第三章_质量控制资料PPT资料.ppt

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范例：

从3000包奶粉中抽取10包奶粉作为样本进行检验样本量：

也称样本大小样本中所含的个体数目范例：

从3000包奶粉中抽取10包奶粉作为样本进行检验其样本量n10,13,样本的统计量：

表示数据的集中位置，如平均值、中位数等；

平均值中位数：

搜集的质量数据按大小顺序排列，排在正中间的那个数就叫中位数。

表示数据的分散程度，如极差、标准差等。

极差：

是数据中最大值与最小值之差，一般用符号R表示。

标准差,14,五下舍，五上入，整五奇进偶舍。

在数据修约时，一般应对运算的最后结果进行修约，不可对同一数据连续修约。

质量数据的修约规则,15,质量数据的分布：

正态分布,16,“3”原则,17,现代质量管理不再把产品质量仅仅看成是产品与规格的对比，而是把产品质量看成一系列因素影响并遵循一定的统计规律在不停地变化着的。

这种观点称为产品质量的统计观点。

要对一个产品、生产过程或系统进行控制，首先要了解质量波动。

1.4产品质量的波动,18,人（Man）方法（Method）原料波动（Material）加工过程中所使用的仪器和设备（Machine）环境（Environment）,产品质量波动的原因（4M1E）,19,质量波动两大类,1正常波动由偶然因素，引起的质量波动。

质量管理中允许的波动，此时的工序处于稳定状态或受控状态。

机器的固有振动、液体灌装机的正常磨损工人操作的微小不均匀性原材料中的微量杂质或性能上微小差异仪器仪表的精度误差检测误差偶然因素是固有的，始终存在，对质量的影响较小，难以测量，消除它们成本大，技术上也难以达到。

20,质量波动两大类,2异常波动由系统因素，引起的质量波动。

质量管理中不允许的波动，此时的工序处于不稳定状态或非受控状态。

对这样的工序必须严加控制。

配方错误设备故障或过度磨损操作工人违反操作规程原材料质量不合格计量仪器故障异因是非过程固有，有时存在，有时不存在，它们对质量波动影响大，易于判断其产生原因并除去。

（在经济上是必须消除的）,21,正常波动与异常波动,22,1.5.1数据加工整理的必要性直接从原始记录、资料中搜集来的数据往往杂乱无章，难以直观看出其规律。

用数理统计方法对搜集到的数据进行加工整理后，才能从中得到进行质量管理的有用数据。

1.5数理统计在质量管理中的应用,23,提供表示产品质量特征的数据。

比较产品间的差异。

分析影响产品质量变化的因素。

分析产品质量数据间、质量数据与影响因素间、影响因素之间的相互关系。

研究取样与试验方法，确定合理的试验及试验设计方案。

1.5.2数理统计在质量管理中的应用范围,24,组织协调、专业技术,1.5.3数理统计方法的工作程序,收集数据,数、表、图形、特征值,统计规律,观察,分析,整理,归纳,判断,主要问题,提高质量,25,2质量控制方法,品质管理七大手法：

分层法、检查表、相关图法、排列图法、因果图法、直方图法、控制图法强调用数据讲话，重视对生产过程的控制。

可以解决质量管理中的大部分问题,26,2.1分层法（Delamination）,概念分层法又称分类法，即：

把收集来的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类整理，以便分析质量问题及其影响因素的一种方法。

分层的目的把错综复杂的影响因素分析清楚，以便数据能更加明确突出地反映客观实际。

27,

（1）操作者：

不同操作者、年龄、性别、技术水平

（2）机器：

设备类型、新旧程度、不同生产线、生产方式等。

（3）原材料：

产地、制造厂、成分、规格、批号等（4）操作方法：

不同的操作条件、工艺要求、生产速度等。

（5）测量：

测量者、测量位置、测量仪器、方法等（6）时间（7）其他：

缺陷部位、不合格项目、制造部门等。

质量数据分层的标志（4M1E）,28,例题：

某食品厂的水果罐头经常发生漏气，造成产品发酵、变质。

经抽检100罐后发现，漏气率达到38%。

对使用设备进行观测发现，一是由于A、B、C3台封罐机的生产厂家不同，二是所使用的罐盖是由2个制造厂提供的。

采用分层法分析漏气原因时采用按封罐机生产厂家和按罐盖生产厂家分层两种情况。

29,按封罐机生产厂家分层：

30,为降低漏气率，应采用B厂生产的封罐机。

按罐盖的生产厂家分类：

31,为降低漏气率，应采用二厂生产的罐盖。

多因素分层法,32,由上表看出，若采用B厂的封罐机和二厂的罐盖，漏气率从38%升高到43%。

因此，运用分层法时，不宜简单的按单一因素分层，必须考虑各因素的综合影响。

在分析时，要特备注意各原因之间是否存在相互影响，有无内在联系，严防不同分层方法的结论混为一谈。

注意事项：

33,2.2散布图（Dispersionpatternlaw）,定义：

也叫相关图，是研究两个变量之间关系的简单示意图。

34,2.2散布图,2个有关系的变量常有2种不同的关系：

确定性的函数关系和非确定性的相关关系作用：

发现和确认两组相关数据之间的关系；

并确认两组相关数据之间预期的关系。

相关图的分析，可以帮助我们肯定或者是否定关于两个变量之间可能关系的假设。

35,掌握要因对特性的影响程度,两个变量的相关类型,一般情况下，两个变量之间的相关类型主要有六种：

强正相关、弱正相关、不相关、强负相关、弱负相关以及非线性相关（曲线相关），如图所示。

36,散布图法作图步骤,

（1）确定研究对象。

（2）收集数据。

（3）画出横坐标x与纵坐标y，添上特性值标度。

（4）根据数据画出坐标点（5）与典型散布图进行比较判断,37,案例,某酒厂为了研究中间产品酒醅中的酸度和酒度2个变量之间存在什么关系，对酒醅样品进行了化验分析，结果如表1-4所示。

现利用散布图对数据进行分析、研究和判断。

表酒醅中酸度和酒度分析数据表,38,图酒度与酸度散布图,39,40,

（1）对照典型图例法把画出的相关图与6种典型图例对照就可得出2个变量之间是否相关及属哪一种相关的结论。

（2）简单象限法1）分别划1条与x、y轴平行的平行线，使得每条线左右两边的分布点相等或大致相等。

2）分别计算4个象限所拥有的点，当1、3象限点数大于2、4象限点数时为正相关，小于为负相关。

散布图的判断分析,41,42,散布图法注意事项,

（1）做散布图时，要注意对数据进行正确的分层，否则可能作出错误的判断。

（2）对明显偏离群体的点子，要查明原因。

对被确定为异常的点子要剔除。

（3）当收集的数据较多时，难免出现重复数据。

在作图时为了表示这种情况，在点的右上方标明重复次数。

（4）由相关分析所得的结论，仅适用于试验的取值范围内，不能随意加大适用范围。

在取值范围不同时，再作相应的试验与分析。

43,44,2.3直方图（Histogramlaw）,又称频数分布图,45,2.3直方图,通过对数据的加工整理，从而分析和掌握质量数据的分布情况和估算工序不合格品率的一种方法。

概念根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图.,46,47,直方图的作法七步,收集数据计算数据的极差确定组数k及组距h确定各组的边界值编制频数分布表：

画直方图在直方图的空白区域，记上有关的数据的资料,48,案例,某罐头厂生产的火腿罐头，重量标准要求在10001050g。

现应用直方图对产品重量分布状况进行分析。

（1）收集数据,表15产品重量数据表,49,

（2）计算数据的极差R（分布范围）本例中R=xmaxxmin=481=47（3）确定组距（h）本例取k=10，h=R/k=47/10=4.75（4）确定各组的边界值第1组下界限为：

Xmin最小测量单位/2本例中：

11/2=0.5；

加组距，以此类推。

50,表15频数、频率分布表,（5）编制频数分布表,51,（6）画直方图,重量,52,比较直观地看出产品质量特性值的分布状态，以便掌握产品质量分布情况。

判断工序是否处于稳定状态。

对总体进行判断，判断其总体质量分布情况。

掌握工序能力，估算工序不合格品率等.,使用直方图的优点和用途,53,对正常型直方图,54,不正常直方图,偏向型直方图,55,如：

一时原材料发生变化，一段时间内设备发生故障，短时间内由不熟练的工人替班等,孤岛型直方图,56,原因：

这是由于观测值来自两个总体、两种分布，数据混在一起。

双峰型直方图,57,原因：

测量方法、或读数存在问题，或处理数据时分组不适当等,折齿型直方图,58,某种原因使下（上）限受到限制时，容易发生“偏左型”（偏右型）。

偏态型直方图,59,原因：

当用剔除了不合格品的产品质量特性值数据作直方图时，往往会出现绝壁型直方图。

此外，亦可能是操作者的工作习惯，习惯于偏标准下限，于是出现左边绝壁的直方图。

绝壁型直方图,60,原因：

与双峰型类似，由于多个总体、多种分布混在一起。

由于生产过程中缓慢变化因素影响造成。

平顶型直方图,61,直方图的形状分析与判断,正常型直方图,数据图形分布正常是否就说明工序稳定？

65,直方图为正常型时，还需判断过程满足规范要求（标准要求）的程度。

分布范围：

B=S，L（S为一批数据中的最小值，L为一批数据中的最大值）标准范围：

T=SL，Su（SL为标准下界限，Su为标准上界限）,直方图与标准比较,66,当产品质量特性值符合规定标准时，其对应的直方图，必定在标准范围之内。

符合规定的直方图大致有下面四种类型：

直方图在标准范围内的情况,67,直方图的分布范围B位于标准范围T内，旦有余量;

直方图的分布中心与标准中心近似重合；

这是理想的直方图。

此时，全部产品合格，工序处于正常管理状态。

直方图在标准范围内的情况,68,直方图的分布范围B位于标准范围T内，数据变化仍比较集中，但分布中心偏移标准中心，并且直方图的一侧已达到标准界限，此时状态稍有变化，产品就可能超出标准，出现不合格品。

因此，需要采取措施，使得分布中心与标准中心重合。

直方图在标准范围内的情况,69,直方图的分布范围B没有超出标准范围T，但没有余量。

此时分布中心稍有偏移便会出现不合格品，所以应及时采取措施，缩小产品质量特性值的分布范围。

直方图在标准范围内的情况,70,直方图在标准范围内的情况产品质量特性值的分布非常集中，致使直方图的分布范围B与标准范围T之间的余量过大。

此时，可对原材料、设备、工艺等适当放宽要求，降低生产成本;

加严标准，提高产品的性能,直方图在标准范围内的情况,71,产品质量特性值的分布中心向左（或向右偏离标准中心，致使直方图分布范围B的下界限（上界限）超出标准范围T的下界限（或上界限），因而在下界限（或上界限）出现不合格品，此时，应设法提高（或降低）产品质量特性值的平均值，使直方图的分布中心向右（或向左）移动，从而使直方图的分布范围完全落在标准范围之内。

直方图超出标准范围内的情况,72,此时，在标准上界限和下界限都出现不合格品。

这种情况通常是由于产品质量特性值的标准差太大。

应及时采取技术措施，降低分布的标准差；

如果属于标准定得不合理，可以放宽标准范围。

直方图超出标准范围内的情况,73,直方图的分布范围B大大超出标准范围T，此时已出现大量不合格品。

必须立即分析原因，采取紧急措施;

如果标准允许改变，就重新修订标准。

直方图超出标准范围内的情况,74,M,TL,TU,M,TL,TU,与规范界限（公差）的比较分析,M,TL,TU,M,TL,TU,M,TL,TU,直方图图形正常且在标准范围内，是否就说明工序稳定？

78,控制图是通过图形的方法，显示生产过程随着时间变化的质量波动，并分析和判断它是由于偶然性因素还是由于系统性因素所造成的质量波动。

控制图是控制生产过程状态，保证工序能力的重要工具。

应用控制图可以对工序过程状态进行分析、预测、判断、监控和改进。

2.4控制图（Controlchartlaw）,79,控制图的基本模式,控制图是用于分析和判断工序是否处于控制状态所使用的带有根据质量特性或其特征值求得的中心线和上、下控制界限的直角坐标图。

80,控制图原理：

当生产条件正常，生产过程比较稳定，且仅有随机因素再起作用的情况下，其产品的质量特性分布为正态分布。

根据正态分布理论，若过程只受随机因素的影响，即过程处于统计控制状态，则过程质量特性值有99.73%的数据（点子）落在控制界限内，且在中心线两侧随机分布。

若过程受到异常因素的作用，典型分布就会遭到破坏，则质量特性值数据（点子）分布就会发生异常。

两类错误是不可避免的一般把控制范围定在平均值的3“3原则”,按产品质量的特性来分类，控制图可分为计量值控制图与计数值控制图；

按控制图的用途来分类，控制图可分为分析用控制图与控制用控制图；

2.4.1控制图的种类,84,适用于产品质量特性为计数值的情形。

例如：

不合格品数、不合格品率、缺陷数、单位缺陷数等离散变量。

常用的计数值控制图有：

1.不合格品率控制图（p图）。

2.不合格品数控制图（pn图）。

3.单位缺陷数控制图（图）。

4.缺陷数控制图（C图）。

计数值控制图,85,86,适用于产品质量特性为计量值的情形。

例如长度、重量、时间、强度、成分及收率等连续变量。

常用的计量值控制图有下面几种：

1.均值极差控制图2.中位数极差控制图3.单值移动极差控制图,计量值控制图,87,2.4.2均值-极差控制图最常用、最基本控制对象：

长度、重量、强度、纯度、时间、收率、生产量、水分含量、营养物质成分等计量值数据,控制图图主要用于判断生产过程的均值是否处于或保持在所要求的受控状态；

89,控制图R图用于判断生产过程的标准差是否处于或保持在所要求的受控状态；

90,控制图将二者联合运用，观察正态分布的变化,91,范例：

某植物油生产厂，采用灌装机灌装，每桶标称重量为5000g，要求溢出量为050g。

采用控制图对生产过程进行质量控制。

控制对象为溢出量，单位为g。

见表1溢出量控制图数据表。

均值-极差控制图的做法：

表2-15溢出量控制图数据表,解：

步骤1：

搜集数据随机抽取k组（一般为2025组）大小为n（一般为46，常取5）的样组。

原则：

是尽量使样本组内的变异小，样本组间的变异大，这样控制图才能有效发挥作用，因此，取样时组内样本必须连续抽取，而样本组间则间隔一定时间。

步骤2：

计算统计量计算每一组数据的平均值和极差，记入表中；

然后计算25组数据的总平均值和极差平均值。

平均值的有效数字应多取一位。

步骤3：

计算控制界限、作控制图、打点并判断：

先计算R图的控制界限,注：

D4、D3为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。

控制系数选用表,由控制图系数选用表可知，当n=5时,以这些参数作R控制图，结果如下图所示：

计算图的控制界限,注：

A2为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。

控制系数选用表,由控制系数选用表中可知，当n=5时,以这些参数作平均值控制图，结果如下图所示：

因此可以判定灌装过程处于稳定受控状态。

常规控制图控制线公式,控制图正常的表现：

（1）所有样本点都在控制界限之内；

（2）样本点均匀分布，位于中心线两侧的样本点约各占1/2；

（3）靠近中心线的样本约占2/3；

（4）靠近控制界限的样本极少。

2.4.3控制图处于控制状态的分析,107,1、控制图上的点子不在控制界限即在控制范围内；

2、控制图上的点子排列有缺陷；

控制图没有处于控制状态的分析,108,一点或多点落在控制限外，表明过程出现了较大的异常波动,控制图的观察与分析,109,偏移状：

点子在中心线一侧多次出现，表明过程均值可能发生偏移；

控制图的观察与分析,110,点子排列出现下述异常现象：

连续7点或更多点在中心线同一侧（7点链）；

连续11点中至少有10点在中心线同一侧；

连续14点中至少有12点在中心线同一侧；

连续15点中至少有14点在中心线同一侧；

连续20点中至少有16点在中心线同一侧；

造成分布中心偏移的典型因素有：

不良的加工习惯，使用不同的原料等。

控制图的观察与分析,111,趋势状（倾向）：

点子出现连续上升或连续下降的趋势，表明过程均值在逐渐增大或逐渐减少。

控制图的观察与分析,112,连续7点或更多点连续上升或下降；

应判断生产过程为异常状态。

这一般是由于过程存在某种具有变化趋势的因素所致，如刀具磨损、材料或溶液失效、设备老化等。

控制图的观察与分析,113,接近：

点子出现在控制界限附近，即点子远离中心出现在2-3的范围内出现。

控制图的观察与分析,114,连续3点中有2点超出2警戒线；

连续5点中有3点或更多点超出2警戒线；

连续10点中有4点或更多点超出2警戒线；

控制图的观察与分析,115,层状：

点子集中在中心线附件+-之间，连续15点均落在中心区内,控制图的观察与分析,116,若连续15点以上落在中心线附近的带形区域内，此为小概率事件，出现这一情况也应判为异常。

可能情况：

1、测量数据不准，没能充分反映出数据的真实波动；

2、数据分层不当；

3、控制图使用太久而没有加以修改，以至失去控制作用；

控制图的观察与分析,117,1、控制图的应用条件；

质量指标要能够定量；

被控制过程必须具有重复性；

2、控制图只说明有异常原因发生，起一种警示信号作用。

3、控制图使用一段时间后，如出现下述情况之一，应重新计算中心线和控制界限线：

大修或停产；

工况发生较大变化；

质量发生明显改进，原控制界限显得太宽已失去控制作用。

2.4.4应用控制图时应注意的问题,118,

（一）因果图的概念和作用又称鱼骨图（fishbonediagram）、鱼刺图、树枝图用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性的因素（所有可能原因）,2.5因果图,目的：

解决.日期：

年月日作者：

.,质量问题,原因类别,第一层原因,原因类别,第一层原因,第一层原因,第一层原因,第一层原因,第一层原因,原因类别,原因类别,第二层原因,第二层原因,原因,结果,

（二）因果图的制作步骤对某糕点生产企业存在的裱花蛋糕微生物超标的质量问题进行因果图分析。

确定需要分析的质量特性即针对什么问题寻找因果关系例如：

产品质量、质量成本、产量、工作质量等问题,裱花蛋糕微生物超标,召集同该质量问题有关的人员参加的会议，充分发扬民主，各抒己见，集思广益，把每个人的分析意见都记录在图上。

画一条带箭头的主干线，箭头指向右端，将质量问题写在图的右边，确定造成质量问题类别。

裱花蛋糕微生物超标,一般按4M1E的5大因素分类,裱花蛋糕微生物超标,原料,机器,操作者,环境,测量,然后围绕各原因类别展开，按第一层原因、第二层原因、第三层原因及相互因果关系，用长短不等的箭头画在图上，逐级分析展开到能采取措施为止。

讨论分析主要原因，把主要的、关键的原因分别用粗线或其他颜色的线标记出来，或者加上方框进行现场验证。

裱花蛋糕微生物超标,原料,果酱微生物超标,色素微生物超标,奶油微生物超标,包装材料微生物超标,机器,打奶油机消毒不好,未按时消毒,氯浓度低,操作者,卫生意识差,培训不够,人员卫生差,手未消毒,工作服不洁,环境,蛋糕贮存环境差,未按时消毒,温度高,空调制冷能力差,裱花温度差,消毒不好,温度高,臭氧发生器故障,空调制冷能力差,测量,检验错误,抽样方法错误,没有校正,测氯卡失败,量具不准,记录必要的有关事项，如参加讨论的人员、绘制日期、绘制者等。

对主要原因制订对策表，落实改进措施。

（一）排列图的概念又称帕累托图全称主次因素排列图将质量改进项目从最重要到次要进行排列，找出影响质量的主要问题。

2.6排列图法,50,100,150,100,50,0,0,帕累托曲线,频数,项目,排列图是由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成。

累计百分比（）,此图是一个直角坐标图，它的左纵坐标为频数，即某质量问题出现次数，用绝对数表示；

右纵坐标为频率，常用百分数来表示。

横坐标表示影响质量的各种因素，按频数的高低从左到右依次画出长柱排列图，然后将各因素频率逐项相加并用曲线表示。

累计频率在80%以内的为A类因素，即是亟待解决的质量问题。

（二）排列图的制作案例某食品厂2015年6月2日至6月7日菠萝罐头不合格项调查表菠萝罐头不合格项调查表,步骤：

制作排列图数据表，计算不合格比率，并按数量从大到小顺序将数据填入表中。

“其他”项的数据由许多数据很小的项目合并在一起，将其列在最后。

否则横坐标会变得很长。

表2-2菠萝罐头排列图数据表,画两根纵轴和一根横轴左边纵轴，标上件数（频数）的刻度，最大刻度为总件数（总频数）；

右边纵轴，标上比率（频率）的刻度，最大刻度为100%。

左边总频数的刻度与右边总频率的刻度（100%）高度相等。

横轴上将频数从大到小依次列出各项。

在横轴上按频数大小画出矩形，矩形高度代表各不合格项频数的大小。

画累计频率曲线，用来表示各项目的累计百分比。

在图上记入有关必要事项排列图名称、数据及采集数据的时间、主题、数据合计数等。

菠萝罐头不合格项目排列图,

（一）调查表的概念和作用又称检查表、核对表、统计分析表用来检查有关项目的表格作用：

收集、积累数据比较容易；

数据使用、处理起来也比较方便可对数据进行粗略的整理和分析,2.7调查表,

（二）调查表的种类1.工序分布调查表又称质量分布检查表对计量值数据进行现场调查根据以往的资料，将某一质量特性项目的数据分布范围分为若干区间而制成的表格，用以记录和统计每一质量特性数据落在某一区间的频数。

产品重量实测值分布调查表产品名称：

糖水菠萝罐头生产线：

A调查者：

张三日期：

2015-2-2,2.不合格项调查表主要用来调查生产现场不合格项目频数和不合格品率，以便继而用于排列图等分析研究。

表2-8是某食品企业在某月玻璃瓶装酱油抽样检验中外观不合格项目调查记录表。

玻璃瓶装酱油外观不合格项目调查表调查者：

李四地点：

包装车间日期：

年月,质量管理传统7种工具小节,总结,概念所谓