质量管理课程实验指导书

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1、统计质量管理实验指导书一、实验目的与要求1.了解统计过程控制（SPC）的基本概念，明确统计过程控制的目的及意义；2.了解工序质量波动的类型，认识工序质量随机波动的正态分布特性；3.掌握利用Minitab绘制直方图的方法；4.了解工序能力的概念，熟悉工序能力指数CP,CPk的计算及工序能力评价的方法；5.了解控制图的基本原理，熟悉计量值控制图的类型及应用范围，掌握单值-移动极差控制图（X-MR）和均值-极差（Xbar-R）控制图的绘制方法；6.了解控制图“失控状态”模式检验的8种类型（GB/T4091-2001），掌握图中异常点的判别方法；7.掌握利用Minitab绘制控制图、识

2、别特定异常模式以及评价工序能力的方法。本实验使用北京中鼎信源科技发展有限公司开发的“质量管理实验箱”进行实验，实验箱内包含检测工件、电子秤、数据生成软件。二、实验原理与方法2.1工序质量控制的基本概念机械制造行业中的“工序质量控制”，又称为“统计过程控制”SPC（StatisticalProcessControl），是一种质量管理技术，该技术应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定的要求。SPC是过程控制的一部分，主要涵盖两方面内容：一是利用控制图分析过程的稳定性，对过程存在的异常因素进行预警；二是计算工序

3、能力指数（CP,CPk），分析稳定的过程能力满足技术要求的程度，并对过程质量进行评价。2.2统计过程控制的主要分析工具根据ISO8258:1991（Shewhartcontrolcharts）和GB/T4091-2001（常规控制图），统计过程控制常用的分析工具主要有：直方图、控制图和工序能力指数。2.2.1直方图直方图又称质量分布图、柱状图，是连续随机变量频率分布的一种图形表示。通过对测定或收集来的数据加以整理，直方图可以描绘质量分布状况，反映质量分散程度，进而判断和预测生产过程质量及不合格品率。2.2.2控制图控制图（ControlChart）是一种对生产过程的关键质量特性

4、值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的图形方法。其基本形式如图1所示。图1控制图的基本形式图中有三条直线平行于横轴：中心线CL（CentralLine）、上控制线UCL（UpperControlLine）和下控制线LCL（LowerControlLine），并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。UCL,CL,LCL统称为控制线（ControlLine），控制界限通常设在±3倍标准差的位置。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL和LCL之间的排列不随机，则表明过程异常，需要查明原

5、因并予以消除。2.2.3工序能力与工序能力指数工序能力是指工序处于控制状态下的实际加工能力，也称为加工精度。亦即人员、机器设备、材料、操作方法、检测手段、环境等质量因素（通常称为5M1E）充分标准化后，处于稳定状态下所表现出来的保证工序质量的能力。通常用产品质量指标的实际波动幅度来描述工序能力的大小，一般取B=6σ，其中B代表工序能力大小，σ为质量特征值的标准差。图2工序能力的概念工序能力指数是衡量工序能力满足质量要求程度的一种尺度，即技术要求或产品质量标准与工序能力的比值，可表示为：技术要求（或质量标准）工序能力指数CP=工序能力对于不同的情况，工序能力指数的计算表现出不同的

6、形式，主要有以下三种：（1）工序分布中心与标准（公差）中心重合的情况在这种情况下，工序能力指数的计算公式为：TTT−TT−ULULC==≈(2-1)P66σσ6s其中，T为标准的范围（公差范围）σ为总体标准偏差s为样本标准偏差TU为质量标准的上限值TL为质量标准的下限值总体标准偏差σ包括已经生产出来的产品的标准偏差和未生产出来的产品的标准偏差，而未生产出的产品的标准差无从计算。如果在生产过程中工序处于稳定状态，一般可以用样本标准差s作为σ的估计值。（2）工序分布中心偏离标准（公差）中心的情况在实际生产过程中，质量特性值的实际分布中心往往与质量标准的中心存在一定的偏差。在这种情况

7、下，首先需要设法将实际分布中心x与质量标准中心值M重合，再按照（1）中的公式计算工序能力指数。若调整有困难或无必要时，则应对CP值加以修正。此时的工序能力指数用CPk表示，其计算公式如下：T−2εTM−2−xCkPk=−()1CP==(2-2)66ss其中，ε为绝对偏移量，ε=M−xM为公差中心，MT=+(T)2ULx为工序实际分布中心k为相对偏移量，kT=2/ε（3）只有单侧标准的情况当质量特性值只有单向标准时，CP值的计算可分为下述两种情况：1）仅有质量标准上限值TT−µ−xUUC==(