最新3.直方现分布I直方图分析方法ppt课件.ppt

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1、3.直方现分布I直方图分析方法二、直方图的制作1.收集数据并记录例10.2-1：2.找出数据中的最大值、最小值最大值xmax=63，最小值xmin=38,3求极差（R）则极差R=xmax-xmin=63-38=25,区间[S,L]=[xmin,xmax]称为散布范围。8．统计各组频数，作频数分布表将所有原始数据，按其数值大小归入相应的组中，并统计各组的数据个数，即频数fi。各组频数填好后检查一下其总数是否与数据个数相符，避免重复或遗漏。9．画直方图⑴将频数分布表图表化，以横轴表示数值的变化，纵轴表示频数；⑵横轴与纵

2、轴各取适当的单位长度。再将各组的组界分别标在横轴上，各组界应为等距分布；⑶以各组内的次数为高，组距为宽；在每一组上画成矩形，则完成直方图；⑷在图的右上角记入相关数据履历（数据总数n，平均值x，标准差σ…），并划出规范的上、下限；⑸填入必要事项：产品名称、工序名称、时间、制作日期、制作者等。1381421481451401411391401411381381391441381391361371371311271381371371331401301361281381321451411351311361311341361

3、37133134132135134132134121129137132130135135134136131131139136135例8.2-2:某厂成品尺寸规范为130至160mm，今按随机抽样方式抽取60个样本，其测定值如表，试制作直方图。解：R=148-121=27k=1+3.32logn＝1+3.32log60=1+3.32(1.78)=6.9即约可分为6组或7组，本例取7组。组距h=27/7=3.86mm，取组距h＝4mm第一组下界限可取为xmin－（h/2）＝121－2＝119；下界限也可取xmin－测量

4、单位/2，本例测量单位为mm，故可取下限为xmin－0.5＝120.5,而上限则为124.5mm。第二组的上界限值就是第二组的下界限值，第二组的下界限值加上组距就是第二组的上界限值，也就是第三组的下界限值，……，依此类推，可定出各组的组界。求组中点，作频数分布表画直方图三、直方图的观察和分析1.判断分布类型正常型与异常型常见的六种异常型频数直方图：锯齿型陡壁型孤岛型高原型双峰型偏态型异常型：工序中有异常原因正常型：中间高，两边低，左右近似对称工序处于稳定状态1）孤岛型出现这种情况是夹杂了其他分布的少量数据。如原

5、料发生变化；设备短时间故障；中间有不熟练的人员参与加工；测量有错误；工序调节错误等所引起。出现这种分布，表明一定有异常原因存在，只要去除，就可满足过程要求，生产出符合规范的产品。2)双峰型如:两台机器，两家不同供应商，两种工艺等生产的产品混在一起时。因测量值不同的原因影响，应先分层后再作直方图。观察值来自两个总体,即当两种不同分布（且其平均值相差较大）混在一起时，常出现这种形状。数据分组太多;量仪误差太大;测量方法有问题或读错数据；假造数据；测量仪器误差过大；设备/工装异常；组数的宽度不是倍数时。3)矩齿型4）陡壁

6、型经全数检查后，剔除不合格品后的数据作图。5）偏态型当下限（或上限）受到规范等因素限制时；工具磨损或松动时。当尾巴拖长时，应检查是否在技术上能够接受。上限－偏右下限－偏左6）平顶型多总体混在一起；缓变因素起作用；质量指标的均匀变化。四、直方图使用的注意事项1、异常值应去除后再分组；2、直方图是从样本测量值推测总体分布的最简单有效的方法；3、应取得时间、原料、测量者、设备、环境条件等方面的详细的数据资料；4、进行过程管理及分析改善时，可利用分层法，将更容易找出问题的症结点。§8.3因果图一、因果图的概念所谓因果图是一

7、种用来分析一个问题的特性(结果)与影响其特性的因素(原因)的图。它把影响产品质量的诸因素之间的因果关系清楚地表示出来，使人一目了然，便于采取措施解决，因此，因果图广泛应用于制造业和服务业中。因果图是日本著名质量管理学者石川馨博士提出,所以又称“石川图”，特性要因图或鱼刺图。二、因果图的分类原因追求型WHY?对策追求型HOW?生产效率为什么这么低？为什么废品率这么高？为什么员工流动率这么高？为什么顾客投诉这么多？为什么过程波动这么大？如何提高生产效率？如何防止不合格品的产生？如何降低生产成本？如何提高过程的有效性和效

8、率？三．如何绘制因果图因果图由质量问题（特性、结果）和影响因素（原因）两部分组成。1、确定特性。在未绘制之前,首先应决定问题或质量的特性是什么?因果图的绘制步骤：6.记载所依据的相关内容。如制作目的、制作日期、制作者、参与人员等。5、分析标出的原因是否有遗漏，然后圈出主要的原因以作进一步讨论或采取对策；4、依据大要因再细分中要因，依据中要因细分更小的小要因，