在質量管理中,我們經常對過程的某一特性的數據畫直方圖,用來直觀地判斷質量特性的分布。通過直方圖與容限的比較,可以觀察樣本數據分布的中心偏差和變異程度,判斷過程中是否存在系統性變異,以及過程能力的水平。


尋找質量問題的直觀工具2—直方圖

上圖中前三小直方圖無系統偏差,圖1中工序能力正常,圖2中合格品基本合格,圖3中不合格率高,圖4中有系統偏差。


Minitab軟件繪制直方圖的方法:


按照圖形->直方圖…的順序打開直方圖對話框,選擇要直方圖的數據。此時,變量框底部的選擇按鈕將由灰色變為黑色。點擊它,選中的變量將進入圖形變量框的X變量。通過重復這個操作,可以同時對多個變量進行直方圖。讓其他軟件保持默認狀態。此時點擊OK鍵,索引的直方圖將被畫空。Minitab軟件會根據樣本大小和極值自動對原始數據進行分組。


1.正常型直方圖


如圖1-1所示,反映的過程處于統計控制狀態,即生產過程是穩定的,這是正常生產時質量特性的分布狀態,表現為左右兩側近似對稱分布,數據出現在圖形中心的頻率越來越多,出現在左右兩側的頻率逐漸減少,屬于統計分布中的正態分布,即正態分布。是一個很好的分配狀態。但正態分布不代表產品合格率高,需要分析分布的系統變異和隨機變異程度。


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2.平頂型直方圖


如圖1-2所示,表示分布的隨機變異大,即標準差大,是不良的分布狀態。原因是工序能力低,或者生產過程中可能存在緩變因素,比如設備溫度上升慢或者刀具磨損。圖中兩側為截頂形狀的平頂分布,一般是不合格品全部檢驗剔除后,剩余合格品的分布狀態。其特點是產品100%合格,但合格的低質產品比例大,所以這種平頂分布代表一批低質產品。


3.右偏型直方圖


如圖1-3所示,原因是工藝只設定了公差下限,比如產品的耐壓性。有時候是按照“寧大勿小”的運作模式生產,比如加工軸承。


4.左偏型直方圖


如圖1-4所示,原因是工藝只設定了容許上限,如食品中有害元素的限量。有時候是“寧小勿大”的操作方式造成的,比如打孔。


5、雙峰型直方圖


如圖2-1所示,表明數據來自兩個不同的總體,如將兩個工人的產品混合成一批或使用兩批不同的原料進行加工。


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6.孤島型直方圖


如圖2-2所示,孤島型可以看作是一種極端的雙峰型,可能是操作疏忽、原料混雜、過程中的短時移位或測量誤差造成的。


7.鋸齒型直方圖


如圖2-3所示,原因可能是產品組太多或測量工具不準確等。


8.U字型直方圖


如圖2-4所示,這是一種異常的分布狀態,可能由兩種原因造成。第一種是全面檢驗剔除不合格品后的雙峰分布的分布;二是對正態分布的產品進行全面檢驗,剔除不合格產品并將合格產品分成若干等級,按不同價格銷售。圖中所示為合格的低檔產品。比如不合格的標準有兩種,國家標準和國際標準。符合國際標準的產品被挑選出來出口,而符合國內標準的產品則呈U型分布。


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