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统计过程控制(SPC)直方图分析
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摘要:直方图是针对某产品或过程的特性值,利用常态分布(也叫正态分布)的
原理,把 50 个以上的数据进行分组,并算出每组出现的次数,再用类似的直方
图形描绘在横轴上。
直方图
直方图是针对某产品或过程的特性值,利用常态分布(也叫正态分布)的原
理,把 50个以上的数据进行分组,并算出每组出现的次数,再用类似的直方图
形描绘在横轴上。
通过直方图,可将杂乱无章数据,解析出规则性,也可以一目了然地看出数
据的中心值及数据的分布情形。
在制造业,现场的管理干部经常都要面对许多数据,这些数据大多来自制造
加工过程的抽样测量得到,对于这些凌乱的数据,如果制作成直方图,并借助对
直方图的观察,可以了解产品质量分布的规律,知道其是否变异,并进一步分析
判断整个生产过程是否正常,问题点在哪里,为研究过程能力提供依据。
通过直方图,可以达到的目的
了解质量分布的状况,对质量状况分析有极其重要的参考价值;
显示波动的形态,知道其是否变异;
直观地传达有关过程质量分布情况的信息;
观察产品质量在某一时间段内的整体分布状况;
研究过程能力或预测过程能力;
求分配的平均值和
标准
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值;
调查是否混入两个以上的不同群体;
测知是否有虚假数据
制定产品的规格界限;
直方图(频数分布图)的制作步骤
收集同一类型的数据;
计算极差(全距);
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设定组数,计算组距、组界、中心值;
制作频数表;
按频数值比例画横坐标、纵坐标;
按纵坐标画出每个矩形的角度,代表落在此矩形中的点数;
判续直方图(对过程状态分析)。
直方图的常见形态与判定
1)正常型:是正态分布,服从统计规律,过程正常。
正常型
2)缺齿型:不是正态分布,不服从统计规律,可能的原因是:
有经验的人员故意做的假数据。
测量仪器精确度不够,而要求的精确度较高,检验员只好进行估计。
较多特性差异的数据混杂在一起。
缺齿型
3)偏态型:不是正态分布,不服从统计规律,可能的原因是:
习惯作业造成作业方法不对。
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工具、夹具、模具已经磨损或松动。
偏态型
4)离岛型:不是正态分布,不服从统计规律,可能的原因是:
数据输入人员在输入的过程中,可能把 10.01 输 10.10或 1.01。
过程中其他物料混入。
机台设备在过程中出现特殊原因,产生了变异。
离岛型
5)高原型:不是正态分布,不服从统计规律,可能的原因是:
人员做的假数据。
经过全检挑选的数据。
测量仪器精确度不够。
高原型