直方图实际应用

无富余型样本分布中心 与公差中心M近似重 合，但两边与规格的上、下限紧紧相连，没有 余地，表明过程能力已到极限，非常容易出现 失控，造成不合格。因此，要立即采取措施， 提高过程能力，减少标准偏差。
A
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直方图与规格界限的比较
能力富余型样本分布中心 与公差中心M近似一致， 但两边与规格上、下限有很大距离，说明工序能力 出现过剩，经济性差。因此，可考虑改变工艺，放 宽加工精度或减少检验频次，以降低成本。
能力不足型样本中心与公差中心M近似重合，但分 布已超出上、下限。这时不合格已经出现。因此， 要采取措施提高加工精度，减少标准偏差。
能力不足，左、右超限样本中心 与公差中心M有偏 移且分布有部分已超出上、下限。这种情况比较复 杂。首先，调整分布中心与公差中心重合，调整后， 不合格消失，说明是由于某个系统原因造成的，这 时，再深入分析过程能力是否要继续提升等。其次， 如果经调整分布中心与公差中心已近似重合但仍有 不合格，则说明过程能力已严重不足，样本分散程 度过大，要A继续提高加工精度，减少标准偏差。7
准确度、精密度、精确度-----------类似量测部分的数据好坏
Ca
Cp Cpk
制程能力指数（Cpk）、机器能力指数（CmK）、初期制程能 力指数（Ppk），仅抽样时机、顺序、数量不同
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制程能力公式
项目 代号
计算公式
等级
基准
精密度 Pp Cp 准确度 Pa Ca
T
= 6 n1 = USL X
3 n1
= X LSL
3 n1
= X
T /2
(双边规格适用) (望小规格适用) (望大规格适用)
(双边规格适用)
制程能力 精确度
Ppk
Cpk
= Cp(1－Ca)
A 1.90 ≤Cp B 1.52 ≤Cp＜ 1.90 C 1.15 ≤Cp＜ 1.52 D Cp＜ 1.15
A B C
Ca≤ 0.125 0.125 ＜ Ca≤0.25 0.25＜Ca
生产中直方图应用
日 报 单、
A
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生产中直方图应用
机 台 作 业 画 面
A
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生产中直方图应用
成 绩 表
A
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直方图与制程能力
直方图评价→加工能力好坏评价： 平均值与规格中心比较、数据的离散分布状况
制程能力是指工序在一定时间里，处于控制状态（稳定状态） 的实际工作能力。制程能力指数是指制程能力满足产品质量 标准要求（规格范围等）的程度，或是工序在一定时间里， 处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。
直方图实际应用
A
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直方图制作
制作直方图的步骤：
(1)收集数据。一般应大于50个。 (2)确定数据的极差(R)。用数据的最大值减去最小值 求得。 (3)确定组数K=1+3.322*LN（N）；或：
N=50~100 K=6~10、N=100~250 K=7~12、N>250 K=10~20； 组数要适当，太少会较大计算误差；太多分组规律不明显性工作量大。 (4)确定组距(h)。以此组数去除极差，可得直方图每组的宽度，即组距。 (5 )确定各组的界限值。为避免数据值与组界限值重合而造成不便，组的界限 值单位应取最小测量单位的1/2。分组时应把最大值和最小值包括在内。 (6)编制频数分布表，即数据分组。 (6)按数据值比例画出横坐标。 (7)按频数值比例画纵坐标。以观测值数目或百分数表示。 (8)画直方图。在直方图上应标注出公差范围(T)、公差中心线 样本容量(n)、样本平均值(x)、样本标准偏差值(s)和x的位置等。---后续
折齿型当直方图出现凹凸不平的形状， 这是由于作图时数据分组太多，测量仪器 误差过大或观测数据不准确等造成的，此 时应重新收集数据和整理数据。
A
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直方图判图 陡壁型当直方图像高山的陡壁向一边 倾斜时，通常在质量较差时为了符合标 准而进行全检，剔除不合格品。剔除了 不合格品的产品数据作直方图时容易产 生这种陡壁型，这是一种非自然形态。
作者的疲劳等。 C、质量指标在某个区间
中A 均匀变化
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直方图与规格界限的比较
理想型图型对称分布，样本分布中心与公差 中心M近似重合，分布在公差范围内且两边有 一定余量，是理想状态。因此，可保持状态水 平加以监督。
偏向型样本分布中心比公差中心M有较大偏 移，这种情况下，稍有不慎就会出现不合格。 因此要调整分布中心与公差中心近似重合。
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制程能力解释
n1 Pp Cp加工制品数据离散分布的好坏
Pa Ca加工制品数据中心分布的好坏 Ppk Cpk加工制品数据中心分布与离散分布的好坏
偏态型是指图的顶峰有时偏向左侧、 有时偏向右侧。由于某种原因使下限受到 限制时发生偏左型。 由于某种原因使上 限受到限制时发生偏右型。或由于工作习 惯都会造成偏态型。也出现在单边规格时
平顶型没有突出的顶峰，一般有三种
原因。 A与双峰型类似，由多个总体、多
分布混在一起。 B由于生产过程中某中缓
慢的倾向在起作用，如工具的磨损、操
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直方图判图
孤岛型在直方图旁边有孤立的小岛出 现，当这种情况出现时过程中有异常原 因。如：原料发生变化，不熟练的新工 人替人加班，测量有误等，应及时查明 原因、采取措施。
双峰型当直方图中出现了两个峰，这是由 于观测值来自两个总体，两个分布的数据混 合在一起造成的。如：两种有一定差别的原 料所生产的产品混合在一起，或者两部机台、 两种产品混在一起，此时应当加以分层或减 少差异。
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直方图的作用： 直方图作用，
通过直方图的观察与分析，可了解产品质量的波动情况， 掌握质量特性的分布规律，以便对质量状况进行分析判 断。同时可通过质量数据特征值的计算，估算施工生产 过程总体的不合格品率，评价过程能力等
直方图的判定：
加工制品数据好坏
正常型是指过程处于稳定的图型，它 的形状是中间高、两边低，左右近似对 称。近似是指直方图多少有点参差不齐， 主要看整体形状及与异常型直方图比较 而言。
A 1.67≤Cpk B 1.33 ≤Cpk＜ 1.67 C 1.00 ≤Cpk＜ 1.33 D Cpk＜ 1.00
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USL＝规格上限、 LSL＝规格下限、 μ＝规格中心值、 T＝USL-LSL、
n 1 ＝推定群体标准差、 X ＝总取样样本平均值
不属于常态分配之数据，以Pp、Cp值或依客户指定方式来表示制程能力， 如：偏肉、真圆度、圆筒度、心振、心差等。