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QC七工具之直方图

时间: 2015-10-10 来源: 未知 作者: SAS公司JMP事业部点击:
直方图(Histogram)是频数直方图的简称,它用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔,长方形的高度表示在给定间隔内的数据数。直方图的作用是:显示质量波动的状态;直观地传递有关过程质量状况的信息;掌握过程的状况,确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。


图一 正常型直方图

图一显示的就是一家电阻公司收集了一个批次的产品阻值数据,并以此为基础绘制而成的一张直方图。观察和分析直方图时应着眼于整个图形的形状。在正常型的直方图里,中部有一个山峰,左右两边逐渐降低,近似对称。这时,可以大致判定流程处于稳定状态,图一所示的直方图就属于这种状态。

应用直方图时,应当注意以下事项:

1. 当出现非正常型直方图,如偏向型直方图、双峰型直方图、孤岛型直方图等时,往往提示流程存在着严重的变异源,需要我们进一步调查原因。

2.即使直方图的形状呈正常形态,也不能马上断定工序合乎要求,还需要将此图与规格界限进行比较,以分析判断工序满足公差要求的程度。

3.不要孤立地分别使用直方图,如果能够将同一过程中多个变量的直方图整合到一起观察和分析,常常会有意想不到的效果。

接下来的三个小案例就是借助高级质量管理软件JMP对以上介绍的直方图原理的活学活用。

图二显示的就是一种双峰型直方图,之所以会出现两个山峰,是由于数据来自不同的总体,如把两个工人、两批原材料或两台设备生产的产品混在一起造成的。JMP软件可以把这两个不同总体的分布拟合形状和分布参数(如Location参数“平均值”和Dispersion参数“标准差”)都辨别和估算出来。


图二 双峰型直方图及其分布参数

图三显示的则是一张标记了上公差USL、下公差LSL和目标值Target的直方图,同时辅以包含Cp、Cpk、缺陷百分比Percent、百万分之缺陷数PPM和西格玛质量水平Sigma Quality等过程能力指数的表格,清楚地说明虽然该流程处于稳定状态,但是流程的能力还没有达到理想要求,应当设法采取措施,减少流程波动。


图三 与过程能力分析相结合的直方图

图四显示的直方图更凸显了运用JMP软件进行直方图分析所能取得的独特效果。因为在JMP软件中,直方图与原始数据表以及各个直方图之间是可以动态链接的,这样一来,我们可以一目了然地发现合格率高(大于87.5%)的生产批次均是在电流较大(大于6)和某些特定人员(2和3)操作的条件下产生的。因此,控制“电流”和“人员”这两个关键要素的工作就显得至关重要了。这样的分析方法既简单又有效,无疑会增强工程技术人员快速解决问题的实战能力。


图四 多变量动态链接的直方图

(end)

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