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        品質(zhì)過程控制與統(tǒng)計分析(二)

        時間:2024-11-27    作者:王小龍    點擊:

        在上一篇文章中,筆者給大家介紹了“正態(tài)分布圖”(點擊查看)《品質(zhì)過程控制與統(tǒng)計分析(一)》。畫出我們需要分析的數(shù)據(jù)分布圖后,我們就需要用到前篇文章中提到的另外一個評價參數(shù)——標準差了。

        在理想狀態(tài)下,我們希望生產(chǎn)過程中的各個參數(shù)都穩(wěn)定在一個值上,但在現(xiàn)實中,這些參數(shù)總是在一個范圍內(nèi)波動的,而標準差就是衡量這種波動大小的參數(shù),通常用希臘字母σ來表示。

        品質(zhì)過程控制與統(tǒng)計分析(二)(圖1)

        σ的數(shù)值越大,表示這個參數(shù)的波動越大,對應到分布圖上,我們畫的這個“鐘”就越矮越扁;而σ的數(shù)值越小,則表示波動越小,對應的“鐘”也就越高越窄。

        從圖形上判斷,我們就可以直觀地知道參數(shù)的波動大小。比如下圖中,這個參數(shù)的三組不同時間的分布曲線,橙色的波動就小于黃色和藍色,藍色曲線是波動最大的。

        品質(zhì)過程控制與統(tǒng)計分析(二)(圖2)

        但是這也僅僅是一個縱向的對比,那么有沒有一個客觀的評價標準呢?有,而且這個評價標準就是σ的水平??赡艽蠹叶悸犝f過六西格瑪管理,這種管理方法就是從σ的控制水平引申發(fā)展起來的。

        在正態(tài)分布中,“鐘形曲線”下與坐標軸之間圍成的面積是1(或者100%),代表參數(shù)出現(xiàn)的所有可能性都在曲線上,而出現(xiàn)的可能性大小則由曲線的高低決定。

        比如上圖中,參數(shù)出現(xiàn)在-3‰~3‰范圍內(nèi)的可能性就高于出現(xiàn)在其它區(qū)間的可能性。而通常我們對某個參數(shù)的控制是有一個區(qū)間的,也就是有上限和下限。這時候聯(lián)系分布圖我們就知道,越高越窄的“鐘”,控制參數(shù)落在上下限之間的可能性就越大。

        當我們以平均值為中心,向橫坐標軸的左右兩側(cè)各以一個σ為單位區(qū)間做圖時,我們就可以用有多少個σ落在了上下限之間來做為參數(shù)控制水平的評價標準。

        比如在上下限之間有2個σ,那對于平均值的單側(cè)(左側(cè)或者右側(cè))而言,就只有1個σ,我們稱為1σ水平,它對應的鐘形曲線下方的面積是68.27%,也就是說在1σ的控制水平下,參數(shù)合格的可能性只有68.27%,這意味著對應到產(chǎn)品上,每1萬件產(chǎn)品將產(chǎn)生3173件不合格品。

        通常我們的工業(yè)生產(chǎn)控制水平大約在3個σ左右,它對應的合格率是99.73%。這個數(shù)值看起來好像還不錯,但對于大規(guī)模的生產(chǎn)而言,這意味著每1萬件產(chǎn)品將出現(xiàn)27件不合格品。而6σ水平為99.9966%,也就是它的不合格率為3.4ppm(百萬分之3.4),每1百萬件產(chǎn)品中僅出現(xiàn)3.4件不合格品。

        我們知道了如何來計算一組數(shù)據(jù)的平均值μ、標準差σ,并畫出分布圖,結(jié)合參數(shù)控制上下限來判斷我們現(xiàn)在的控制水平如何。下面真正要做的就是如何將我們的控制水平從2σ、3σ提高到4個、5個、6個σ了。關注新易咨詢,我們將在下一篇文章中繼續(xù)分享。


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