B061质量控制-统计过程控制J

2019/8/201第四章质量控制（A）----统计质量控制数据知识与统计基础统计过程控制控制图的原理与应用2019/8/202质量管理过程质量计划质量控制质量改进质量保证设定质量目标辨识顾客是谁确定顾客的需要开发应对顾客需要的产品特征开发能够生产这种产品特征的过程建立过程控制措施，将计划转入实施阶段评价实际绩效将实际绩效与质量目标对比对差异采取措施提出改进的必要性做好改进的基础工作确定改进项目建立项目小组为小组提供资源、培训和激励，以便：诊断原因设想纠正措施建立控制措施以巩固成果质量审核质量认证2019/8/203一、质量数据及其类型•数据即对象的观测值。质量数据即质量特性的观测值。A.计量数据（连续）B.计数数据（离散）C.顺序数据（比较、评分、优略）D.定名数据（命名区分）（应用类型）•意见数据•可观测数据•结果数据•流程数据2019/8/204数据类型•A.计量数据–可连续取值，或可以用测量工具具体测出的数据。–具有连续性，可以是小数。–可以取给定范围内的任何一个可能的数值。•B.计数数据•不能连续取值，或者说只能用查数的方法取得的数据。•只能取一组数值，而不能取这些数值之间的值。•可分为：–计件值：对产品按件检查时所产生的属性数据。–计点值：每件产品中质量缺陷的个数。–计数数据变换成比率后的数据还是计数数据。2019/8/205数据类型•顺序数据表示等级顺序，如：•对品牌的偏好、态度•满意度的评价•采购的可能性•评价等级•定名数据命名与区分，如：•顾客与非顾客•市场区域2019/8/206•D.意见数据（OpinionData）–不考虑正确与否的人们的意见和判断•E.可观测数据(ObservableData)–依据:并不是给予事物一个数字，就会使它成为数据有利平平不利实际的品质观测的意见时间2019/8/207•F.结果数据(ResultData)–无可争议的最后成果，客观存在–为了下次做得更好，需要准确确定•G.流程数据(ProcessData)–特指那些能及早得到的数据，以便在不利结果发生之前可及时调整2019/8/208应用数据注意！•可观测的数据比意见数据更好–最好能为社会各界人士认同•流程数据比结果数据更好•如果只能得到意见数据,应该假设某些可观测的指标被遗漏了,需要继续收集数据•不能把意见看成事实2019/8/209考察意见调查和反馈表格时要注意！•要拟定不暧昧、不偏颇的问题极困难•意见提供的只是一张快照，而不是在不同时间的许多不同观点•意见会受到不相干时间的影响•我们不能假设有回应的人可以代表没回应的人•问卷格式很少采用开发式问题，它们的分类结构方式，并不见得与被调查者经验吻合，可能过于复杂而需要花费时间理清结构•所问的常常采用“找罪犯或替罪羔羊”的管理哲学2019/8/2010总体数据与样本数据•总体:总体又叫母样，是研究对象的全体。–总体不仅是指研究对象的全体，而更多的是指每个个体的质量特性数值的全部。•个体：构成总体的基本单位。•样本：又称子样，是从总体中抽出的一部分个体的集合。•样品：样本中的每个个体。•样本量：样本中所包含样品数目。2019/8/2011抽样：从总体中抽取子样的活动–随机抽样：从一批产品中随机抽取，每件产品具有相同的概率。–系统抽样：按照一定规律，例如每过一段时间，抽取若干种产品为子样的方式。2019/8/2012二、数据的收集与判断过程•收集数据的目的•测量者与被测量者的关系•收集方法的正确性•数据收集判断过程2019/8/20131.收集数据的目的判断生产过程是否处于稳定状态，以便对生产过程进行预防性控制。对一批产品的质量进行判断和验收。明确目标是成功测量不可或缺的要素•先确定测量对象的意义，然而决定测量的目的–例：填报工时卡（打卡）–工时卡测量什么？–为何员工进出要测量？•试想你有了数据后能有什么用处，有更简单的方法取得数据吗？2019/8/20142.理顺衡量者和被测量者的关系•谁是测量者和解释者，为什么选他们来做？•测量本身如何影响两者之间的关系–开始时的关系如何，希望达到什么样的关系？–测量中隐含的某种尊卑关系–上述潜在的尊卑关系，有多少可以通过测量者所采用的方式以及被测量者的参与而减轻？•消除被测量者的疑心2019/8/20153.论证数据收集方法的正确性•明确数据收集的标准–什么叫“准时起飞”？•数据收集的真实性–Craighead，John和Frank，John从事的动物冬眠研究——大白熊体温测量2019/8/20164.收集判断过程•1）获得数据，并进行描述整理。•2）对数据进行统计分析，来研究其规律性。——统计参数/统计工具和方法–中心倾向：平均值、中位数等。–数据分散程度：方差、标准偏差、极差等。•3)根据分析的情况，做出科学判断2019/8/2017•样本中位数：按照数据大小顺序排列，位于中间的数值叫中位数。如果样本数为偶数，则取位于中间的两个数据的平均值为中位数。•样本极差：表示一组数据分布的范围，是指数据中最大值与最小值的差。•样本方差和标准差：用来测量数据波动幅度大小x~minmaxXXR112nxxSnii2019/8/20183)根据分析的情况，做出科学判断•收集判断过程总体子样抽样测定数据整理判断2019/8/2019收集质量数据的注意事项•1.明确搜集数据的目的•2.对数据进行整理和分类归组，数据的整理尽量图表化•3.与数据相关的信息必须纪录并加以保存•4.字迹清楚易懂•5.抽样与测定工作标准化2019/8/2020数据的修整•四舍五入•四舍五入的修正:–大于五进位，小于五舍弃，恰逢五则进位与舍弃机会均等。2019/8/2021三、随机变量及其分布2019/8/2022（一）随机变量•表示随机现象结果的变量称为随机变量。常用大写字母X，Y，Z等表示随机变量,它们的取值用相应的小写字母x，y，Z等表示。•假如一个随机变量仅取数轴上有限个点或可列个点，则称此随机变量为离散随机变量,或离散型随机变量。比如，设X是一只铸件上的瑕疵数，则X是一个离散随机变量，它可以取0，1，2，…等值。可用随机变量X的取值来表示事件，如“X=0”表示事件“铸件上无暇疵”，“X=3”表示事件“铸件上有三个暇疵”，“X＞3”表示事件“铸件上的暇疵超过三个”等等。这些事件可能发生，也可能不发生，因为调取0，1，2，…等值是随机的。•假如一个随机变量的所有可能取值充满数轴上一个区间（a，b)，则称此随机变量为连续随机变量，或连续型随机变量，其中a可以是-∞，也可以是+∞。比如一台电视机的寿命X（单位：小时）是在[0，Q）上取值的连续随机变量：“X=0”表示事件“一台电视机在开箱时就发生故障”，“X≦1000”表示事件“电视机寿命不超过1000小时”。2019/8/2023随机变量的分布•随机变量的取值是随机的，但还是有内在规律的。•这个规律可以用分布来描述。了解一个随机变量X的关键是要知道它的分布，分布的含义是：–X可能取哪些值？或在哪个区间上取值？–X取这些值的概率是多少？或在任一区间上取值的概率是多少？2019/8/2024离散型随机变量分布•离散随机变量的分布可以用分布列来表示，比如随机X取n值：x1，x2，…，xn，X取x1的概率为p1,X取x2的概率为p2,……X取xn的概率为pn。这些可以用一张表表示：Xx1x2…xnPp1p2…pn2019/8/2025连续型随机变量分布•连续随机变量调的分布可用概率密度函数p(x)表示，也记为f（x）。•它是一种表示质量特性X随机取值内在统计规律性的函数。概率密度函数p(x)有多种形式，它在以X发生概率为纵轴，X取值为横轴的平面坐标系上，概率密度（即单位长度上的概率或频率）曲线不同的位置、散布程度、分布形状，反映了质量特性的差别。•随机变量X的分布(概率密度函数)有几个重要的特征数，分别来表示分布的集中位置(中心位置)和散布大小。2019/8/2026连续型随机变量分布2019/8/2027（二）常见的产品质量分布1.二项分布进行n次独立试验，每次试验的结果只有两个“成功”或“失败”。设每次试验成功的概率为P（0P1），则在n次试验中成功次数为x的概率为P(x)=CnxPk(1-P)n-k，其中X=0，1，…，n二项分布的均值和方差分别为=nP，2=nP(1-P)2019/8/2028超几何分布•设有一批产品，批量大小为N，假定其中含有D个不合格品，则该产品的不合格品率为p=（D/N）×100%。从这批产品中随机抽取容量为n的样本，则样本中含有c个不合格品，c为一个随机变量。容量为n的样本中恰好含有c个不合格品的概率服从超几何分布。nNcnNpNcNpnNcnDNcDCCCCCCcP)(C=0,1,2……nE(c)=npD(c)=np(1-p)[(N-n)/(N-1)]2019/8/20292、泊松分布•假设随机变量X服从参数为n,pn的二项分布，如果对于〉0•如：质量缺陷发生次数、故障发生次数的分布•我们就说X服从泊松分布，其均值和方差都为emppnpCmXPnpmmnnmnmnnnnn!)1(lim)(limlim2019/8/20303、正态分布•随机变量X服从正态分布，则x的概率密度为•由于正态分布应用很广，通常采用•x~N(，2)来表示正态分布•特别的，当=0，2=1时，称X服从标准正态分布，记为x~N(0，1)2)(2121)(xexf2019/8/2031正态颁布的特点2019/8/2032正态分布的概率2019/8/2033独立正态随机变量的线性组合也服从正态分布•设X,Y,Z为独立的正态随机变量，均值分别A,B,C，方差分别为L,M,N•则X,Y,Z的线性组合P=aX+bY+cZ也服从正态分布，其均值和方差为•=Aa+Bb+Cc•2=La+Mb+Nc2019/8/2034（三）中心极限定理•无论总体服务什么分布，只要样本量足够大，来自这个总体的随机样本的均值呈近似正态分布。•独立分布的随机变量之和的分布趋近于正态分布===质量参数的分布2019/8/2035（四）概率分布中有用的近似•二项分布的泊松近似——P趋近于0,n无穷，即大n小p•二项分布的正态近似——N足够大•泊松分布的正态近似——充分大2019/8/2036四、统计基础•统计是一门关于收集、组织、分析、解释和展现数据的科学。在质量管理实践中，测量和分析过程产生了各种各样的数据。统计的技术和方法为人们提供了一种从数据中获取信息，以形成决策和采取行动的有效途径。2019/8/2037(一)描述性统计•描述性统计有效地收集、组织和描述数据的统计方法。它可以提供自然原始数据的重要的定量信息。•集中趋势测量指标（均值、中位数、比例）•离散测量指标（极值、标准偏差、偏差）2019/8/2038(二)统计推断•统计推断是一个过程，它根据从总体中抽取的数据，获得关于总体未知特征的结论。①参数估计即根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。②假设检验是一种基本的统计推断形式，又称统计假设检验。根据样本数据推断关于总体的某一命题成立与否的系统化方法。③试验设计（DOE）就是在预先“设计”好的某种条件下有计划地进行试验，从而能够更迅速、更经济、更有效地获得预测某种现象的统计资料，并通过分析试验结果，从中归纳出具有普遍性和可重复性的规律的一种方法，它是科学和合理地制定试验方案及分析试验结果的一种数理统计工具，也称为称正交设计或实验设计。DOE是了解大量过程变量的影响，以及改进质量的强有力的工具。2019/8/2039(三)预测性统计预测性统计即为基于过去的数据来预测未来的统计过程。这一技术技术能够分清一个过程的特征并预测未来结果。•相关分析——研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。其中利用相关系数表示相