质量管理课程设计

1课程设计的目的

质量工程管理课程设计是在完成学习《质量工程管理》课程后进行的实践性教学环节，其目的在于加深对《质量工程管理》课程基础理论和基本知识的理解，培养学生的质量管理意识，使学生掌握质量工程管理的基本方法、掌握抽样检验和质量过程控制的基本技术。同时课程设计应充分体现在教师的指导下，以学生为主体的教学思想，充分调动学生的积极性和能动性，重视培养学生自学能力和思维逻辑能力。

2课程设计的任务

本课程设计重在实用性和可操作性。模仿企业质量控制实际操作，从零件抽样检验开始，直方图分析，过程能力分析，到控制图分析，完成整个质量控制过程分析，帮助学生熟悉企业质量控制具体思路和操作，理解质量工程管理理论的实际应用。

主要内容：

1、零件的抽样检验。

2、绘制零件的直方图。

3、对零件进行过程能力分析。

4、绘制和分析零件均值极差图。

5、绘制和分析零件单值移动极差图。

6、编写课程设计报告。

3零件的抽样检验

3.1测量数据收集

1

.025.086+- mm 图3.1 零件图样及标注

3.2测量工具

测量工具为游标卡尺。

3.3原始数据表

经测量后得到的原始数据表如表3.1。

表3.1 零件原始数据表

样本 组号 零件直径 零件长度 零件直径 零件长度 零件直径 零件长度 1 27.77 86.12 28.00 85.80 27.86 85.87 2 27.87 85.93 27.45 85.87 27.90 86.00 3 27.94 85.79 27.95 85.86 27.82 85.33 4 27.80 85.71 27.95 85.86 27.97 85.53 5 27.80 86.01 26.97 86.29 27.92 86.14 6 28.02 86.01 28.01 86.75 28.02 85.73 7 27.79 85.68 27.97 86.09 27.87 85.90 8 27.92 86.29 28.15 85.69 27.97 85.89 9 27.86 85.72 28.17 85.99 27.95 85.77 10 28.01 85.94 27.76 86.09 27.99 86.06 11 27.90 85.71 28.05 85.99 27.79 85.81 12 27.91 86.02 28.12 85.16 28.07 86.23 13 27.43 85.81 28.01 86.04 27.90 86.25 14

27.85

85.75

27.91

86.30

27.90

86.75

015

.028-

3.4抽样

目前生产型企业主要采用抽样检验。从整体（N）中抽取一个样本（n），对样本n实施全检，然后根据样本检验结果推断总体的质量。所以他有一定的风险，但经过计算和调整，可以将风险降到可以接受的水平。一般来说，抽样的常用方法有随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样。

然后确定样本量字码，按批量和检验水平，确定“样本量字码”。根据样本大小字码、接收质量限AQL值、抽样的类型以及宽严程度，在GB/T2828.1所提供抽样检查表检索抽样方案。抽取样本，按照EXCEL的随机数发生器产生随机数列，抽取样本。

抽样检验的基本思想是从一批产品中随机抽取部分产品作为样本，根据对样本检验结果，按一定的判断准则，推断整批产品的质量水平。在计数抽样中，判断准则只利用计数检验的结果。

图3.2 抽样检验过程示意图

课程设计对零件1的抽样检验是通过计数一次抽样检验。其方法是从批量为N的产品中，随机抽取n(＜N)个产品为样本，同时规定一个接收数c，经检验样本中有d个不合格品，按以下规则决定是否接受改批产品：

如果d≤c，则接受该批产品

如果d ＞c ，则拒收该批产品 步骤：

1．确定抽样方案：计数一次抽样检验； 2．确定质量标准：Φ0

15.028 mm ；

3．确定批量N ：在零件1检查批中，N=81； 4．确定AQL 值：AQL=6.5％；

5．规定检验水平：在对零件检查，按一般水平Ⅱ； 6．根据样本量字码表确定样本量：按批量和检验水平确定的用于表示样本量的字母叫“样本量字码”，如表3.2。

表3.2 样本量字码表

由图可知：按N=81，一般水平Ⅱ，得到样本量字码为E 。在查正常检验一次抽样方案表得到E 相对应的样本量为n=13. 7．作出批产品是否合格的判断：

查正常检验一次抽样方案表相对应的E ，AQL ＝6.5％得到：

表3.3 检查过程表

根据表3.2零件原始数据表可变换成外圆直径和零件长度数据表如表3.4。

表3.4 外圆直径和零件长度数据表

随机产生小于81的随机数：Mod（rand()*1000,81），取前13个随机数为样本量，从而得到外圆直径和零件长度样本检验表，如表3.5。

表3.5 外圆直径和零件长度样本检验表

3.5结果分析

由表3.5得样本中合格品7个，不合格品为6个，按照Ac=2,Rc=3,根据：如果d≤c，则接受该批产品

如果d＞c，则拒收该批产品

所以拒收该批产品。这批零件不合格。因该将不合格的7个零件更换合格零件，再将进行抽样检验，直到接受。如果企业的声誉不怎么好，再次进行抽样时因加严处理。如果企业声誉向来良好，可适当放宽处理。

4 直方图

4.1目的

直方图法是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理，从而找出数据变化的规律性。

1.直观地看出产品质量特性值的分布状态（平均值和分散情况），便于掌握产品质量分布情况。

2.显示质量波动状态，判断工序是否稳定。

3.确定改进方向。通过直方图研究分析质量数据波动状况之后，就可确定怎样进行质量改进。

4.用以调查工序能力和设备能力。在直方图商标出公差线或标准值，可以定量的调查工序能力和设备能力。

4.2步骤

1.收集数据：表1.4外圆直径和零件长度数据表

2.确定外圆直径的极差R：Max= 28.20 Min= 26.97 R= Max - Min =1.23；确定零件长度的极差R：Max= 87.50 Min= 8

3.30 R= Max - Min =

4.20；

3.确定外圆直径分组的组数和组距：组数：k= 1+3.3*lgN N=81 得：k≈7 ；

组距：h= R/K =1.23/7≈0.18；

确定零件长度分组的组数和组距：组数：k= 1+3.3*lgN N=81 得：k≈7 ；

组距：h= R/K =4.2/7≈0.6；

4.确定外圆直径数据各组上、下限：首先确定第一组的下限值，第一组的下限值必须要小于最小值，才能使得测量的数据不落在上、下限上，即带上最小测量单位的1/2尾数。

第一组的下限值= Min —数据最小测量单位的1/2=26.97-0.005=26.965；

第一组的上限值=第一组的下限值+ h=26.965+0.18=27.141；

然后依次累加组距直到七组；

同理可确定零件长度数据的各组上下限。

5.作零件外圆直径频数分布表如表4.1和零件长度频数分布表如表4.2。

表4.1 零件外圆直径频数分布表