产品质量指标与数据（PPT42页).ppt

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1、第二章产品质量指标与数据主要内容2.1产品质量指标2.2产品质量数据2.3数据分类2.4数据收集2.5数据整理2.6误差2.1产品质量指标2.1.1产品质量指标指工厂所生产的产品为满足用户（消费者）的使用要求所必需具有的特性，通常包括适用性、可靠性和经济性三个方面。产品质量指标:型号规格、精度、使用寿命、物理化学性能、经济性、外观。2.1产品质量指标2.1.2产品质量指标类型（1）适用性指标：反映产品的功能满足使用要求的限度，即性能指标。（2）工艺性指标：反映产品可加工性指标，如标准化系数，通用化系数、单位产品工时定额、材料消耗定额。（3）结构合理性指标：包括

2、产品的可修性指标、零部件的互换性系数等。（4）安全性指标：如含尘度、辐射、毒性、噪音、照明度等。2.1产品质量指标2.1.2产品质量指标类型（5）使用寿命指标：反映产品所材质好坏、材料强度、耐磨性、产品结构的刚性、精度保持性等多种性能的综合性指标。（6）可靠性指标：对产品所规定的在规定条件下和规定时间能够无故障地工作的可能性。（7）经济性指标：生产成本和用户使用成本。（8）批产品质量的均一指标：产品质量特性的算术平均值、标准偏差、合格品率、废品率、一次交检合格率等。2.2产品质量数据2.2.1基于数据的管理任何企业的质量管理活动都不是凭主观想象作出结论或决策的

3、，而是基于反映客观实际的数据的一系列科学管理活动。取得原始数据以后，通常可按照以下三个步骤来处理：第一步，将原始数据进行初步整理。列表法、图形整理法、数据特征整理法第二步，对数据进行数理解析。第三步，统计推断。质量控制和决策是一个运用数理统计方法，从数据的收集入手，并对其进行初步整理、数理解析、统计推断的过程。2.2产品质量数据2.2.2质量数据的特点质量特性数据（简称质量数据）：反映某产品的某项质量指标的原始数据如纤维分离度、干刨花的含水率、胶合板的胶合强度、刨花板的静曲强度等。116.5216.7216.5016.8116.5816.7016.6116.6

4、216.5816.70216.7316.6716.6816.9516.7416.9716.8017.5117.1517.10317.7117.1316.6716.8316.8716.3116.7216.9816.9616.51416.6616.6316.3316.0916.4916.8416.7716.2516.6416.57516.7016.4516.7116.8817.1517.0216.2917.3317.1217.08616.4516.9316.1616.1916.9116.7216.7817.6216.8716.98716.6016.7516.471

5、6.6916.6216.8216.8916.8716.7216.55816.8016.8116.6016.7316.7116.7416.7517.0916.8017.01916.6616.8516.9916.8116.7116.6916.5416.6916.6716.531016.7816.7316.9116.8716.4816.5216.7816.9016.7216.58表2-1刨花板厚度尺寸表2.2产品质量数据2.2产品质量数据2.2产品质量数据（1）质量数据的波动性——指质量数据的不等同性，“波动”不仅意喻一秕数据在某个值的上下随机变化，还意味着数据变化

6、的幅度不大。正常波动：由偶然性原因和难以避免的原因造成的产品质量波动。这类原因是指设备、工具、材料、操作、环境等因素的细微变化和差别。一般情况下，正常波动在控制的前提下是允许存在的。公差就是允许和承认这种质量波动现象的程度和范围。2.2产品质量数据（1）质量数据的波动性异常波动：因系统性原因或可以避免的原因而造成的产品质量波动。这类原因是指设备、工具、材料、操作、环境等的重大变化和差别。一般情况下，异常波动在生产过程中是不允许存在的。所谓产品质量控制，就是要利用各种手段分析和控制系统性原因造成的质量波动。2.2产品质量数据（2）质量数据的规律性在消除了系统性原

7、因造成的异常质量波动后，质量数据的波动并不是杂乱无章的，而是具有一定规律性的波动。一般情况下，数据均会呈现“两边少，中间多”的正态分布（NormalDistribution）或近似正态分布。2.2产品质量数据则这个随机变量就称为正态随机变量，正态随机变量服从的分布就称为正态分布。2.2产品质量数据正态分布：σ是曲线中x值的均方差，表明大量测量数据的变异集中程度。决定了曲线的“胖”“瘦”形状。μ是总体分布的中心值，通常用样本的算术平均值来估计，表明了曲线对称轴的横坐标位置。2.2产品质量数据2.2产品质量数据2.2产品质量数据总体的均方差σ（标准差）表明偏差的分

8、布情况，通常用样本标准差S来估计。当μ