产品质量指标与数据概述18046

,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,4/27/2018,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,4/27/2018,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,4/27/2018,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,4/27/2018,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,4/27/2018,#,第二章,产品质量指标与数据,主要内容,2.1,产品质量指标,2.2,产品质量数据,2.3,数据分类,2.4,数据收集,2.5,数据整理,2.6,误差,2.1,产品质量指标,2.1.1,产品质量指标,指工厂所生产的产品为满足用户（消费者）的使用,要求,所,必需具有的特性，通常包括适用性、可靠性和,经济性,三,个方面。,产品质量指标,:,型号规格、精度、使用寿命、物理化学,性,能,、经济性、外观。,2.1,产品质量指标,2.1.2,产品质量指标类型,（,1,） 适用性指标：,反映产品的功能满足使用要求的限度,，,即,性能指标。,（,2,）工艺性指标：,反映产品可加工性指标，如标准化系数,，,通用化,系数、,单位,产品工时定额、,材料,消耗,定额。,（,3,）结构合理性指标：,包括产品的可修性指标、零部件,的,互换性,系数等。,（,4,） 安全性指标：,如含尘度、辐射、毒性、噪音、照明度等,。,2.1,产品质量指标,2.1.2,产品质量指标类型,（,5,）使用寿命指标：,反映产品所材质好坏、材料强度、,耐,磨,性、产品结构,的刚性,、精度保持,性,等,多种性能的综合性指标。,（,6,）可靠性指标：,对产品所规定的在规定条件下和规定,时,间,能够无故障地,工作,的可能性。,（,7,） 经济性指标：,生产成本和用户使用成本。,（,8,）批产品质量的均一指标：,产品质量特性的算术平均值,、,标准偏差,、合格品率、,废品,率、一,次交检合格率等。,2.2,产品质量数据,2.2.1,基于数据的管理,任何,企业的质量管理活动都不是凭主观想象作出结论,或,决策,的，而是基于反映客观实际的数据的一系列科学,管,理,活动。,取得,原始数据以后，通常可按照以下三个步骤来处理：,第一,步，将原始数据进行初步整理。,列,表法,、图形整理法、数据特征整理法,第二,步，对数据进行数理解析。,第三,步，统计推断。,质量控制,和决策是一个运用数理统计方法，从数据的收集入手，并对其进行初步整理、数理解析、统计推断的过程。,2.2,产品质量数据,2.2.2,质量数据的特点,质量,特性数据（简称质量数据）,：,反映,某产品的某项质量指标的原始数据如,纤维分离,度,、干刨花的含水率、胶合板的胶合强度、刨花板,的静,曲强度等,。,1,16.52,16.72,16.50,16.81,16.58,16.70,16.61,16.62,16.58,16.70,2,16.73,16.67,16.68,16.95,16.74,16.97,16.80,17.51,17.15,17.10,3,17.71,17.13,16.67,16.83,16.87,16.31,16.72,16.98,16.96,16.51,4,16.66,16.63,16.33,16.09,16.49,16.84,16.77,16.25,16.64,16.57,5,16.70,16.45,16.71,16.88,17.15,17.02,16.29,17.33,17.12,17.08,6,16.45,16.93,16.16,16.19,16.91,16.72,16.78,17.62,16.87,16.98,7,16.60,16.75,16.47,16.69,16.62,16.82,16.89,16.87,16.72,16.55,8,16.80,16.81,16.60,16.73,16.71,16.74,16.75,17.09,16.80,17.01,9,16.66,16.85,16.99,16.81,16.71,16.69,16.54,16.69,16.67,16.53,10,16.78,16.73,16.91,16.87,16.48,16.52,16.78,16.90,16.72,16.58,表,2-1,刨花板厚度尺寸表,2.2,产品质量数据,2.2,产品质量数据,2.2,产品质量数据,（,1,）质量数据的波动性,指,质量数据的不等同性，“波动”不仅意喻一秕数据,在,某个,值的上下随机变化，还意味着数据变化的幅度不大。,正常波动：,由偶然性原因和难以避免的原因造成的产,品质,量,波动,。,这,类原因是指设备、工具、材料、操作、环境等因素,的,细微,变化和差别。,一般情况下，正常波动在控制的前提下,是,允许,存在的。公差就是允许和承认这种质量波动现象的,程度,和,范围,。,2.2,产品质量数据,（,1,）质量数据的波动性,异常,波动：,因系统性原因或可以避免的原因而造成的,产品,质量,波动,。,这,类原因是指设备、工具、材料、操作、环境等的,重大,变化,和差别。,一般情况下，异常波动在生产过程中是不,允许,存在,的。所谓产品质量控制，就是要利用各种手段分析和,控,制,系统性原因造成的质量波动。,2.2,产品质量数据,（,2,） 质量数据的规律性,在,消除了系统性原因造成的异常质量波动后，,质量数,据,的波动并不是杂乱无章的，而是具有一定规律性,的,波动,。一般情况下，数据均会呈现“两边少，中间多,”,的,正态分布,（,Normal Distribution,）或近似正态分布,。,2.2,产品质量数据,则,这个随机变量就,称为,正,态随机变量,，正态随机,变,量服从,的分布就称为,正态分布,。,2.2,产品质量数据,正态分布：,是曲线,中,x,值,的均方差,，,表明,大量测量数据的,变异,集中,程度。决定了,曲线的,“胖”,“瘦”形状。,是总体分布的中心值,，,通常用,样本的,算术平均值,来,估计，表明了曲线,对称,轴,的横坐标位置。,2.2,产品质量数据,2.2,产品质量数据,2.2,产品质量数据,总体的均方差,（标准差）表明偏差的分布情况，,通常,用,样本标准差,S,来估计。,当,相同,不同时，曲线中心位置不变，但形状的“胖”,“瘦”各不相同。,2.2,产品质量数据,小，说明质量特性数据分布集中，产品精度高，这时的,正态分布曲线就“瘦”；反之，,大，说明质量特性数,据分布离散，产品精度低。,但在生产中不能忽视生产成本和现有的条件而盲目去要,求过高的加工精度。而只需保证,3,允许偏差。,2.2,产品质量数据,2.2.3,质量数据要求,质量,数据要真实可靠。,数据可靠性,依赖于抽样、实验或检测方法与技术。,准确度,(,Accuracy,),：,也,称正确度或准确性：指实际,测量所,得,的结果与被测对象的真实计量值,的,接近,程度。,精密度,(,Precision,),：,也,称为精度或重现性：指同一个,实验,的,重复测定值之间彼此相近的程度。,数据,的可靠性还一定程度地依赖于数据的,完整性,。,2.3,数据分类,(1),计数值数据,计数值数据：,指不能连续取值，只能计算个数的数值,。,例如：不合格品,件数、板材表面的,油污,个数,等。,计数值特点：,非连续性，在任何两个计数值之间,不可能,插入,无穷多个数值，否则将出现没有,表达,原,意义的数值。只能用整数表示。,计数,值还可以分为,计件值和计点值,。,2.3,数据分类,(1),计数值数据,计数,值还可以分为,计件值和计点值,。,计件值：,如合格品件数，一般服从,二项分布,（,Binomial distribution,）。,计点值：,如污点个数，一般服从,泊松分布,（,Poisson distribution,）。,2.3,数据分类,（,2,）,计量值数据,计量值：,指可以在某个区间上连续取值的数值，只要,测,量,仪器的精度能达到，计量值可以是某工区,间,上,的任何一个实数。如长度、重量、,温度等,。,计量值特点：,在任何两个计量值之间还可以插入无穷,多,个,数值，即可用小数表示,。,例：长度在,12m,之间，可连续取,1.1m,、,1.2m,、,1.3m,等，,在,1.1m,和,1.2m,之间又可以连续取,1.11m,、,1.12m,、,1.13m,等。,计量值数据一般服从或近似服从正态分布。,2.4,数据收集,2.4.1,个体、总体和样本,（,1,）个体,构成,总体（,Population,）或样本（,Sample,）的基本,单,位,称为个体（,Item,，,Individual,，,Unit,）。,基本单位,可以是一件物品，如一张刨花板，一张单,板,等,；也可以是一定量的物质，如,200ml,胶粘剂；,个体,还可以泛指观测量，如一组观测值为,x,1,，,x,2,x,n,，,则,任意一个观测值,x,i,就是一个个体。,2.4,数据收集,（,2,）总体,所要研究或考虑的个体的全体，称为总体，也称为母体。,总体与个体的划分是相对的概念。如当研究一个城市,中,各个企业,的质量情况时，每一个企业就成了一个个体,。,如果再研究,这上企业各车间、工段或小组的质量情况时,，,这个,企业,相,当,于一个总体。,构成总体的个体，应该是同类性质的事物，如两台,不同,型号的同类,机床，它们加工出的产品是两批同种零件,，,一般,应,属,于,两个不同的总体,。,2.4,数据收集,（,2,）总体,一个总体中所包含的个体数量没有一定的限制，可以是有限,的，也可以是无限的，视具体情况而定。,（,3,）样本,样本：,从,总体中抽取一部分,个体。,统计量：,在,质量管理中，表达样本统计性质的度,量值。,如,样本平均值、中位值、极差等,。,总体量：,表示,总体统计性质的度,量值。,质量管理是通过统计量的分析对总体量进行推测。,2.4,数据收集,2.4.2,数据收集过程,抽样：,从,总体中抽取样本的过程。抽样应遵循随机原则,，,即,总体中每一个个体被抽中的机会均等。,定,时间间隔、定数量间隔、定距离间隔,测试：,有,目的的实验活动，选择适当的测试方法，使,所测,得,的,数据,准确地表示客观事物的质量特性，,即它,所表示的,代,用,质量特性，要尽可能接近真正,质量,特性。,记录：,将,测试结果记录下来。记录的同时可对数据,进行修,约,。,要,记录测试的时间、地点、取样方法、,取样,人、,测试,方法,、测试人等必要事项。,2.4,数据收集,2.4.3,数据收集方法,抽签法：适用于,总体容量较小的场合。,随机,数表法,分层抽样,按时,间分层：,按生产日期、班次分层,按操作者分层：,按组别、工人等级分层,按设备分层：,按加工设备（同型号机床）、工具类型分层,按工艺方法分层：,按工艺方案分层（如人造板生产所用不同胶种、不同热压工艺等）,按原材料分层：,按原料来源、等级分层,2.5,数据整理,2.5.1,术语,（,1,）修约间隔,确定,修约保留位数的一种方式。当修约间隔的数值,一,经,确定后，修约值即应为该数值的整数倍。,例,1,：如指定修约间隔为,0.1,，修约值即应在,0.1,的整数倍,中,选取,，相当于将数值修约到一位小数,。,例,2,：如指定修约间隔为,100,，修约值即应在,100,的整数倍,中,选取,，相当于将数值修约到“百”数位。,2.5,数据整理,（,2,）有效位数,对,没有小数位且以若干零结尾的数值，从非零数字,最,左,一位向右数得到的位数减去无效零（即仅为定位用的零,）,的,个数；对其他十进位数，从非零数字最左一位向右数,而,得到,的位数，就是有效位数。,例,1,：,35000,：,35010,2,：,三位有效位数,35,10,3,：,两位有效位数,例,2,：,3.2,，,0.32,，,0.032,，,0.0032,均为两位有效位数,；,0.0320,则为三位有效位数。,例,3,：,12.490,为五位有效位数；,10.00,为四位有效位数,2.6,误差,2.6.1,误差基本概念,实验结果,-,实验数据,-,与其理论期望值不完全相同,（,1,）,绝对误差：,测量所得数据与其相应的真值之差,绝对误差,=,测得值,-,真值 客观真实值（未知）,约定真值,：世界各国公认的几何量和物理量的最高,基准,的量值。如,：,光在真空中,1s,时间内传播,距离,的,1/299792485,理论,真值：设计时给定或用数学、物理公式计算出的,给定值。,相对,真值：标准仪器的测得值或用来作为测量标准用的,标准,器,的,值。,2.6,误差,1,=,100% = 100% = 4%,1,G,1,G,1,的相对误差为,2,50,2,=,100% = 100% = 2.5%,G,2,G,2,的相对误差为,50,2000,2,- G,2,的测量效果较好,2.6,误差,2.6.2,误差产生原因,与检测系统的组成和各组成环节有关, 由被测对象本身引起的误差,性质,、状态、条件以及被测量的种类、状态, 因检测理论的假定产生的误差,实际情况,与假定情况不符, 检测系统各环节所使用的材料性能和制造技术引起的误差, 组成检测系统各环节的传递特性方面产生的误差, 检测系统各环节动力源的变化引起的误差,电流,、电压、气压、液压,等,2.6,误差,2.6.2,误差产生原因,与检测系统的组成和各组成环节有关,检测系统器件特性变化引起的误差,-,偏离设定值, 检测环境引起的误差,环境条件（温度、湿度、气压等）,差异、器件,的性能, 检测方法误差,检测方法、采样方法、测量重复次数、取样,时间、方法误差, 检测人员造成的误差,人员视觉、读数误差、经验、熟练程度、,精神原因,(,疲劳,),2.6,误差,2.6.3,误差分类,按误差来源：装置误差、环境误差、方法误差、人员误差,按掌握程度：已知误差、未知误差,按变化速度：静态误差、动态误差,按特性规律：系统误差、随机误差、粗大,误差,系统误差,（,System error,）,-,有规律可循,由特定原因引起、具有一定因果关系并按确定规律产生,装置、环境、动力源变化、人为因素,再现性,-,偏差（,Deviation,）,理论分析,/,实验验证,-,原因和规律,-,减少,/,消除,2.6,误差,随机误差,（,Random error,）,因许多不确定性因素而随机发生,偶然性（不明确、无规律）,概率和统计性处理（无法消除,/,修正）, 粗大误差,（,Abnormal error,）,检测系统各组成环节发生异常和故障等引起,异常误差,-,混为系统误差和偶然误差,-,测量结果失去意义,分离,-,防止,2.6,误差,2.6.4,检测精度,不同,场合,-,检测精度要求不同,例：服装裁剪（身长,/,胸围）,-,半厘米,；,发动机,活塞直径,-,微米级,按误差原因：, 正确度：,表征测量结果接近真值的程度,-,系统误差大小的反映, 精密度：,反映测量结果的分散程度（针对重复测量而言）,-,表示随机误差的大小,2.6,误差,2.6.4,检测精度,准确度：,表征测量结果与真值之间的一致程度,-,系统误差和随机误差的综合反映,例：坐标原点,-,真值点的位置,点,-,多次测量结果,2.6,误差,2.6.5,误差处理方法,系统误差的消除, 找出规律,-,修正值, 测量方法,-,避免出现系统误差,分析系统误差产生的原因,测量前对可能产生的误差因素进行分析，采取相应,措施。,2.6,误差,2.6.5,误差处理方法,系统误差的消除,测量方法,-,避免出现系统误差,引入修正值进行校正,-,已出现的系统误差,理论分析,/,专门的实验研究,-,系统误差的具体数值和变化规律,-,确定修正值（温度、湿度、频率修正等）,-,修正表格、修正曲线、修正公式,-,-,按规律,校正,2.6,误差,2.6.5,误差处理方法,系统误差的消除,检测,方法上消除或减小,-,实际测量中，采取有效的测量方法,-,现有仪器设备取得更好的效果（提高测量,准确度）,2.6,误差,粗大误差的减少办法和剔除准则,1,）判别方法, 物理判别法,-,测量过程中,-,人为因素（读错、记录错、操作错）,-,不符合实验条件,/,环境突变（突然振动、电磁干扰等）,-,随时发现，随时剔除,-,重新测量, 统计判别法,-,整个测量完毕之后,统计方法处理数据,-,超过误差限,-,判为坏值,-,剔除,注：,随机误差,在一定的置信概率下的确定置信限,2.6,误差,2,）剔除准则, 拉依达准则（,3,准则）,测量值,X,d,的剩余误差的绝对值,|,P,d,| 3,-,坏值,-,剔除,肖维勒准则,测量值,X,d,的剩余误差的绝对值,|,P,d,|,n,-,坏值,-,剔除,n,-,肖维勒系数（查表确定）, 格拉布斯准则,测量值,X,d,的剩余误差的绝对值,|,P,d,|,(,n,),-,坏值,-,剔除,(,n,) -,查表确定,计算算术平均值,x,剩余误差 均方误差,剔除坏值,演讲完毕，谢谢观看！,