质量工程学课程实验指导书

1实验1：数据的整理与图示一、实验目的目的：1，熟悉统计质量控制常用工具。2，了解常用统计工具在质量控制中的重要作用。二、实验设备硬件器材：IBMPC兼容机一台软件环境：操作系统：MicrosoftWindows相关软件：Minitab等相关软件三、实验原理统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，现在这些方法可大致分为以下三类。（1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。它主要包括统计分析表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。（2）中级统计管理方法：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验设计法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。（3）高级统计管理方法：包括高级实验设计法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。Minitab提供了一套灵活的图形以支持各种分析需要。创建图形时有许多自定义选项可用，且创建图形后有更多可用。使用者可以根据实际需要从“图形”菜单中选择适合需要的图形，通常图形的用途可以分为：检查变量对之间的关系：散点图、矩阵图或边际图检查并比较分布：直方图、点图、茎叶图、概率图、经验累积分布函数图、箱线图比较变量的汇总或单个值：箱线图、区间图、单值图、线条图、条形图或饼图评估计数分布：条形图或饼图2绘制一段时间内的数据序列：时间序列图、区域图或散点图检查三个变量之间的关系：等值线图、3D散点图或3D曲面图除了可以从“图形”菜单中使用的图形以外，Minitab还在“统计”菜单上提供了特定于分析的图形（如控制图）。Minitab还有作为许多统计分析的一部分的内置图形。字符图形可供使用。四、实验方案案例一（直方图）假设你为一家洗发精制造商工作，所做的工作是需要确保洗发精瓶盖的紧固程度适当。如果瓶盖扣得过松，则有可能在装运过程中脱落。如果扣得过紧，消费者可能很难打开（尤其是在洗浴过程中）。你随机抽取一些瓶子样本，并检测打开瓶盖所需的扭矩。创建一个简单直方图或包含拟合正态分布的直方图来评估样本与目标值18的接近程度，以及数据是否呈正态分布，并解释结果。数据存储在工作表“罩.MTW”。案例二（直方图）东风汽车厂的发动机制造过程包括发动机活塞环制造子过程，厂方要求对活塞环制造过程建立均值－极差控制图，并对活塞环直径的变化进行控制。已知活塞环直径的规格为74毫米，规格上限USL=74.030毫米，规格下限LSL=73.970毫米。现已取得25个样本，每个样本包含5个活塞环直径的观测值，如表1所示，试建立直方图。并解释结果。序号样本数据序号样本数据序号样本数据序号样本数据序号样本数据174.03674.0091173.99416742173.99874.00273.99473.99873.98474.00174.01973.99773.99474.00574.00973.99273.98573.99573.99874.00574.00873.99373.9973.99673.996273.995773.9951274.0041773.9942274.00473.99274.0067474.01273.99974.00173.99474.00773.98673.9974.001747474.00574.00674.01174.00573.99674.00774.009373.988873.9851373.9831874.0062374.0174.02474.00374.00274.0173.98974.02173.99373.99874.01873.9974.00574.01573.99774.00374.00974.00273.98874.0127474.014474.002974.0081474.0061973.9842474.01573.99673.99573.96774.00274.00873.99374.00973.99474.00373.99374.01574.0057474.00574374.00974.00473.98473.99774.01573.9921073.9981574.01220742573.98274.0077474.01474.0173.98474.01573.9973.99874.01373.99573.98974.00773.99974.0274.01774.01473.99574.00774.00374.013表1五、实验报告1，按实验指导要求填写实验报告中的“一、实验目的，二、实验设备，三、实验原理”；2，按实验方案中给出的案例要求完成实验内容，并把详细的实验步骤填写在实验报告的“四、实验步骤”中；3，把问题思考中要求回答的问题填写在实验报告的“五、实验分析”中（可另附页）。六、问题思考1，把两个案例中要求绘制的直方图分别打印出来贴在实验报告上；2，分别解释这两个案例中的直方图反映了样本的哪些统计信息；3，对本实验的收获做自己的总结。4实验2：统计过程控制一、实验目的目的：1，熟悉休哈特控制图的原理和建立步骤；2，了解SPC相关软件的使用过程和方法。二、实验设备硬件器材：IBMPC兼容机一台软件环境：操作系统：MicrosoftWindows相关软件：Minitab等相关软件三、实验原理1，控制图的概念控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。控制图画在平面直角坐标系中，横坐标表示检测时间，纵坐标表示测得的目标特征值。按控制对象（目标特征值）的变化情况，控制图又分为两种：一种是稳值控制图，一种是变值控制图。稳值控制图。稳值控制图一般用于对产品质量或目标值恒定不变的目标实施状态进行控制，如下图所示，图中中心线表示计划目标值，虚线表示控制上下限。变值控制图。变值控制图用于对目标值随时间变化的目标实施状态进行控制。从计划线与实际线的对比，可看出目标实施状态，对于超出计划线的情况，查清超出的原因，采取措施，将其控制在计划线以下。52，控制图原理控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制的一种科学方法。图上有中心线、上只存在偶然波动时，产品质量将形成某种典型分布。例如，在车制螺丝的例子中形成正态分布。如果除去偶然波动外还有异常波动，则产品质量的分布必将偏离原来的典型分布。因此，根据典型分布是否偏离就能判断异常因素是否发生，而典型分布的偏离可由控制图检出。在上述车制螺丝的例子中，由于发生了车刀磨损的异常因素，螺丝直径的分布偏离了原来的正态分布而向上移动，于是点子超出上控制界的概率大为增加，从而点子频频出界，表明在异常波动。控制图上的控制界限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限，休哈特控制图的实质是区分偶然因素与异常因素两类因素。控制图的预防原理：控制图是如何贯彻预防原则的呢？这可以由以下两点看出：（1）应用控制图对生产过程不断监控，当异常因素刚一露出苗头，甚至在未造成不合格品之前就能及时被发现，在这种趋势造成不合格品之前就采取措施加以消除，起到预防的作用。（2）在现场，更多的情况是控制图显示异常，表明异常原因已经发生，这时一定要贯彻“查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳人标准。”否则，控制图就形同虚设，不如不搞。每贯彻一次（即经过一次这样的循环）就消除一个异常因素，使它不再出现，从而起到预防的作用。统计过程控制的实质：要精确地获得总体的具体数值，需要收集总体的每一个样品的数值。这对于一个无限总体或一个数量很大的有限总体来说往往是不可能的，或者是不必要的。在实际工作中，一般是从总体中随机地抽取样本，对总体参数进行统计推断。样本中含有总体的各种信息，因此样本是很宝贵的。但是如果不对样本进一步提炼、加工、整理，则总体的各种信息仍分散在样本的每个样品中。为了充分利用样本所含的各种信息，常常把样本加工成它的函数，一般将这个（或若干个）不含未知参数的样本函数称为统计量。过程控制的实质，就是这样一个统计推断过程，所依据的统计量的形式应根据计推断的6目的和应用的条件不同而有所不同。从实用和简化计算的角度来看，往往是利用样本的平均值和极差R来进行。值得注意的是，利用样本的平均值X-Bar及极差R推断总体的μ和σ时，由于总体构成的不均匀性以及抽样误差的存在，X-Bar及R的变化同μ及σ的变化并不完全一样，即使在工序处于稳定状态下，μ及σ本身并无异常变化，但从工序中抽取样本的X-Bar及R也是有所变化的也就是说，X-Bar及R都是随机变量，都有其特定的概率分布。它们各自的概率分布与总体分布既有一定的内在联系，又与总体分布不完全相同。在过程控制中，虽然通常依据一次抽样的结果进行一次统计推断，但由此所得出的结论却是建立在大量观测结果所遵循的统计规律的基础上的，是依样本统计量的概率分布来描述总体概率分布过程的。四、实验方案东风汽车厂的发动机制造过程包括发动机活塞环制造子过程，厂方要求对活塞环制造过程建立均值－极差控制图，并对活塞环直径的变化进行控制。已知活塞环直径的规格为74毫米，规格上限USL=74.030毫米，规格下限LSL=73.970毫米。现已取得25个样本，每个样本包含5个活塞环直径的观测值，如表1所示，试建立并分析均值－极差控制图，在确认过程处于控制状态后，延长其控制线，作为控制用控制图使用。为了进行日常管理，厂方又取了15个样本，如表2所示，试对其进行控制。序号样本数据序号样本数据序号样本数据序号样本数据序号样本数据174.03674.0091173.99416742173.99874.00273.99473.99873.98474.00174.01973.99773.99474.00574.00973.99273.98573.99573.99874.00574.00873.99373.9973.99673.996273.995773.9951274.0041773.9942274.00473.99274.0067474.01273.99974.00173.99474.00773.98673.9974.001747474.00574.00674.01174.00573.99674.00774.009373.988873.9851373.9831874.0062374.0174.02474.00374.00274.0173.98974.02173.99373.99874.01873.9974.00574.01573.99774.00374.00974.00273.98874.0127474.014474.002974.0081474.0061973.9842474.01573.99673.99573.96774.00274.00873.99374.00973.99474.00373.99374.01574.0057474.005747