品质管理资料(日文翻译).ppt
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1、2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 1,品质数据分析,分析Excel有各种不同的版本,本书中使用的是Excel2007版。Excel无论哪个版本都具备【分析工具库】,但是在Excel在安装完成的状态下【分析工具库】是不能使用的。必须按照以下顺序安装【分析工具库】才能使用。在启动Excel时,会显示Excel的启动画面,点击右上角的Office按钮,如图1.1所示。点击【Excel选项】如图1.2所示【Excel选项】画面。点击左侧【加载项】如图1.3所示的【加载项】画面,点击【分析工具库】然后点击【转到】。,2023/6/27 Nikkari&Lihao Mac
2、hinery 2,品质数据分析,图1.1 Excel启动画面中点击Office按钮,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 3,品质数据分析,图1.2 Excel选项,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 4,品质数据分析,图1.3 加载项画面,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 5,图1.4 设定 加载宏画面,品质数据分析,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 6,品质数据分析,如图1.4所示【有效加载画面】,【分析工具库】选定后点击确定。点击Excel的【数据】就会出现图
3、1.5所示的【数据分析】条,图1.5 Excel启动画面点击【数据】后画面,这样就可以使用【数据分析】工具了。,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 7,品质数据分析,1.2数据总结方法本节中会出现平均值、中央值、标准偏差等用语,详细请参照平均和标准偏差】制作直方图直方图为【QC七道具】(详细请参照【4.1 QC七道具:品质可见化】)之一在品质管理中频繁使用。直方图的制作顺序取得数据后试制作直方图吧,例题1 从生产现场随意选出100K的电阻器50个测试结果如图1.6所示,使用这些数据制作直方图。,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery
4、8,品质数据分析,取得数据后如图1.6,输入到Excel表内。,图1.6 电阻器(100K)50个测量数据,使用Excel函数可求出最大值、最小值、以及数据的项数数据的最大值使用MAX函数(MAX(A2:J6)可求出106.7数据的最小值使用(MIN(A2:J6)可求出91.7数据的项数使用COUNT函数(COUNT(A2:J6)求出50,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 9,品质数据分析,求数据区间 数据区间是为求取得的数据,其每个区间出现的频率。数据区间的间隔如果设定小会出现因柱形图柱形的个数多而无法形成直方图的情况。而且数据区间的间隔设定大那么柱形图柱形
5、的个数就会减少也形成不了直方图。也需要根据数据个数而定,但是通常品质管理中使用的数据个数为3050个左右,柱形图柱形的个数为6个左右为目标。首先数据区间的间隔用【(最大值-最小值)/(柱形图柱形的个数)】计算。()/6=2.5因为数据区间去整数比较容易操作所以数据区间的范围为3。求每这个数据区间的频率,比如数据的区间为99,102时,102所表示频率是从超过电阻值99到102以下的数据累计。所以数据区间如图1.7所示输入到Excel表中。,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 10,品质数据分析,图1.7 数据区间的设定,点击Excel的【数据】栏,在点击【数据分
6、析】如图1.8所示【数据分析】菜单中选择【直方图】,按后点击【确定】就会出现如图1.9所示的直方图设定画面。如图1.9所示在直方图设定画面中输入。【输入范围】:指定输入测量数据的单元格范围。【数据区间】:指定保函【数据区间】单元格的范围。,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 11,品质数据分析,图1.8 数据分析菜单,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 12,品质数据分析,图1.9 直方图设定画面,选择标志【输出区域】完成的直方图显示的位置所在的单元格。,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 13,品
7、质数据分析,选择【图表输出】,完成后点击【确定】这样直方图就完成了,但是因为制作的直方图的纵向较短看不清楚,所以为使能够看得清楚调节纵向以及横向的大小吧。直方图完成状态如图1.10所示。此时,试求中央值、平均值、样本标准偏差、标准偏差中央值用MEDIAN函数(MEDIAN(A2:J6)求出100.4平均值用AVERAGE函数(AVERAGE(A2:J6)求出100.2样本标准偏差用STDEVP函数(STDEVP(A2:J6)求出3.420标准偏差用STDEV函数(STDEV(A2:J6)求出3.455,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 14,品质数据分析,图1
8、.10 直方图,请注意数据区间取得范围大的话直方图的柱形数会变少而数据区间取得范围小的话柱形数就会变多,无论哪种情况出现不能形成直方图的情况较多,所以根据数据数量柱形为6个左右标准。,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 15,品质数据分析,看直方图的方法 从直方图中可以看出如下几点(1)明白数据的分布形态直方图形状左右对称是最理想的,但是现在是偏向左边的形状。99K以下19个(38%),相对102K为15个(30%)另外,93K以下2个,没有超过108K(2)明白数据的偏差数据的偏差用标准偏差表示,但是直方图可之间反应出数据的偏差状态。,2023/6/27 Ni
9、kkari&Lihao Machinery 16,品质数据分析,(3)明白是否有偏差较大的值如图1.11所示偏差较大的值出现在直方图上称其异常值。,偏差较大的数据,图1.11 直方图出现偏差较大的数据,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 17,品质数据分析,(4)明白是否有规格之外的数据如果这个电阻器需要组装在某个装置上,规格范围必须为97K以上未满105K,否则装置会出现不良。这种情况下,这些样品(50个)总合格的电阻器从图1.12总可看出为39个(78%),图1.12 直方图上的合格判定范围,合格的范围,2023/6/27 Nikkari&Lihao Mac
10、hinery 18,品质数据分析,(4)明白中央值的位置中央值用MEDIAN函数(数据升序分类)求出100.4;平均值用AVERAGE函数求出100.2 可从在直方图上的位置到数据区间102确认。(5)明白众数的数据区间图1.10显示出数据区间超过99K102 K以下的电阻器最多16个(32%)。直方图在品质管理活用直方图的结果在品质管理的何处活用较好呢?,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 19,品质数据分析,(1)针对于规格之外的数据改善无论是什么部品或是产品都对应该对其设定了合格规格的范围。这个例子中电阻值为100K 根据这个电阻要安装到得装置的要求设定的
11、规格。规格的范围,比如下限为97K,上限为105K,那么如图1.12所示的合格范围就明确了,不合格的数量也可得知。成品路为78%。为使产品的成品率上升,必须研究是原材料、材料的问题还是工序(制造方法)的问题,或者是其他的问题。(2)针对于偏差大的数据的改善偏差大的数据在直方图中可以很清楚的分辨。如图1.11所示的偏差大的数据,但是这是异常值还是是测量误差、记录错误等的低级错误或是是测量器的问题必须要研究。重新测量,明确不是测量误差或者记录错误,那么就要调查作为不良品的工序状态,,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 20,品质数据分析,是原材料、材料的问题还是制造
12、过程的问题,必须查明原因。(3)针对产品的偏差减小的改善针对于100K的规定值,其中央值为100.4 平均值为100.2看起来是比较好的结果,但是客户提出的要求为从97K 到105K 时,规格偏差值有22%,为改善成品率造成偏差的原因原材料、材料、热处理等有必要重新研究。1.2.2 制作帕累托图附属的事项以及现象按平度高的顺序排列,按优先顺序管理时使用帕累托图。使用帕累托分析的手法就是帕累托图。帕累托图和直方图一样是【QC七工具】(详细请参照【4.1 QC七刀具:品质可见化】)之一。,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 21,品质数据分析,在品质管理的现场有必须
13、设定优先顺序,对于问题的对策以及事故对策等,优先顺序设定错的话,会出现完全相反的效果。,例题2如图1.13(a)所示取得每个部品的不良数据,使用这些 数据制作帕累托图,明确优先顺序说明对策方法。使用帕累托图Excel的图表功能(柱形图),(a)部品不良分类,(b)升降顺序排列,图1.12 帕累托图制作数据,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 22,品质数据分析,1、帕累托图的制作顺序步骤如图1.13(a)所示将数据输入Excel表中。但是这样并不能直接形成帕累托图,所以如图(b)所示排列升降顺序,而且要计算出累计和累计比率。升降排列是使用Excel的排序功能完成
14、的。步骤如图1.14所示选择Excel上的【部品名】、【不良件数】、以及【累计比率】列。,图 1.14 选择【部品名】、【不良件数】以及【累计比率】列,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 23,品质数据分析,步骤点击【插入】,如图1.15所示点击【图表】-【二维柱形图】后,如图1.16所示不良件数、累计比率就会显示在图表上,但是这不是帕累托图,2条柱形左侧显示部品的不良件数,尤为为累计比率。,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 24,品质数据分析,图1.15指定制作图表(柱形图),2023/6/27 Nikkari&Lihao M
15、achinery 25,图1.16 不良件数 累积比率,品质数据分析,累积概率,不良件数,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 26,图1.17 个别零件不良的帕累托图,品质数据分析,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 27,品质数据分析,步骤右击右侧的累积比率柱形图,选择系列图表的种类变更,从图表的种类变更中选择带标记的折线图,如果点击OK就会显示如图1.17的帕累托图.步骤进一步说,右击折线图部分,点击数据系列的格式变更,如选择第2轴,就会出现如图1.18所示不良件数的纵轴被表示在左侧,累积比率的纵轴被表示在右侧,这样图表就容易
16、看明白.另外,点击横轴从图表的布局中选择布局5,数据表被表示出来,且易明白.,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 28,品质数据分析,2.帕累托图的观点 帕累托图从如图1.18所示那样不良件数从大的物件开始按序用柱形图进行表示,各自的累积比率用折线图进行表示,在这里能看出以下几点.,图1.18 个别零件不良的帕累托图(不良件数轴和累积比率轴的分离),2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 29,品质数据分析,从各别零件的不良发生顺序可以看出,不良的发生件数为 H,D,C,G的顺序.零件H,D,C的3件不良品占了整体的56.6%,如果含
17、G则占了68.9%.3.帕累托图的活用 采取各种各样的零件不良对策时,对所有的零件实施一次也可,但也不能绝对地说考虑人员、设备、经费、对策时间、难易度等就是上策,还是按照优先顺序进行实施为好,这样对策的效果就出现的早.因零件H,D及C的不良占了整体的56.6%,就将这3个作为最优先,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 30,品质数据分析,顺序采取对策,这样会增大效果.将哪个零件的对策作为优先处理是根据人员、设备、经费、对策时间、难易度等来决定.如果人员、设备、经费、对策时间、难易度等有富裕的情况下,即使包含G也可。那样的话,68.9%的对策可以出来.如果能预料到
18、零件H,D及C(或含G)的对策时,则实施剩余零件的不良对策.另外,就算是剩余零件也同样按照优先顺序进行实施,这样才有效果.1.3统计方法入门:解析品质的偏差平均和标准偏差,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 31,品质数据分析,1.所谓平均 将观测数据的集合统称为标本.例如,将100k的电阻器从总体中任意抽出50根进行检测,如图1.6那样成各种值的集合.将取得的数据输入到EXCEL表中,用EXCEL的平均函数求得平均值(也称标本平均).数据是将平均作为中心进行分布,平均也分算术平均、几何平均、调和平均等几种。通常,使用算术平均。总之,平均就是从观测数据中将其分散
19、情况平均化得出的结果,即数据集合的代表值。2.平均的意思,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 32,品质数据分析第30页,比较几个数据集合的情况下,用数据集合的代表值的平均值进行比较.仅用平均进行比较的最大缺点是数据的偏差不会被关注.平均值是平均偏差的值.因此,比较数据的集合时,仅用平均进行比较是有问题的,必须将偏差考虑进去.3.标准偏差 作为显示数据偏差的标示,标准偏差被使用,把平均值和各种数据的差称作偏差.在图1.19中,1组34分和平均58.73的差(24.73),2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 33,品质数据分析,为偏
20、差.偏差乘2的平均称作分散.将此分散的平方根称为标准偏差(此种情况称为标本标准偏差),作为显示数据偏差的标示.此标本标准偏差也是通过使用EXCEL的STDEVP函数进行求得,例题3.从一所学校的1组和2组中任意抽选各10人的数学成绩,如图1.19所示的数据.这组数据中1组和2组的平均分数都是58.73.1组的平均成绩:AVERAGE(B4:B14)=58.73 2组的平均成绩:AVERAGE(C4:C14)=58.73 从此结果可以说1组与2组成绩是一样的吗?,图1.19 数学分数的比较,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 34,品质数据分析,的.但作为从总体中
21、抽出来的标本数据推算总体的标准偏差时,使用STDEV函数.在总体的标准偏差和标本的标准偏差之间,标本的标准偏差有着比总体的标准偏差要小的性质.关于图1.19,求出标本标准偏差如下.1组的标本标准偏差:STDEVP(B4:B14)=17.51 2组的标本标准偏差:STDEVP(C4:C14)=5.77从这里可以看出,1组的成绩与2组相比相差3倍.此事就意味着2组是针对于平均化的学生(个个都优秀的学生),1组是成绩好坏偏差大,优秀的学生和不优秀的学生混在一起.总之,表示不能仅通过平均值进行比较.,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 35,品质数据分析,4.中值 将数
22、据的分布正好分成2等份取得的值称为中值(或者称为中位数).再看一遍如图1.10所示的直方图就能明白,中值是代表分布的作为中心性倾向的特性进行使用的比较多.求得中值时使用EXCEL的MEDIAN函数.如图1.6所示的数据,按倒序排列后求得中值.MEDIAN(A42:A91)=100.35 由此求得100.35.,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 36,品质数据分析,1.3.2 正态分布 将图1.6所示的100k的电阻器50个的数据画成直方图的话就会变成如图1.10所示的那样.同时也能看出其平均为100.2.此事其实是50个数据将平均值(100.2)分散在中心.即
23、无论是什么样的数据都将平均分散在中心上,将此事称为数据分布.众所周知,此数据的分散状态(分布)并非一致,而是有各种各样的分散方法.另外,从生产100k电阻器的批次(将这个称为总体,详细希望能参照总体,标本及母平均的估算)中任意各选出1个时,被选出来的电阻器如在99.1k以上102.0k以下的范围内,2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 37,品质数据分析,则一般无法选出来,而是根据有的概率(或比率)被选出来.此概率也同样分布,所以被称为概率分布.作为此概率分布,有正态分布、二项分布、泊松分布等。在这里就有关正态分布进行描述。正态分布是通过统计学、品质管理学习的分布
24、中最重要的分布。1.正态分布的公式 正态分布的公式如公式(1.1)所示,被称为正态分布的概率密度函数.,(1.1),2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 38,品质数据分析,在这里,f()是概率密度函数(0f()1),是圆周率(3.14159),e是自然对数的底数(2.71828),是母平均,是标准偏差.2.正态分布的特征 正态分布有着平均进行左右对称的吊钟型的分布形态,根据平均及标准偏差的值来改变形状的特征.3.正态分布的概率密度函数的性质 正态分布的概率密度函数表示的有以下3点.此事意味着非常复杂的公式.,2023/6/27 Nikkari&Lihao Mac
25、hinery 39,品质数据分析,概率密度函数是在0和1之间(0f(x)1).概率密度的合计为1.平均和标准偏差如果改变,那么分布的形状也改变.在正态分布的概率密度函数的性质中平均和标准偏差如果改变,分布的形状也改变在使用时非常不方便,为了解决此问题,采取标准化方法.4.所谓标准化 在公式(1.1)中,如果U=(-)/,公式(1.1)就会变成公式(1.2),(1.2),2023/6/27 Nikkari&Lihao Machinery 40,品质数据分析,将此称为标准化(normalization).公式(1.1)和公式(1.2)的意思如下.f()是表示平均,标准偏差的正态分布,将这个写成:N
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