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寻找质量问题的直观工具2—直方图

作者:    分类:六西格玛工具    时间:2014-03-18 09:26:00

频数直方图简称为直方图,用于显示某些质量特性数据的分布情况。直方图由一系列宽度相等、高度不同的相邻矩形组成。横坐标代表产品质量特征值,矩形的宽度为数据分组的区间,纵坐标代表每组数据出现的频率,即每组产品的数量。


在质量管理中,我们经常对过程的某一特性的数据画直方图,用来直观地判断质量特性的分布。通过直方图与容限的比较,可以观察样本数据分布的中心偏差和变异程度,判断过程中是否存在系统性变异,以及过程能力的水平。


寻找质量问题的直观工具2—直方图

上图中前三小直方图无系统偏差,图1中工序能力正常,图2中合格品基本合格,图3中不合格率高,图4中有系统偏差。


Minitab软件绘制直方图的方法:


按照图形->直方图…的顺序打开直方图对话框,选择要直方图的数据。此时,变量框底部的选择按钮将由灰色变为黑色。点击它,选中的变量将进入图形变量框的X变量。通过重复这个操作,可以同时对多个变量进行直方图。让其他软件保持默认状态。此时点击OK键,索引的直方图将被画空。Minitab软件会根据样本大小和极值自动对原始数据进行分组。


1.正常型直方图


如图1-1所示,反映的过程处于统计控制状态,即生产过程是稳定的,这是正常生产时质量特性的分布状态,表现为左右两侧近似对称分布,数据出现在图形中心的频率越来越多,出现在左右两侧的频率逐渐减少,属于统计分布中的正态分布,即正态分布。是一个很好的分配状态。但正态分布不代表产品合格率高,需要分析分布的系统变异和随机变异程度。


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2.平顶型直方图


如图1-2所示,表示分布的随机变异大,即标准差大,是不良的分布状态。原因是工序能力低,或者生产过程中可能存在缓变因素,比如设备温度上升慢或者刀具磨损。图中两侧为截顶形状的平顶分布,一般是不合格品全部检验剔除后,剩余合格品的分布状态。其特点是产品100%合格,但合格的低质产品比例大,所以这种平顶分布代表一批低质产品。


3.右偏型直方图


如图1-3所示,原因是工艺只设定了公差下限,比如产品的耐压性。有时候是按照“宁大勿小”的运作模式生产,比如加工轴承。


4.左偏型直方图


如图1-4所示,原因是工艺只设定了容许上限,如食品中有害元素的限量。有时候是“宁小勿大”的操作方式造成的,比如打孔。


5、双峰型直方图


如图2-1所示,表明数据来自两个不同的总体,如将两个工人的产品混合成一批或使用两批不同的原料进行加工。


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6.孤岛型直方图


如图2-2所示,孤岛型可以看作是一种极端的双峰型,可能是操作疏忽、原料混杂、过程中的短时移位或测量误差造成的。


7.锯齿型直方图


如图2-3所示,原因可能是产品组太多或测量工具不准确等。


8.U字型直方图


如图2-4所示,这是一种异常的分布状态,可能由两种原因造成。第一种是全面检验剔除不合格品后的双峰分布的分布;二是对正态分布的产品进行全面检验,剔除不合格产品并将合格产品分成若干等级,按不同价格销售。图中所示为合格的低档产品。比如不合格的标准有两种,国家标准和国际标准。符合国际标准的产品被挑选出来出口,而符合国内标准的产品则呈U型分布。


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