质量管理软件实习报告最完整版附操作流程.docx

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质量管理软件实习报告最完整版附操作流程

中国计量学院

经济与管理学院

实习报告

实习类别：

质量管理软件实习

专业工商管理

班级

姓名

学号

指导教师

201X年X月X日

目录

一、质量管理基本统计分析……………………………………………………（3）

1.案例一…………………………………………………………………（3）

2.案例二…………………………………………………………………（3）

3.案例三…………………………………………………………………（3）

二、质量管理常用工具应用与分析……………………………………………（4）

1.排列图…………………………………………………………………（4）

2.直方图…………………………………………………………………（5）

3.散点图…………………………………………………………………（6）

三、正交试验设计应用与分析…………………………………………………（7）

四、统计过程控制应用与分析…………………………………………………（8）

五、测量系统分析………………………………………………………………（10）

六、综合案例分析………………………………………………………………（11）

1.综合案例一……………………………………………………………（11）

2.综合案例二……………………………………………………………（13）

一、质量管理基本统计分析

1.案例一

解：

由于电子产品的放大功率服从正态分布，实施指令如下：

①在工作表中输入C1列x为150，C2列y为350；②从“计算>概率分布>正态”进入“正态分布”对话框，选择“累积概率”，均值=250.7，标准差=38.03，输入列分别选择x与y，分别得出结果如下图。

则该指标不合格的概率P=1-（0.995487-0.0040496）=0.0085626。

2.案例二

解：

用超几何分布对案例二进行计算，实施指令如下：

①在工作表中输入C1列x为1，；②从“计算>概率分布>超几何”进入“超几何分布”对话框，选择“累积概率”，总体大小=1000，总体中的事件计数=50，样本数量=10，输入列选择x，得出结果如下图。

由结果可知，这批产品被判为接收的概率P=0.914692。

3.案例三

解：

用Poisson分布对案例三进行计算，实施指令如下：

①在工作表中输入C1列x分别为0、1、2，；②从“计算>概率分布>Poisson”进入“Poisson分布”对话框，选择“累积概率”，均值=0.5，输入列选择x，得出结果如下图。

由结果可知，当合格判定数为0时，接收概率为0.606531，当合格判定数为1时，接收概率为0.909796，当合格判定数为2时，接收概率为0.985612。

二、质量管理常用工具应用与分析

1.排列图案例2

解：

实施指令如下：

①在工作表中输入C1-T列为“缺陷项目”，C2列为“频数”并分别填入数据；②从“统计>质量工具>Pareto图”进入“Pareto图”对话框，选择“已整理成表格的缺陷数据”，“标签位于”选择“缺陷项目”，“频率位于”选择“频数”，再选择“不合并”，得出结果如下图。

根据频率在0-80%的因素为主要因素的原则，从上图可以看出，造成质量不良的主要原因是疵点、气孔和未充满，要减少不合格品应该首先从这三个方面着手。

2.直方图案例1

解：

实施指令如下：

①在工作表中输入C1列为“质量特性”并填入数据；②从“图形>直方图”进入“直方图”对话框，选择“包含拟合”，“图形变量”选择“质量特性”，得出结果如下图。

③再从“统计>基本统计量>图形化汇总”进入“图形化汇总”对话框，“变量”选择“质量特性”，得出结果如下图。

从上图可知，所做图形属于折齿形，这可能是因为测量方法或读数有问题。

此直方图的平均值为50.050，第一四分位数为47.000，第三四分位数为54.000。

3.散点图案例2

解：

实施指令如下：

①在工作表中输入C1列为“x（℃）”，C2列为“y（收率%）”并分别填入数据；②从“图形>散点图”进入“散点图”对话框，选择“包含回归”，得出结果如下图。

③再从“统计>回归>回归”进入“回归”对话框，“响应”选择“y（收率%）”，“预测变量”选择“x（℃）”，选项中的“新观测值的预测区间”为“50”，得出结果如下图。

由上图可知，该图属于典型形状中的强正相关的散点图，且其一元回归模型为y=-1.41+0.369x，当反应温度为50℃时，化工产品的收率在显著性水平α=5%时的置信区间为（16.9780,17.0494）。

三、正交试验设计应用与分析

案例3

解：

实施指令如下：

①在工作表中输入分别填入数据如下图；②从“统计>DOE>田口>创建田口设计”进入“田口设计”对话框，选择“3水平设计”，因子数=4，“设计”选择“运行L9”，③从“统计>DOE>田口>分析田口设计”进入“分析田口设计”对话框，“响应数据位于”选择“y1”，“图形”选择“均值”，“分析”选择“均值”，得出结果如下图。

从极差分析可知RA>RC>RB，所以各因素对试验结果的影响程度从主到次分别为A>C>B。

故影响转换率的重要因素是反应温度，，而反应时间和用碱量的极差相近，均较小，所以A、B、C分别取水平3、2、2，即A3B2C2温度为90℃，时间为120min,用碱量为6%。

④再从统计>DOE>田口>分析田口设计”进入“分析田口设计”对话框，“响应数据位于”选择“y1y2y3”，“图形”选择“性噪比”，“分析”选择“性噪比”，得出结果如下图。

根据性噪比分析结果可知，A、B、C的重要性分别为A>B>C，最佳试验条件是A3B3C3。

四、统计过程控制应用与分析

案例3

解：

实施指令如下：

①在工作表中输入分别填入数据如下图；②从“统计>控制图>子组的变量控制图>Xbar-S（A）”进入“

控制图”对话框，选择“子组的观测值位于多列的同一行中”，空格中选择x1-x4，“Xbar-S选项”中，“估计”选择“Sbar（S）”，“检验”选择“执行所有的特殊原因检验”，得出结果如下图。

由于检验结果显示点23和点25不合格，故将其剔除，重新制图如下：

由上图可知，CLX=3.888，UCL=4.655，LCL=3.121，CLS=0.471，UCL=1.068，LCL=0。

由判异准则可知，该过程属于稳态。

由于颗粒水分的规格界限是4±1所以做过程能力分析如下：

从上图可知，CP=0.66<0.67，说明其过程能力严重不足，应采取紧急措施和安全检查，必要时可停工整顿；CPK=0.59<0.66，说明样本中心总体右偏，存在偏移量，应该调整过程加工的分布中心，减小偏移量。

五、测量系统分析

案例1

解：

实施指令如下：

①在工作表中输入分别填入数据如下图；②从“统计>质量工具>量具R＆R研究（交叉）”进入“量具R＆R研究（交叉）”对话框，“部件号”选择“部件”，“操作员”选择“操作员”，“测量数据”选择“数据”，“分析方法”选择“Xbar和R”得出结果如下图。

由上图的会话框可知，①根据量具的研究变异结果0.9185>0.5，可知该量具的精度较符合要求。

根据结果得出，重复性、再现性、操作员的研究变异为0.9185、0.00、0.00，重复性引起的研究变异较大。

由于重复性是由测量设备波动引起的，若设备有需要改进且经济条件允许，则改进设备，因为可以使结果更精确，还可以根据企业的条件对员工进行培训，从而减少人员波动带来的误差；②由“数据*操作员图”可知，1操作员的波动较大，比较之下，2、3操作员的较稳定，因此，可以对1操作员采取改进措施，以减小误差；③由“操作员乘部件交互作用图”可知，部件是1和3时，误差较大，说明操作员测量不稳定，可以对操作员进行培训，从而减小误差。

六、综合案例分析

1.综合案例一

解：

实施指令如下：

①在工作表中输入分别填入数据如下图；②从“统计>质量工具>能力分析>多变量（正态）”进入“多变量能力分析（正态分布）”对话框，在“变量”与“子组大小”中都选择供应商A-供应商D，“规格下限”输入“19.6”，“规格上限”输入“20.4”，得出结果如下图。

供应商A,...,供应商D的过程能力：

从结果可以得出如下分析：

从PPM合计（实测性能、预期整体性能）可直观看出，供应商D未能满足客户要求，故可将供应商D排除。

对比供应商A、供应商B、供应商C的过程能力Cp、Cpk。

供应商A的Cp=0.965，0.67

供应商B的Cp，Cp（B）=2.181>1.67，表明过程能力过高，但由于存在偏移量，过程能力指数下降到0.989，造成过程能力不足。

供应商C的Cp，Cp（C）=3.452>1.67，表明过程能力过高，但由于存在偏移量，过程能力指数下降到1.037，造成过程能力较差。

因此，对于供应商B、C的选择，须作下一部的分析。

供应商B、C的Cp大于1.67，表明过程能力过高，下面对这两家做进一步分析。

质量损失分析：

质量损失函数：

L（Y）=K*（Y-m）2

Y为质量特性值，m为目标值，K=丧失功能的损失/容差的平方

计算得供应商B平均质量损失为L（Y）=962.8406/30=32.0947

供应商C平均质量损失为L（Y）=1495.1863/30=49.8395大于供应商B

所以在供应商B、C之间应该选供应商B

综上所述供应商B供货综合能力最好，所以应选供应商B。

2.综合案例二

解：

因为p=0.278>0.05，所以可看成Xbar=Ybar。

因为p（F检验）=0.163>0.05，p（Levene检验）=0.101>0.05，所以可看成S2（x）=S2（y）。

因此，两组数据可看成一个总体。

因为CP=1.43>1.33，表明过程能力充分，但由于存在偏移量，过程能力指数下降到0.61，造成过程能力严重不足，所以调整过程加工的分布中心，尽量消除偏移量。

因为样本均值为8.358，接近9，所以可采取的措施是往废水里加酸，降低ph值，既使标准中心和分布中心尽量接近。