1、量的分布状况。只要工序处于稳定状态，这个工序过程就存在个标准偏差б，即有个确定的分布。б可以用抽取样本的实测值计算出的样本标准偏差来估计。这样，公差范围标准规格分布与值的对应关系。为规格上限，为规格下限。其中分布满足公差范围要求并有相当余地，工序能力比较理想分布满足公差范围要求，但偏向规格下限侧，应采取措施使分布移向中间分布满足公差范围要求，但完全没有余地，不注意则将超差分布满足公差范围要求，但余地太大，应考虑工序的经济性分布不满足公差范围要求，应采取措施减小分散，或放宽公差。当质量标准规格的中心值与分布中心以估计不致时，即在有偏心情况时，不能应用值，而需应用值来计算工序能力指数。这时б其中，三分析工序能力当工序能力指数求出后，即可根据它对工序能力进行分析和判定。对工序能力指数制订了下列标准，即当时，工序能力较为理想，由公式б可知，这时，б。当时，工序能力充分满足，但应考虑是否经济当时，工序能力尚可，但接近时，б，应注意超差的发生当ббб工序能力充分二级бб工序能力尚可三级бб工序能力不足四级б工序能力严重不足对于属于特级能力的工序，即使由于各种因素影响有定的波动也不必担心超差。这时可考虑降低成本措施，适当放宽控制和检验。对于属于级能力的工序，允许有小的波动，如果不是重要工序，可适当放宽控制和检验。对于属于二级能力的工序，需严格控制，检验不可放宽，否则易产生较多的不合格品。对于属于三级能力的工序，应采取措施提高工序能力，如果已出现些不合格品，则需。
2、数和，分别表示三位和两位有效位数。二数据修约对于位数很多的近似数，当有效位数确定后，其后面多余的数字应予舍去，而保留的有效数字最末位数字应按下面的舍入规则进行凑整若舍去部分的数值，大于保留部分的末位的半个单位，则末位加若舍去部分的数值，小于保留部分的末位的半个单位，则末位不变若舍去部分的数值，等于保留部分的末位的半个单位，则末位凑成偶数。即当末位为偶数时则末位不变，当末位为奇数时则末位加。例如，按上述舍入规则，将下面的各个数据保留四位有效数字进行凑整。原有数据舍入后数据三检验数据判别和仲裁个检验员用同种方法，在同样的条件下对同产品进行多次检验，每次检验所得数值不可能样同产品用不同方法进行检验，所得的数值也不可能完全相同。在这种情况下，就须对检验数据进行判别和仲裁，判别根据检验数据的分布情况进行，仲裁须由第三方进行。工序能力分析工序能力是处于稳定生产状态下的工序的实际加工能力。所谓处于稳定生产状态下的工序是指原材料或上道工序半成品按照标准要求供应本工序按作业指导书实施并应在影响工序质量各主要因素无异常的条件下进行工序完成后，产品检测按标准要求进行。因此，当确认工序能力可以满足精度要求的条件下，工序能力是以该工序产品质量特性值的变异或波动来表示。般情况下，可通过计算工序能力指数来衡量工序能力的高低。目的工序是加工设备材料方法环境检验和人员在特定条件下的结合。质量检验人员最关心的是使工件发生物理化学和几何形状变化的那些工序。因为这些工序是产品质量形。
3、出现连续点不断上升或下降时，应判断为异常，需采取措施。④周期点的上升或下降出现明显的定的间隔时称为周期。周期包括呈阶梯形周期变动波状周期变动大小波动及合成波动等情况，接近图上的点接近中心或上下控制界限的现象称为接近。这种场合说明了组内混进不同种类的数据，即组内出现异常原因所产生的数据。这时，常常需要进行重新分组或进行分层并重作控制图。接近中心线时，在中心线与控制界限之间画出等分线，如果点子大部分在靠近中心线两侧，即可判定为异常状态，如图所示。接近控制界限时，在中心线与控制界限之间作三等分线，如果在外侧的带状区间内存在下述情况可判断为异常连续点中有点该两点可不连续在外侧的带状区间内连续点中有点该点可不连续在外侧的带状区间内连续点中有点该点可不连续在外侧的带状区间内。品的件数等。二常用的数据统计分析方法数据统计的方法有很多，在质量检验中，常用的数据统计方法有分层法天工作结束，各种检验数据集中到检验部门。这些数据来自不同的检验员不同的车间和工序，所以在统计分析的时候，除了将计量值数据和计数值数据分开，进行归纳分类之外，还要对每类数据这进行细的分类。这种方法即为分层法。排列图排列图统计分析方法是从影响产品质量的诸多因素中找出主要影响因素的种有效的方法。这种图的最大优点是主次分明简单明了，应用面广。具体应用方法将在下节介绍。因果图统计分析方法因果图统计分析方法是种逆向分析的方法，即从结果返回查找造成问题的原因。它由质量问题和影响质量因素两部分组成。应用方法。
4、成的过程，因此，它们也构成了质量检验的基本环节。为了更好地做到预防为主，质量检验人员必须了解每道工序的情况，掌握工序能力分析的技能。做好工序能力分析有以下目的为设计部门确定尺寸公差形位公差和表面粗糙度等提供依据，以改进设计。为工艺部门编制工艺规程，制订工艺方法，选择最佳工艺方案，确定加工条件提供依据为工艺验证提供数据为生产部门调整互相关联的各道工序，合理组织生产，编制合理的操作规范和对工人进行培训提供依据为质量管理部门设置质量控制点开展活动提供依据为质量检验部门编制检验计划和估计不良品率提供依据使检验员对工序做到心中有数二工序能力指数计算方法工序能力指数是工序能力满足加工精度要求的程度。换言之，工序能力指数是表示工序能力对产品设计质量要求的保证能力。收集数据根据实际情况收集定量的数据，并将数据汇入数据表内。计量值数据的总数不少于个，般取个计数值数据的总数不少于个。有充分理由时，可剔除异常数据。分析数据应用直方图和控制图等统计分析的方法，处理收集到的数据，判断工序是否处于稳定状态。对处于稳定状态的工序计算其工序能力指数才有意义。如果工序未达到稳定状态时，等到稳定后重新收集数据进行分析。计算工序能力指数根据目前公司产品设计图纸情况，重点介绍计量值为双侧公差情况下的值。当设计标准规格要求为双侧公差的场合，即当同时给出规格的上下界限时，工序能力指数可按下式计算б式中为公差范围公差带，是对产品质量的要求б为工序的标准偏差，反映了经过该工序加工过程后，产品质。
5、加严检验，必要时进行全检。对于四级能力的工序，必须追查原因，采取果断措施并可进行全检。统计分析检验数据的分析什么是数据在科研生产以及各项工作中，我们经常要接触许多数据。这些数据提供了十分有用的情况，例如通过加工零件尺寸波动的数据来控制产品加工的质量通过每天产生废品的数据来检查发生废品的原因通过改变试验温度条件而得出相应的数据来找到最佳工作温度等。质量检验部门在工作中，每天都获得有关产品质量的大量数据。这些数据是很重要的质量信息之，我们要充分利用它们。如果对检验数据进行科学的统计和分析，则能及时掌握生产过程的质量动态，为预防产品质量问题的重复发生部署和指挥生产均具有重要意义。但是，这些数据往往并非目了然，而是要从大量的数据中去粗存精去伪存真，对数据进行科学的整理和分析，尽可能充分和正确地从中提取有用的结果。因此，所谓的数据，就是能够客观地反映事实的资料和数字。收集数据的目的收集数据的目的是为了采取种行动。统计方法的实质就是要用符合事实的数据来判断事物并采取相应的行动。通常有以下三种目的用于控制用于分析包括用于调查和确定方针用于检验。数据的特点波动性数据不是个固定的数值，而是有波动的。如果总是个定值，多数情况下是不真实的数据，应加以分析研究。规律性数据虽然波动，但常常可以经过分析发现他们的规律。数据的分类在质量检验中，由于检验的对象不同，所以得到的数据是各种各样的，而且这些数据往往混在起。为了便于对它们进行统计分析，必须对它们进行分类。计量值数据用各。
6、量的分布状况。只要工序处于稳定状态，这个工序过程就存在个标准偏差б，即有个确定的分布。б可以用抽取样本的实测值计算出的样本标准偏差来估计。这样，公差范围标准规格分布与值的对应关系。为规格上限，为规格下限。其中分布满足公差范围要求并有相当余地，工序能力比较理想分布满足公差范围要求，但偏向规格下限侧，应采取措施使分布移向中间分布满足公差范围要求，但完全没有余地，不注意则将超差分布满足公差范围要求，但余地太大，应考虑工序的经济性分布不满足公差范围要求，应采取措施减小分散，或放宽公差。当质量标准规格的中心值与分布中心以估计不致时，即在有偏心情况时，不能应用值，而需应用值来计算工序能力指数。这时б其中，三分析工序能力当工序能力指数求出后，即可根据它对工序能力进行分析和判定。对工序能力指数制订了下列标准，即当时，工序能力较为理想，由公式б可知，这时，б。当时，工序能力充分满足，但应考虑是否经济当时，工序能力尚可，但接近时，б，应注意超差的发生当ббб工序能力充分二级бб工序能力尚可三级бб工序能力不足四级б工序能力严重不足对于属于特级能力的工序，即使由于各种因素影响有定的波动也不必担心超差。这时可考虑降低成本措施，适当放宽控制和检验。对于属于级能力的工序，允许有小的波动，如果不是重要工序，可适当放宽控制和检验。对于属于二级能力的工序，需严格控制，检验不可放宽，否则易产生较多的不合格品。对于属于三级能力的工序，应采取措施提高工序能力，如果已出现些不合格品，则需。
7、种计量器具测量得到的数值属于计量值数据。这种数据的特点是可以连续取值。例如，用千分尺测量长度用温度计测量温度用天平称重等。计数值数据人工数数和计数器计数得到的数值属于计数值数据。这种数据的特点是不能连续取值，只能是整数。例如合标以和标明。根据各族的和打点。例表图数据表零件名称镜片零件号质量特性外径技术指标生产设备机床测试设备千分尺抽样时间间隔半小时每次抽样个数个车间车间操作者检验者组号测定值总计х平均值极差备注控制图控制图分析控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于控制状态。控制状态即稳定状态，是指生产过程或工作过程仅受偶然因素的影响，其产品质量特性的分布以平均值和标准偏差来表示基本上不随时间而变化的状态。反之，则为非控制状态或异常状态。，组号图控制图示例判定过程处于控制状态的标准可归纳为二条第条，控制图上点不超过控制界第二条，控制图上点的排列分布没有缺陷。下面分别说明五种缺陷。链当出现点链时，应注意发展情况，检查操作方法有无异常当出现点链时，应开始调查原因当出现点链时，判定为有异常，应采取措施。偏离较多的点间断地出现在中心线的侧时称为偏离。如有以下情况可判断为异常。连续的点中至少有点出现在同侧时连续的点中至少有点出现在同侧时连续的点中至少有点出现在同侧时连续的点中至少有点出现在同侧时。倾向若干点连续上升或下降的情况称为倾向，其判别准则如下当出现连续点不断上升或下降趋向时，要注意该工序的操作方法当出现连续点不断上升或下降趋向时，要开始调查原因当。
8、出现连续点不断上升或下降时，应判断为异常，需采取措施。④周期点的上升或下降出现明显的定的间隔时称为周期。周期包括呈阶梯形周期变动波状周期变动大小波动及合成波动等情况，接近图上的点接近中心或上下控制界限的现象称为接近。这种场合说明了组内混进不同种类的数据，即组内出现异常原因所产生的数据。这时，常常需要进行重新分组或进行分层并重作控制图。接近中心线时，在中心线与控制界限之间画出等分线，如果点子大部分在靠近中心线两侧，即可判定为异常状态，如图所示。接近控制界限时，在中心线与控制界限之间作三等分线，如果在外侧的带状区间内存在下述情况可判断为异常连续点中有点该两点可不连续在外侧的带状区间内连续点中有点该点可不连续在外侧的带状区间内连续点中有点该点可不连续在外侧的带状区间内。品的件数等。二常用的数据统计分析方法数据统计的方法有很多，在质量检验中，常用的数据统计方法有分层法天工作结束，各种检验数据集中到检验部门。这些数据来自不同的检验员不同的车间和工序，所以在统计分析的时候，除了将计量值数据和计数值数据分开，进行归纳分类之外，还要对每类数据这进行细的分类。这种方法即为分层法。排列图排列图统计分析方法是从影响产品质量的诸多因素中找出主要影响因素的种有效的方法。这种图的最大优点是主次分明简单明了，应用面广。具体应用方法将在下节介绍。因果图统计分析方法因果图统计分析方法是种逆向分析的方法，即从结果返回查找造成问题的原因。它由质量问题和影响质量因素两部分组成。应用方法。
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