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时间:2020-10-04
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1、直方图与控制图老七种工具之三: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。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4—6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。例4-2某项目统计
2、数据为:xmax=63,xmin=38,极差R=xmax-xmin=63-38=25。区间[xmax,xmin]称为数据的散布范围(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4-2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4-2中n=100,故:k=1+3.31(1ogn)=1+3.31(log100)=7.62≈8一般由于正态分布为对称形,故常取k为奇数。所以例4-2中取k=9。(4)求出组距(h)。组
3、距即组与组之间的间隔,等于极差除以组数,即组距(5)确定组界为了确定边界,通常从最小值开始。先把最小值放在第一组的中间位置上。例4-2中数据最小值xmin=38,组距(h)=3,故第一组的组界为:(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▲第一组的中心值(w1)=(36.5+39.5)/2=38▲第二组的中心值(w2)=(39.5+42.52)/2=41▲其它各组类推,组中值如表4-7中所示。(7)统计各
4、组频数。统计频数的方法,如表4-7所示。(8)画直方图。以分组号为横坐标,以频数为高度作纵坐标,作成直方图,如图4-2所示。510152012345678943图4—2直方图22频数组号16182317152.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态(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。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
5、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。(1)正常型图形中央有一顶峰,左右大致对称,这时工序处于稳定状态。其它都属非正常型。正常型(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。偏向型(左)偏向型(右)(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。双峰型(
6、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。锯齿型(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。平顶型(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)。孤岛型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,TBSLTlTu(2)B位于T内,一边有余量,一边重合,分布中心偏移标准中心,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
7、格品。(S)LTlTuTBS(L)TlTuTB(3)B与T完全一致,两边无余量,易出现不合格品。TB(S)(L)TlTu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。TBSLTlTu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。TBSLTlTu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
8、局限性。老七种工具之七:控制图控制图是判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种有效方法。例如:美国某电气公司的一个工厂有3千人,制定了5千张控制图;美国柯达彩卷公司有5千人,制定控制图有3万5千张,平均每人7张。我国某飞机制造厂中的先进质量体系(AQS)中,要求一些工序必须作控制图。控制图原理质量具有波动性随机
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