質(zhì)量檢驗-第八章

1、質(zhì)量檢驗理論與實踐 第八章鄧Email-dengyu02022022/8/101質(zhì)量檢驗培訓培訓內(nèi)容一、質(zhì)量檢驗基本概念和質(zhì)量檢驗依據(jù)二、質(zhì)量檢驗文件及其控制三、質(zhì)量檢驗方式和方法四、質(zhì)量檢驗的實施五、質(zhì)量檢驗結(jié)果的分析與報告六、理化檢驗與計量管理七、檢驗誤差和數(shù)據(jù)處理八、統(tǒng)計技術(shù)及其應用九、抽樣檢驗標準、檢驗方法及其應用2022/8/102質(zhì)量檢驗培訓第八章:統(tǒng)計技術(shù)及其應用1、統(tǒng)計技術(shù)在質(zhì)量檢驗中的應用方面2、變異和數(shù)據(jù)的特征值3、統(tǒng)計技術(shù)常用的三種典型分布；4、產(chǎn)品質(zhì)量分布基礎(chǔ)：排列圖、直方圖、工序能力等；5、產(chǎn)品質(zhì)量控制；6、正交試驗法及應用2022/8/1

2、03質(zhì)量檢驗培訓序1、統(tǒng)計應用的主要內(nèi)容統(tǒng)計資料樣本數(shù)據(jù)總體數(shù)據(jù)描述性方法分析性方法綜合分析統(tǒng)計推斷關(guān)聯(lián)分析時間序列分析度量中心趨勢和離散程度統(tǒng)計表和統(tǒng)計圖假設檢驗回歸相關(guān)分析擬合憂度和獨立性檢驗概率和概率分布指數(shù)估計2022/8/104質(zhì)量檢驗培訓序2、統(tǒng)計應用軟件1、Excell2、MINITAB3、SAS (Statistical Analysis System)4、SPSSX (Statistical Package for the Social Sciences)5、數(shù)據(jù)軟件大公司SAPOracle2022/8/105質(zhì)量檢驗培訓8.1:統(tǒng)計技術(shù)在質(zhì)檢中的應用方面1、檢驗準確度、精確

3、度分析；誤差理論研究及檢驗誤差分析。-應用分布理論2、分布的獲得及分布特征值計算。-應用直方圖、正態(tài)概率紙3、抽樣方案設計，以最少的抽樣量獲得最高的質(zhì)量保證應用統(tǒng)計抽樣及抽樣表4、以非破壞性檢驗取代破壞性檢驗應用散布圖及回歸分析，以金屬材料的硬度推斷其抗拉強度；5、以簡便的檢驗方法取代難度大的檢驗方法應用散布圖及回歸分析，如在煉鐵中以高爐爐渣推斷生鐵的含硫量；6、質(zhì)量統(tǒng)計分析工作中統(tǒng)計方法獲得廣泛應用如分析質(zhì)量問題可以應用排列圖、直方圖、正態(tài)概率紙等；分析產(chǎn)生質(zhì)量問題的潛在原因可以應用因果圖、關(guān)聯(lián)圖等；分析問題之間、因素之間的相關(guān)關(guān)系可以應用散布圖及回歸分析；其他還可以應用方差分析、回歸分析等

4、2022/8/106質(zhì)量檢驗培訓統(tǒng)計技術(shù)應用有關(guān)概念（1）概率分布（3）技術(shù)控制圖（6.3）數(shù)據(jù)分析（2）正態(tài)分布（3.2）二項分布（3.3）案例（11）回歸分析（7）質(zhì)量評定（9）其他統(tǒng)計方法（10）計數(shù)抽樣（8.1-5）顯著性檢驗（4）計量控制圖（6.2）計量抽樣（8.6）統(tǒng)計過程（5）2022/8/107質(zhì)量檢驗培訓統(tǒng)計技術(shù)和2000版ISO9000族標準ISO9001:1994ISO9000:2000統(tǒng)計技術(shù)“要素”“組元”“過程方法模式”質(zhì)管體系基礎(chǔ)與其他19個要素一起管理職責測量分析改進資源管理產(chǎn)品實現(xiàn)大于高于統(tǒng)計技術(shù)是質(zhì)量管理體系的一項基礎(chǔ)2022/8/108質(zhì)量檢驗培訓統(tǒng)計技術(shù)

5、在質(zhì)量管理體系的作用統(tǒng)計技術(shù)產(chǎn)品可測性過程可測性測量、描述、分析、解釋、建立模型理解變異性質(zhì)、程度、原因解決問題、提高有效性和效率促進質(zhì)量管理體系持續(xù)改進觀察、了解變異2022/8/109質(zhì)量檢驗培訓8.2 變異和數(shù)據(jù)的特征值1、變異（1）定義：是生物學中的一個概念，它指同一起起源的個體性狀差異。在統(tǒng)計技術(shù)中，說明客觀事物都是存在著變化和差異的。（2）統(tǒng)計技術(shù)研究的對象是變異，表現(xiàn)：統(tǒng)計技術(shù)中用“變異系數(shù)”，即標準差和平均值之比表示變量間的差異程度。在數(shù)據(jù)分析中，人們習慣用“離散性”、“波動性”等通俗語言來描述因事物變異而造成的數(shù)據(jù)變化程度。在過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)時，過程固有變異引起的數(shù)據(jù)的變

6、化，常用“分布”表示，如正態(tài)、二項分布2022/8/1010質(zhì)量檢驗培訓8.2 變異和數(shù)據(jù)的特征值1、變異（3）變異具有不同性質(zhì)一種是在過程受控（5M1E）下的變異，如機床的微小顫動，原材料、元器件在合格范圍內(nèi)的不均勻性等。這種在正常生產(chǎn)條件下，又不可避免的因素造成的變異，稱為正常變異。-容差保證另一種是在過程失控或過程條件變化發(fā)生的變異，稱為異常變異。-過程控制的主要對象控制圖、顯著性檢驗等統(tǒng)計技術(shù)的主要作用，就是通過識別變異的兩種不同性質(zhì)，進而達到控制過程和改進過程的目的。2022/8/1011質(zhì)量檢驗培訓8.2 變異和數(shù)據(jù)的特征值1、變異（4）變異具有規(guī)律性在受控狀態(tài)下反映變異的質(zhì)量特性

7、值往往符合一定的分布規(guī)律，這包括標準中強調(diào)的可以建立數(shù)學模型。統(tǒng)計技術(shù)中有多種統(tǒng)計分布來描述一定條件下不同性質(zhì)的變異規(guī)律例如：大多數(shù)質(zhì)量特性值的變異都服從正態(tài)分布；衛(wèi)生系統(tǒng)常用到對數(shù)分布電子、郵電部門常用到負指數(shù)分布2022/8/1012質(zhì)量檢驗培訓8.2 變異和數(shù)據(jù)的特征值2、數(shù)據(jù)的特征值數(shù)據(jù)的位置特征值平均值；中位數(shù)；中值；眾數(shù)數(shù)據(jù)的離散性特征值極差偏差平方和無偏方差（方差）標準偏差2022/8/1013質(zhì)量檢驗培訓8.2 變異和數(shù)據(jù)的特征值3、例:計算一組數(shù)值的估計的標準偏差例如你有一組n次的讀數(shù)（1）先求平均值：該組讀數(shù)：16、19、18、16、17、19、20、15、17、13，平均

8、值為17。（2）下一步求每個讀數(shù)與平均值之差，即 -1、+2、+1、-1、0、+2、+3、-2、0、-4。（3）對上面的數(shù)求平方值，即 1、2、1、1、0、4、9、4、0、16（4）再下一步，求和并除以n-1（本例n為10，n-1為9）。即估計的標準偏差與通過對上面總數(shù)取平方跟求得，即s=4.441/2=2.1（修約到小數(shù)點后一位） 2022/8/1014質(zhì)量檢驗培訓8.3:統(tǒng)計技術(shù)常用的三種典型分布1、正態(tài)分布公式式中為均數(shù)；為標準差；為圓周率；為自然對數(shù)的底，即2.71828。以上均為常數(shù)，僅X為變量 2022/8/1015質(zhì)量檢驗培訓8.3:統(tǒng)計技術(shù)常用的三種典型分布 正態(tài)分布 的圖形特

9、點特點是“兩頭小，中間大，左右對稱”.正態(tài)分布的密度曲線是一條關(guān)于對稱的鐘形曲線.2022/8/1016質(zhì)量檢驗培訓8.3:統(tǒng)計技術(shù)常用的三種典型分布 正態(tài)分布 的圖形特點特點是決定了圖形的中心位置，決定了圖形中峰的陡峭程度.2022/8/1017質(zhì)量檢驗培訓8.3:統(tǒng)計技術(shù)常用的三種典型分布正態(tài)與標準正態(tài)曲線及其面積分布標準正態(tài)分布時區(qū)間（-1，1）或正態(tài)分布時區(qū)間（-1，+1）的面積占總面積的68.27%；標準正態(tài)分布時間（-1.96,1.96）或正態(tài)分布時區(qū)間（-1.96,+1.96）的面積占總面積的95.00%；標準正態(tài)分布區(qū)間（-2.58,2.58）或正態(tài)分布區(qū)時間區(qū)（-2.58,

10、2.58）的面積占總面積的99%2022/8/1018質(zhì)量檢驗培訓8.3:統(tǒng)計技術(shù)常用的三種典型分布2、二項分布公式XB(n,p) 二項分布是說明結(jié)果只有兩種情況的n次實驗中發(fā)生某種結(jié)果為x次的概率分布。二項分布應用條件：(1) 每次實驗只有兩類對立的結(jié)果；(2) n次事件相互獨立；(3) 每次實驗某類結(jié)果的發(fā)生的概率是一個常數(shù)。 2022/8/1019質(zhì)量檢驗培訓8.3:統(tǒng)計技術(shù)常用的三種典型分布2、二項分布的圖形特點XB(n,p) n=10,p=0.7nPk 對于固定n及p，當k增加時 ,概率P(X=k) 先是隨之增加直至 達到最大值, 隨后單調(diào)減少. ：(1)二項分布圖形的形狀取決于P

11、和n 的大?。?2) 當P=0.5時，無論n的大小，均為對稱分布；(3) 當P0.5 ,n較小時為偏態(tài)分布,n較大時逼近正態(tài)分布。 2022/8/1020質(zhì)量檢驗培訓8.3:統(tǒng)計技術(shù)常用的三種典型分布3、泊松分布(Poisson)公式泊松分布是二項分布n很大而P很小時的特殊形式，是兩分類資料在n次實驗中發(fā)生x次某種結(jié)果的概率分布。設隨機變量X所有可能取的值為0 , 1 , 2 , , 且概率分布為：其中 0 是常數(shù),則稱 X 服從參數(shù)為 的泊松分布,記作XP( ).2022/8/1021質(zhì)量檢驗培訓8.3:統(tǒng)計技術(shù)常用的三種典型分布3、泊松分布的圖形 Poisson分布的性質(zhì):(1) Pois

12、son分布均數(shù)與標準差相等；(2) Poisson分布均數(shù)較小時呈偏態(tài),=20時近似正態(tài)；(3) n很大, P很小，nP=為常數(shù)時二項分布趨近于Poisson分布；(4) n個獨立的Poisson分布相加仍符合Poisson分布2022/8/1022質(zhì)量檢驗培訓8.4 產(chǎn)品質(zhì)量分布基礎(chǔ)1、產(chǎn)品質(zhì)量改進常用七種工具2、排列圖3、直方圖4、工序能力2022/8/1023質(zhì)量檢驗培訓8.4 產(chǎn)品質(zhì)量分布基礎(chǔ)例如：某生產(chǎn)過程中大批量生產(chǎn)某種產(chǎn)品，而且已知次品比例為1%，檢查隨機選取的1000個樣本。這批樣本中有次品15個的概率是多少？2022/8/1024質(zhì)量檢驗培訓8.4.1產(chǎn)品質(zhì)量分布基礎(chǔ)1、產(chǎn)品

13、質(zhì)量改進常用七種工具（1）因果圖（石川馨圖）因果圖又叫魚刺圖，用來羅列問題的原因，并將眾多的原因分類、分層的圖形，1953年由日本東京大學教授石川馨提出2022/8/1025質(zhì)量檢驗培訓8.4.1產(chǎn)品質(zhì)量分布基礎(chǔ)1、產(chǎn)品質(zhì)量改進常用七種工具（2）排列圖（柏拉圖） 排列圖又叫帕累托圖，它是將各個項目從最主要到最次要的順序進行排列的一種工具。 2022/8/1026質(zhì)量檢驗培訓8.4.1產(chǎn)品質(zhì)量分布基礎(chǔ)1、產(chǎn)品質(zhì)量改進常用七種工具（3）直方圖 直方圖是用來分析數(shù)據(jù)信息的常用工具，它能夠直觀地顯示出數(shù)據(jù)的分布情況。 2022/8/1027質(zhì)量檢驗培訓8.4.1產(chǎn)品質(zhì)量分布基礎(chǔ)1、產(chǎn)品質(zhì)量改進常用七種

14、工具（4）檢查表 調(diào)查表又叫檢查表、統(tǒng)計分析表等，用來系統(tǒng)地收集資料和積累數(shù)據(jù)，確認事實并對數(shù)據(jù)進行粗略整理和分析的統(tǒng)計圖表。2022/8/1028質(zhì)量檢驗培訓8.4.1產(chǎn)品質(zhì)量分布基礎(chǔ)1、產(chǎn)品質(zhì)量改進常用七種工具（5）分層法 通過分層可以獲得對整體進行剖析的有關(guān)信息。但有時由于分層不當，也可以得出錯誤的信息，必須運用有關(guān)產(chǎn)品技術(shù)知識和經(jīng)驗進行正確分層。 2022/8/1029質(zhì)量檢驗培訓8.4.1產(chǎn)品質(zhì)量分布基礎(chǔ)1、產(chǎn)品質(zhì)量改進常用七種工具（6）散布圖 散布圖是用來發(fā)現(xiàn)和顯示兩組相關(guān)數(shù)據(jù)之間相關(guān)關(guān)系的類型和程度，或確認其預期關(guān)系的一種示圖工具。 2022/8/1030質(zhì)量檢驗培訓8.4.1產(chǎn)

15、品質(zhì)量分布基礎(chǔ)1、產(chǎn)品質(zhì)量改進常用七種工具（7）控制圖（休哈特圖） 控制圖用來對過程狀態(tài)進行監(jiān)控，并可度量、診斷和改進過程狀態(tài)。2022/8/1031質(zhì)量檢驗培訓8.4.2產(chǎn)品質(zhì)量分布基礎(chǔ)2、排列圖的分類和制作步驟（過程分析方法）分類：1)分析現(xiàn)象用排列圖；2)分析原因用排列圖。制作步驟：1)確定所要調(diào)查的問題以及如何收集數(shù)據(jù)；2)設計一張數(shù)據(jù)表；3)將數(shù)據(jù)填入表中，并合計；4)作排列圖用數(shù)據(jù)表，表中有各項缺陷數(shù)、累計缺陷數(shù)、各項缺陷所占百分比，以及累計百分比；5)按數(shù)量從大到小順序填入表中，其它項的數(shù)據(jù)由許多小項目的數(shù)據(jù)合并在一起，不必計較他的大小排在最后；6)畫兩根橫軸和縱軸。左邊縱軸標上

16、件數(shù)（頻數(shù)）右邊縱軸標上比率（頻率）最大為100。橫軸標上各因素。7)由大到小依次排出各項；8)在橫軸上按頻數(shù)的大小畫出直方圖；9)在每個直方柱的右上方標出累計值（累計頻數(shù)和累計頻率百分數(shù)）描點，用實點連線，畫累計頻數(shù)折線（巴雷特曲線）。10)在圖上記入有關(guān)必要事項，如排列圖缺陷名稱，數(shù)據(jù)，單位，作圖人姓名以及采集數(shù)據(jù)的時間，主題，數(shù)據(jù)合計數(shù)等。2022/8/1032質(zhì)量檢驗培訓8.4.2產(chǎn)品質(zhì)量分布基礎(chǔ)3、直方圖的分類（數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布）根據(jù)這些數(shù)據(jù)找出質(zhì)量波動規(guī)律，預測工序質(zhì)量好壞，估算工序不合格率的一種工具分類：標準型：對稱型；鋸齒型：分組過多；偏峰型：頻數(shù)突然增加或減少；陡壁型：平均值遠

17、左離（或右離）直方圖的中間值；平頂型：幾種平均值不同的分布混合在一起；雙峰型：靠近直方圖中間值的頻數(shù)較少；孤島型：工序異常，測量錯誤或混有另一分布的數(shù)據(jù) 2022/8/1033質(zhì)量檢驗培訓8.4.2產(chǎn)品質(zhì)量分布基礎(chǔ)3、直方圖的作圖步驟 求極差R；確定分組的組數(shù)和組距， K為組 h為組距=R/K；確定各組界限；作頻數(shù)分布表；畫直方圖，以橫坐標表示質(zhì)量特性，縱坐標表示頻數(shù)，在橫坐標上標明各組組界，以組距為底，頻數(shù)為高，畫一系列的直方圖。在直方圖的空白區(qū)域記上有關(guān)數(shù)據(jù)的資料，如收集的數(shù)據(jù)的時間，數(shù)據(jù)的個數(shù)n平均值x，標準差s等等。分布的數(shù)據(jù) 2022/8/1034質(zhì)量檢驗培訓8.4.2產(chǎn)品質(zhì)量分布基

18、礎(chǔ)4、過程能力定義：過程能力，是指工序處于控制狀態(tài)下的實際加工能力。過程能力數(shù)量表示：通常用6倍總體標準差（6）表示，它的數(shù)值越小表明工序能力越強 2022/8/1035質(zhì)量檢驗培訓8.4.2產(chǎn)品質(zhì)量分布基礎(chǔ)4、過程能力指數(shù)定義：以符號Cp表示過程能力評定是指對過程能力能否滿足公差要求作出的評定，以衡量生產(chǎn)過程的工序水平。見書p1012022/8/1036質(zhì)量檢驗培訓8.5 產(chǎn)品質(zhì)量控制1、質(zhì)量控制內(nèi)容識別并確定過程，以做到及時發(fā)現(xiàn)和排除產(chǎn)品實現(xiàn)過程中的異常變異，做到過程控制按規(guī)定的檢驗方案，對過程和產(chǎn)品進行檢驗，使檢驗合格的產(chǎn)品保持一定的質(zhì)量水平。通過質(zhì)量審核、管理評審、過程控制、產(chǎn)品檢驗以

19、及顧客反饋等，研究分析和改進過程。質(zhì)量控制的重點是過程控制2022/8/1037質(zhì)量檢驗培訓8.5 產(chǎn)品質(zhì)量控制2、過程能力定義：過程能力，是指當過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)，過程符合容差范圍的能力。通常用散布的6倍標準差（6）表示過程能力，它的數(shù)值越小越好 過程能力和生產(chǎn)能力的區(qū)別：過程能力是指加工質(zhì)量方面的能力（和5M1E有關(guān)，和公差無關(guān)），它是衡量過程加工內(nèi)在一致性的，而生產(chǎn)能力則指加工數(shù)量方面的能力過程能力即穩(wěn)態(tài)下所能達到的最小變差。過程能力反映了穩(wěn)態(tài)下該過程本身所表現(xiàn)的最佳性能2022/8/1038質(zhì)量檢驗培訓8.5 產(chǎn)品質(zhì)量控制3、過程能力指數(shù)定義：過程能力指數(shù)(Process Capab

20、ility Index)簡稱PCI或Cp，以往稱為工序能力指數(shù)，現(xiàn)在則統(tǒng)一稱為過程能力指數(shù)。 過程能力一般是通過過程能力指數(shù)度量如下：Cp=規(guī)定的公差/過程變異度=T/6T/ 6 （雙側(cè)規(guī)范）式中，公差T=Tu-TL，Tu為公差上限，TL為公差下限，為質(zhì)量特性值總體的標準差，為其估計值 其中T反映了對產(chǎn)品的技術(shù)要求，而則反映過程加工的質(zhì)量，故在過程能力指數(shù)Cp中將6與T比較，反映了過程加工質(zhì)量滿足產(chǎn)品技術(shù)要求的程度，也即企業(yè)產(chǎn)品的控制范圍滿足客戶要求的程度。 2022/8/1039質(zhì)量檢驗培訓8.5 產(chǎn)品質(zhì)量控制4、根據(jù)T與6的相對大小可以得出（如下圖所示）三種典型情況 第一種情況：當T=6,Cp=1，從表面上看，似乎這是既滿足技術(shù)要求又很經(jīng)濟的情況。 2022/8/1040質(zhì)量檢驗培訓8.5產(chǎn)品質(zhì)量控制4、根據(jù)T與6的相對大小可以得出（如下圖所示）三種典型情況 第二種情況：由于過程總是波動的，分布中心有一偏移，不合格品率就要增加，因此，通常取Cp大于1。從式可知，當Cp=1.33，T=8，這樣整個質(zhì)量指標值的分布基本上在上下規(guī)范限制內(nèi)，且留有相當余地 2022/8/1041質(zhì)量檢驗培訓8.5 產(chǎn)品質(zhì)量控制4、根據(jù)T與6的相對大小可以得出（如下圖所示）三種典型情況 第三種情況：Cp小于1。這樣整個質(zhì)量指標值的分布則超出上下規(guī)范限制2022/8/