第十七章 统计质量控制new

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1、生产与质量管理Production&QualityManagement第十七章统计质量控制•第一节统计思考和应用•第二节统计过程控制第一节统计思考和应用•一、统计思考的原则——了解质量变异•（一）质量变异的概念•在质量控制中，产品实际达到的质量特性值与规定的质量特性值之间发生的偏离称为质量变异或质量波动，在统计技术中常用“变异系数”即标准差与平均值之比来表示变量之间的差异程度。•（二）质量变异的原因•1.影响质量的六个基本因素:•人(Manpower):操作者的质量意识、技术水平、熟练程度、正确作业和身体素质的差别等。•机器(Mac

2、hinery):机器设备、工夹具的精度和维护保养状况等。•材料(Material):材料的化学成分、物理性能及外观质量的差别等。•方法(Method):生产工艺、操作规程以及工艺装备选择的差别等。•测量(Measurement):测量方法的差别。•环境(Mother-natured):工作地的温度、湿度、照明、噪声以及清洁条件的差别等。•2.质量变异性质的分类：•正常变异又称随机变异，变异的出现是随机的、无规律的，是由偶然因素引起的，这些因素在过程中始终存在，其原因不易识别，测度十分困难，因而是不可消除的变异。•异常变异又称系统变异

3、，变异的出现是有规律的，可以追溯变异的原因，它是由特殊原因引起的，这些因素数目不多，对产品质量不经常起作用，但一旦出现了这类因素，就会使质量特性发生显著变化。这类因素是质量控制的主要对象。异常变异通常可以被解释和纠正。•（三）质量管理中的数据•质量管理强调一切用数据说话，数据是质量管理活动的基础。•1.质量控制测量指标有两大类:计量值和计数值。其中，计数值数据观测的是产品和服务的绩效特性，用于说明具体质量特性是否符合规范。计数值可进一步区分为计件值和计点值。计量值体现的是符合规范的程度。•2.产品质量数据的变异一般表现为分散性和集中

4、性两种基本特性。•3．质量数据有两类常用的统计特征：一类是表示数据集中性的特征数，如平均值、中位数、众数等；另一类是表示数据分散程度的特征数，如极差、方差、标准差等。二、统计原理的应用——直方图与过程能力指数（一）过程能力指数的含义过程能力指数是指过程能力满足产品质量标准要求(规格范围等)的程度，也称工序能力指数。对于任何生产过程，产品质量总是分散地存在着。若过程能力越高，则产品质量特性值的分散就会越小；若过程能力越低，则产品质量特性值的分散就会越大。过程能力指数一般用Cp来表示，Cp＝T/6σ其中，T代表公差，=允许最大值（Tu）

5、-允许最小值（Tl）σ代表总体标准差。通常状况下，质量特性值分布的总体标准差（σ）是未知的，所以采用样本标准差（s）来代替。σ越小，其Cp值越大，则过程技术能力越好。（二）过程能力指数的计算①有双侧规范要求且过程无偏时的情况若分布中心与公差中心重合，则称此过程是无偏的。此时，过程能力指数按下式计算：其中：―公差上限；―公差下限。②有双侧规范要求且过程有偏的情况若分布中心和公差中心不重合时，则称此过程是有偏的。此时，需要对Cp值进行修正。为了区别计算修正后的过程能力指数，修正的工序能力指数记作，的近似计算公式为：其中k为修正系数，且其

6、中E称为偏移量，k也称为偏移系数。③只有上侧规范要求时，过程能力指数的计算公式为：④只有下侧规范要求时，过程能力指数的计算公式为：（三）过程能力指数的分析表17-1过程能力指数评定分级表Cp值等级过程能力判断Cp≥1.67Ⅰ能力过高（应视具体情况而定）能力充分，表示技术管理能力已很好，1.67>Cp≥1.33Ⅱ应继续维持能力尚可，表示技术能力较勉强，应1.33>Cp≥1.0Ⅲ设法提高能力不足,表示技术管理能力已很差,1.0>Cp≥0.67Ⅳ应采取措施立即改善能力严重不足,表示应采取紧急措施0.67>CpⅤ和全面检查,必要时可停工整顿

7、（四）直方图的应用直方图是最常用的质量管理工具之一，运用直方图可以起到如下作用：①观察与判断产品质量特性分布状况；产品质量特性值的分布，一般都是服从正态分布或近似正态分布。因而由产品质量特性值所作的直方图的形状，可以对产品的质量状况作出初步判断。根据产品质量特性值的频数分布，可将直方图分为正常型直方图和异常型直方图；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。（五）直方图的分析①②③④⑤⑥图17-1直方图的分析由图中可看出：①散布范围B在规格范围T=[T1，TU]内，两边略有余量，是理想直方图。②B位于

8、T内，一边有余量，一边重合，分布中心偏移规格中心。这时应采取措施使两者重合，否则一侧无余量，稍不注意就会超差，出现不合格品。③B与T完全一致，由于两侧无余量，很容易出现不合格品，应加强管理，设法提高过程能力。④公差中心与分布中心基本重