量管理中“良”与“不良”，是相对于标准、规格、公差而言的。一个零件和产品不符合标准、规格、公差的质量项目叫不良项目，也称不合格项目。 如下表,质量培训3：统计七大手法,2. 缺陷位置调查表 缺陷位置调查表宜与措施相联系，能充分反映缺陷发生的位置，便于研究缺陷为什么集中在那里，有助于进一步观察、探讨发生的原因。缺陷位置调查表可根据具体情况画出各种不同的缺陷位置调查表，图上可以划区，以便进行分层研究和对比分析。 。,质量培训3：统计七大手法,3.频数调查表 为了做直方图

2、而需经过收集数据、分组、统计频数、计算、绘图等步骤。如果运用频数调查表，那就在收集数据的同时，直接进行分解和统计频数。,质量培训3：统计七大手法,4.检查确认调查表 检查确认调查表是对所做工作和加工的质量进行总的检查与确认。在有限的时间内检查太多的项目，稍有疏忽，同一项目可能检查两次，而有的项目可能漏检。因此，当检查项目较多时（100项以上），为了不致弄错或遗漏，预先把应检查的项目统统列出来，然后按顺序，每检查一项在相应处作记号，防止遗漏。,质量培训3：统计七大手法,5.作业抽样调查表 作业抽样是分析作业时间的方法。它将全部时间分为加工、准备、空闲的时间，然后通过任意时刻，反复多次瞬间观测作业的内容，进而调查各段时间占全部时间的百分比。 目前，调查表广泛应用于各行各业，调查表的形式也多种多样。,质量培训3：统计七大手法,练习一,1.软管前工序质检员练习题： 需对广州宝洁D38细滑活肤洁面乳软管的螺纹顶径、螺纹底径、管盖总高、管壁厚的数据进行分析，要求连续取样，每4小时取样一次，每次取样1模或8支，共需30组数据，请设计调查表格并填入实际测量的数据。 2.软管后工序质检员练习题： 需对完

3、美AG40软管的烫金附着力、下盖力及入库检查时抽样的外观不合格品数进行统计分析，要求连续取样，每4小时取样一次，每次取样5支（抽样时按GB2828一般检查水平2、AQL0.65进行抽样），共需30组数据，请设计调查表格并填入实际检测的数据。,质量培训3：统计七大手法,七大手法之二：分层法, 分层就是把所收集的数据进行合理的分类，把性质相同、在同一生产条件下收集的数据归在一起，把划分的组叫做“层”，通过数据分层把错综复杂的影响质量因素分析清楚。,质量培训3：统计七大手法,当分层分不好时，会使图形的规律性隐蔽起来，还会造成假象。例如： 作直方图分层不好时，就会出现双峰型和平顶型。 排列图分层不好时，无法区分主要因素和次要因素，也无法对主要因素作进一步分析。 散布图分层不好时，会出现几簇互不关连的散点群。 控制图分层不好时，无法反映工序的真实变化，不能找出数据异常的原因，不能作出正确的判断。 因果图分层不好时，不能搞清大原因、中原因、小原因之间的真实传递途径。,质量培训3：统计七大手法,例： 在拉管工序，资生堂D40的白珠光管经常出现口杯拉伤的质量缺陷，品控科巡检QC特此进行数据统计，以查找

4、口杯拉伤的原因。 (1)收集数据：从1拉管机、5拉管机早、中班各抽样500支管进行检查，口杯拉伤数量：360支，比例：18% (2)分析原因 通过分析，口杯拉伤可能与使用的拉管机有关，作分层表如下。,质量培训3：统计七大手法,从上表中可看出，口杯拉伤与机器有关，用1拉管机口杯拉伤比例最低。从实际生产中，虽然1拉管机的口杯拉伤比例确实比5机低，但到中班时，1拉管机的口杯拉伤比例也较高，是否口杯拉伤的问题与不同班次之间班长的调机有关呢？再列表如下进行分析：,质量培训3：统计七大手法,从上面两个表来看，口杯拉伤的缺陷似乎与机台、班次皆有关系，因此宜进行综合分层制表进一步分析：,质量培训3：统计七大手法,从上表可以很明显看出，口杯拉伤比例最低的情况是：用1拉管机拉管，用早班班长调机的方法 因此，通过分析，我们得出5拉管机比1拉管机的口杯拉伤情况严重，可以进一步进行原因分析看机器的不同点在哪里；并且中班班长的调机方法上存在问题，可与早班班长的调机方法进行比较改正。 分层法应用得当，可进行一些较复杂的分析。,质量培训3：统计七大手法,七大手法之三：直方图,直方图法是适用于对大量计量值数据进行整理加

5、工，找出其统计规律，即分析数据分布的形态，以便对其总体的分布特征进行推断，对工序或批量产品的质量水平及其均匀程度进行分析的方法。 从样本中获取数据是认识总体的基础，样本的数量越多，得到的关于总体的信息越多。信息增多时，要想一下子了解总体比较困难，那么应用直方图就简单了。 直方图是将所收集的数据分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内的测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排列起来的图形。 直方图可显示数据的三种特性：集中的趋势、数据的范围、分布的形状。,质量培训3：统计七大手法,1.作直方图的方法步骤如下,(1) 收集数据 一般收集数据都要随机抽取50个以上质量特性数据，最好是100个以上的数据，并按先后顺序排列。表3是收集到的某产品数据，其样本大小用n=100表示。 (2) 找出数据中的最大值，最小值和极差。 数据中的最大值用xmax表示，最小值用xmin表示，极差用R表示。,质量培训3：统计七大手法,例,某项目统计数据为： xmax=14.60，xmin=14.15， 极差R= xmax- xmin=14.60-14.15=0.45。 区间xmax, xmin称为数据的散布范围,质

6、量培训3：统计七大手法,(3)确定组数 组数常用符号k表示。k与数据数多少有关。数据多，多分组；数据少，少分组。 例中100个数据，常分为10组左右。 也有人用这样一个经验公式计算组数： k=1+3.31(logn) 例中n=100，故： k=1+3.31(1ogn)=1+3.31(log100)=7.628 一般由于正态分布为对称形，故常取k为奇数。 所以例中取k=9。,质量培训3：统计七大手法,(4)求出组距(h)。 组距即组与组之间的间隔，等于极差除以组数，即 组距 H=(Xmax-Xmin)/K=(14.60-14.15)/9=0.05,质量培训3：统计七大手法,(5)确定组界 为了确定边界，通常从最小值开始。 第一组下组界最小值-测定最小位数/2=14.15-0.01/2=14.145 第一组上组界第一组下组界+组距=14.145+0.05=14.195 第二组下组界第一组上组界=14.195 第二组上组界第二组下组界+组距=14.195+0.05=14.245 第三组下组界第二组上组界=14.245 第三组上组界第三组下组界+组距=14.245+0.05=14.295 依此

7、类推，计算到最大一组的组界。,质量培训3：统计七大手法,(6)计算各组的组中值(wi)。 所谓组中值，就是处于各组中心位置的数值，又叫中心值。 某组的中心值(wi)=(某组的上限+某组的下限)/2 组的中心值标注在直方图的横轴上。,质量培训3：统计七大手法,(7)统计各组频数。 统计频数的方法，如下表所示。,质量培训3：统计七大手法,(8)画直方图。 以中心值或分组号为横坐标，以频数为高度作纵坐标，作成直方图，如图用Excel所作。,质量培训3：统计七大手法,质量培训3：统计七大手法,2.直方图的用途, 直方图在生产中是经常使用的简便且能发挥很大作用的统计方法。其主要作用是： (1)观察与判断产品质量特性分布状 (2)判断工序是否稳定。 (3)计算工序能力，估算并了解工序能力对产品质量保证情况。,质量培训3：统计七大手法,3.直方图的观察与分析,对直方图的观察，主要有两个方面：一是分析直方图的全图形状，能够发现生产过程的一些质量问题；二是把直方图和质量指标比较，观察质量是否满足要求。 直方图可分为正常型和非正常型,下面分别它们的形状。,质量培训3：统计七大手法,（1）正常型 图形中央有

8、一顶峰，左右 大致对称，这时工序处于稳定 状态。其它都属非正常型。,质量培训3：统计七大手法,(2) 偏向型 图形有偏左、偏右两种情形，原因是： (a)一些形位公差要求的特性值是偏向分布。 (b)加工者担心出现不合格品，在加工孔时往往偏小，加工轴时往往偏大造成。,质量培训3：统计七大手法,(3) 双峰型 图形出现两个顶峰极可能 是由于把不同加工者或不同 材料、不同加工方法、不同 设备生产的两批产品混在一 起形成的。,质量培训3：统计七大手法,(4) 锯齿型 图形呈锯齿状参差不齐， 多半是由于分组不当或检测 数据不准而造成。,质量培训3：统计七大手法,(5) 平顶型 无突出顶峰，通常由于 生产过程中缓慢变化因素 影响(如刀具磨损)造成。,质量培训3：统计七大手法,(6) 孤岛型 由于测量有误或 生产中出现异常 (原材料变化、刀具 严重磨损等)。,质量培训3：统计七大手法,4. 直方图与标准界限比较,统计分布符合标准的直方图有以下几种情况： （1）理想直方图： 散布范围B在标准界限 T=Tl ，Tu内， 两边有余量，,质量培训3：统计七大手法,(2)B位于T内，一边有余量，一边重合，分布中

9、心偏移标准中心，应采取措施使分布中心与标准中心接近或重合，否则一侧无余量易出现不合格品。,质量培训3：统计七大手法,（3）B与T完全一致，两边无余量，易出现不合格品。,质量培训3：统计七大手法,统计分布不符合标准的直方图有以下几种情况：,1.分布中心偏移标准中心，一侧超出标准界限，出现不合格品。,质量培训3：统计七大手法,统计分布不符合标准的直方图有以下几种情况：,2.散布范围B大于T，两侧超出标准界限，均出现不合格品。,质量培训3：统计七大手法,尽管直方图能够很好地反映出产品质量的分布特征，但由于统计数据是样本的频数分布，它不能反映产品随时间的过程特性变化，有时生产过程已有趋向性变化，而直方图却属正常型，这也是直方图的局限性。,质量培训3：统计七大手法,练习二,根据练习一记录的变量数据制作直方图,质量培训3：统计七大手法,七大手法之四：散布图, 散布图是通过分析研究两种因素的数据之间的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。 有些变量之间有关系，但又不能由一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值。将这两种有关的数据列出，用点子打在座标图上，然后观察这两种因素之间的关系。这种图就称为散布图。,质量培训3：统计七大手法,如拉管成型温度与收缩量的关系； UV光强与油墨附着力的关系； 仓库环境湿度与原料含水量的关系； 热处理时钢的淬火温度与硬度的关系(如图)等等。 从下图可见，数据的点子近似于一条直线，在这种情况下可以说硬度与淬火温度近似线性关系。,质量培训3：统计七大手法,散布图,从图中可见，数据的 点子近似于一条直线， 在这种情况下可以说 硬度与淬火温度近似 线性关系。,质量培训3：统计七大手法,1.散布图的观察分析,根据测量的两种数据做出散布图后，观察其分布的形状和密疏程度，来判断它们关系密切程度。,质量培训3：统计七大手法,散布图大致可分为下列情形：,(1)完全正相关 x增大，y也随之增大。x与y之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。,y,x,完全正相关,质量培训3：统计七大手法,散布图大致可分为下列情形：,(2)正相关 x增大，y基本上随之增大。此时除了因素x外，可能还有其它因素影响。,质量

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