质量管理第二章质量数据统计处理.ppt

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1、第二章质量数据的统计处理第一节数据的取得与整理第二节质量变异的描述与模型第三节质量管理中常用统计方法第四节直方图第五节工序能力分析第一节数据的取得与整理收集数据的目的用于控制现场的数据用于分析的数据用于调节的数据用于检查的数据计量数据计数数据顺序数据点数数据优劣数据数据的分类数据的取样随机抽样：从总体中随机抽取一定数目的个体单位作为样本进行观察，使每个个体单位都有一定的概率被选入样本，从而使根据样本所做出的结论对总体具有充分的代表性1简单随机抽样2系统随机抽样3分层随机抽样4整群随机抽样总体:个体:总体又叫母体，是研究对象的全体。一批零件、一个工序或某段时间内生产的同类产品的全

2、部都可以称为总体。构成总体的基本单位，称为个体。每个零件、每件产品都是一个个体。质量检验常用抽样方法进行，即从总体中抽出一部分个体，并测试每个个体的有关质量特性数据，进行统计分析后，对总体作出估计和判断。样本:样本又叫子样，是从总体中抽出来一部分个体的集合。样本中每个个体叫样品，样本中所包含样品数目称为样本大小，又叫样本量，常用n表示。对样本的质量特性进行测定，所得的数据称为样本值。当样本个数越多时，分析结果越接近总体的值，样本对总体的代表性就越好。总体样本结论数据抽样分析管理测试质量变异的描述与模型一产品质量的统计观点：1认识到产品质量的变异性。2可以掌握产品质量变异的统计规

3、律性二质量因素的分类：1按不同来源分类：操作人员(Man)，设备(Machine)，原材料(Material)，操作方法(Method),环境(Environment)简称4M1E.测量(Measurement),5M1E2按影响大小与作用性质分类:偶然因素影响微小,始终存在,逐渐不同,难以消除异常因素影响较大,有时存在,一系列产品受到同一方向的影响,不难消除质量管理中常见的概率分布1二项分布一个包含n个独立的实验，每次实验的结果是“成功”或“失败”,成功的概率为常数p，则在n次试验中成功的次数x具有下列二项分布式中，n与p为参数，n为正整数，0

4、别为当n充分大时,二项分布趋于对称，近似趋于正态分布在质量管理中一个常见的随机变量是样本不合格品率x为样本不合格品数,其服从参数为n(样本大小)与p(总体不合格品率)的二项分布.2泊松分布在质量管理中,泊松分布典型用途是用作单位产品上所发生的缺陷数目的数学模型当充分大时,泊松分布趋于对称,近似趋于正态分布泊松分布的均值和方差分别为:3正态分布若x为一正态随机变量,则x的概率密度为若为n个独立的正态随机变量,其均值分别为方差为则下列正态随机变量的线性组合的分布也是正态分布,其均值和方差分别为:中心极限定理：若为n个独立的随机变量，其均值为方差为且则n当趋向无穷大时的分布趋于标准正

5、态分布N(0,1)中心极限定理表示n个独立分布的随机变量之和的分布近似正态分布.而不管个别变量的分布如何问的方差，均值为多少方差为均值为样本均值的方差和均值?方差为均值为正态分布从批量为N的且其中有Ｍ（ＮＰ）个不合格品的产品批中，随机地抽取n个产品为子样，则子样中不合格品数为服从超几何分布的随机变量。若记该随机变量为ｄ，则出现不合格品数为d的概率5　超几何分布设一批同类产品共N个，其中有M个次品，现从中任取n个，则这n个产品中所含的次品数X是一随机变量，正态曲线的特征曲线关于μ对称；当x=μ时取到最大值；X离μ越远，f（x）的值越小；μ正态曲线68%95%99.7%第三节质量管

6、理常用的统计分析方法什么是排列图排列图就是利用经济学上的80/20原则，即“关键的少数，次要的多数”，对影响产品质量的许多因素，按影响程度大小，主次排列，从中找出关键因素，以确定从哪里入手解决问题的一种方法。为了直观起见，用图形表示出来，这一图形便是排列图。排列图的全称为“主次因素排列图”，也称为巴雷特图（Pareto）图。为什么要使用排列图识别关键要素；直观的显示关注点；更好地利用有限资源排列图的作图步骤收集数据做缺陷项目统计表计算累积数、累积百分比，并填入统计表绘制排列图步骤之一：收集数据搜集一定时间的质量数据，按照缺陷项不同进行分类。项目缺陷数平面度124表面锈坑17螺纹

7、53尺寸264位置度7割口粗糙6垂直度4表面划伤3步骤之二：作缺陷项目统计表序号项目频数累积数累积百分比%1尺寸2平面度3螺纹4表面锈坑5其它合计为简化计算和作图，把频数少的“位置度”、“割口粗糙”、“垂直度”、“表面划伤”四项合并为“其它”项。序号项目频数累积数累积百分比%1尺寸26426455.22平面度12438881.23螺纹5344192.34表面锈坑1745895.85其它20478100合计478步骤之三：计算累积数、累积百分比并填入统计表将各分类项目及出现的频数，按其频数从大