品质管理直方图_精益管理大师_3A精益管理顾问

  一、直方图的定义

  直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形,是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。是适用于对大量计量值数据进行整理加工,找出其统计规律,即分析数据分布的形态,以便对其总体的分布特征进行推断,对工序或批量产品的质量水平及其均匀程度进行分析的方法。它是用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔,长方形的高度表示在给定间隔内的数据数。

  直方图将测量所得到的一批数据按大小顺序整理,并将它划分为若干个区间,统计各区间内的数据频数,把这些数据频数的分布状态用直方形表示的图表。通过对直方图的研究,可以探索质量分布规律,分析生产过程是否正常。直方图的一般格式如下图所示。

  二、直方图的作用

  它将一批数据按取值大小划分为若干组,在横坐标上将各组为底作矩形,以落入该组的数据的频数或频率为矩形的高。通过直方图可以观察与判断产品质量特性分布状况、判断工序是否稳定、进行工序能力评价,估算并了解工序能力对产品质量的保证情况等等。

  1、显示质量波动的状态;

  2、较直观地传递有关过程质量状况的信息;

  3、当人们研究了质量数据波动状况之后,就能掌握过程的状况,从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。

  三、直方图的术语说明

  度数: 柱子的高低(柱子中间的数据的数)

  区域间的幅度: 柱子的粗细

  区域间的警戒值: 柱子之间分界的值

  区域间的中心值: 柱子中央的值

  四、直方图的类型

  1、正常型
正常型直方图是最为常见的图形,特点是中心附近频数最多,离开中心则逐渐减少,呈现左右对称的形状。当一种产品处于稳定期的时候,产品合格率的分布情况应该是呈现出正常型的特点,接近于正态分布。

图1 正常型直方图


  2、双峰型

  双峰型直方图的特点是分布中心附近频数较少,左右各出现一个山峰形状。造成这种结果的原因可能是:观测值来自两个总体,进而产生了两个分布,说明数据分类存在问题;或者是两个产品混在了一起,这时应当再加以分层,然后再画直方图。

图2 双峰型直方图


  3、锯齿型

  锯齿型直方图的特点是在区间的某一位置上频数突然减少,形成锯齿形或者梳齿形。造成这种结果的原因可能是:由于数据分组太多,或者是测量误差过大,或者是观测数据不准确所导致,应重新进行数据的收集和整理。

图3 锯齿型直方图

  4、平顶型

  当直方图没有突出的顶峰,呈平顶型,然而形成这种情况一般有三种原因:

  (1)与双峰型类似,由于多个总体、多总分布混在一起。

  (2)由于生产过程中某中缓慢的倾向在起作用,如工具的磨损、操作者的疲劳等。

  (3)质量指标在某个区间中均匀变化。

图4 平顶型直方图


  5、孤岛型

  孤岛型直方图的特点是在直方图的左端或者右端出现分立的小岛。当工序中有异常原因,例如在短期内由不熟练的工人替班加工,或者是测量有了系统性的错误时,会产生孤岛型直方图。


图5 孤岛型直方图


  6、偏向型

偏向型直方图的特点是直方图平均值偏离中心靠近一侧,频数多集中于同一侧,而另一侧则逐渐减少,形成一侧较陡,左右非对称的图形,如图所示。当产品质量较差时,为了得到合格的产品,需要进行全数检查,以便剔除不合格品,当剔除不合格品以后的产品数据频数作直方图时,就会产生偏向型直方图,这是一种非自然形态的直方图。

图6 偏向型直方图

  五、直方图的作法

  1、收集数据(作直方图数据一般应大于50个)。

  2、确定数据的极差(R = X max - X min)。

  3、确定组距(h = R÷ k,一般取测量单位的整倍数)。

  4、确定各组的界限值(界限值单位应取最小测量单位的1 / 2)。

  5、编制频数分布表(统计各组数据的频数 f)。

  6、按数据值比例画纵坐标。

  7、画直方图。

  以划分了区间的特征值作横坐标,将频数表设为纵轴即可作为直方图。根据横轴幅(数据的最大值和最小值的差)和纵轴幅(最大频数的高度)大概能呈1∶1的比例,尽量做成易懂的直方图。

  解释

  在直方图中为了获得数据信息,要忽视曲折的大小,着眼于整体

  (1)数据的散布

  (2)关于规格

  是否向左右倾斜

  有无脱离标准的数据

  分布是否均匀

  分布的中心是否位于规格的中心

  有无偏离的

  对于规格方面分布是否有余地

  是否形成两座山

  分布的左右是否是悬崖地形

  六、直方图的使用方法

  1、观察分布的形态来把握工序的异常点

  如果工序有异常,其分布呈二山分布、切边分布等不规则分布。所以,通过对直方图的形态进行观察,就可以推测工序中发生了怎样的异常。

  2、调查是否在规格之内

  如果在规格之内的话,就能很清楚地把握住与分布之间的关系,能知道是偏向某一边的问题还是偏差的问题。具体计算平均值等就能推定其工序能力、不合格率。

  3、偏向某一边、偏差原因的调查

  画以机械、设备、材料、人、方法和测量等分层的直方图,分析其不同点就可以知道偏向某一边、偏差的原因。但是,这时与特征因素图、帕累托图并用,从各个角度来进行分层是很重要的。

  4、改善前后进行分层对改善效果进行调查

  改善前和改善后级逆行能够进行分层,中心值的位置以及偏差的幅度是怎样变化的,对直方图进行比较的话就可以把握改善的效果。

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