第 15章 包装工艺过程 质量控制

质量控制的发展阶段：质量检验阶段：事后检查、被动、无法预防统计质量控制阶段：事先限制、主动预防全面质量管理阶段： ISO9002

第一节 包装质量特性值的统计分析

一、包装精度和包装误差包装精度：包装后的数量与技术规范规定的

数量符合的程度包装误差：

– 偶然误差：无规律– 系统误差：大小、方向固定或规律变化

分层法 排列图法 因果分析图法 直方图法 散布图法 控制图法

质量数据分层的标志 (5M1E)o操作者o机器设备o原材料o操作方法o不同的时间o不同的检验手段o废品的缺陷项目

常用质量管理工具15.1 分层法概念 分层法又称分类法，即：把收集来的原始质量数据，按照

一定的目的和要求加以分类整理，以便分析质量问题及其影响因素的一种方法。

原则根据分层的目的按照一定的标志数据的归类分层的关键

15.2 排列图法概念 排列图又称主次因素分析图或帕累托图（ Pareto ）。

由两个纵坐标、一个横坐标、几个直方块和一条折线所构成

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15.2 排列图法（ 1 ）确定所要调查的问题和收集数据 : 选题；调查期间；必要性数据及其分类；数据收集方法。（ 2 ）设计一张数据记录表，将数据填入其中，并计算合计栏。（ 3 ）制作排列图用数据表，表中列有各项不合格数据，累计不合格数，

各项不合格所占百分比以及累计百分比。（ 4 ）两根纵轴和一根横轴，左边纵轴，标上件数（频数）的刻度，最

大刻度为总件数（总频数）；右边纵轴，标上比率（频率）的刻度，最大刻度为 100% 。左边总频数的刻度与右边总频率的刻度（ 100% ）高度相等。横轴上将频数从大到小依次列出各项。

（ 5 ）在横轴上按频数大小画出矩形，矩形的高度代表各不合格项频数大小。

（ 6 ）在每个直方柱右侧上方，标上累计值，描点，用实线连接，画累计频数折线（帕累托曲线）。

图 酒杯质量问题排列图

常用质量管理工具15.2 排列图法 某酒杯制造厂对某日生产中出现的 120个次品进行统计，做出排列图，如下图所示： 排列图表明：酒杯质量问题的主要因素是划痕和气泡，一旦这些问题得到纠正，大部分质量问题即

可消除

常用质量管理工具15.2 排列图法 某化工机械厂为从事尿素合成的公司生产尿素合成塔，尿素合成塔在生产过

程中需要承受一定的压力，上面共有成千上万个焊缝和焊点。由于该厂所生产的十五台尿素合成塔均不同程度地出现了焊缝缺陷，由此对返修所需工时的数据统计如下表所示。

焊缝缺陷的排列图

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15.3 因果分析图法 —— 概念

也叫特性因素图 /鱼刺图 /石川图，是整理和分析影响质量（结果）的各因素之间的一种工具。

形象地表示了探讨问题的思维过程，通过有条理地逐层分析，可以清楚地看出“原因 -结果”“手段 -目标”的关系，使问题的脉络完全显示出来。

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15.3 因果分析图法 ——基本格式：由特性，原因，枝干三部分构成。首先找出影响质量问题的大原因，然后寻找到大原因背后的中原因，再从中原因找到小原因和更小的原因，最终查明主要的直接原因 (图 13.3)

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15.3 因果分析图法

因果分析图的编制步骤

绘制因果分析图最一般的方法是“大枝展开法”，这种方法是从大枝到中枝、从中枝到小枝，按此次序提出各种要因，这样往往可以将各种因素限制在预先确定的框框内，容易形成小而整齐的因果图。因果分析图的具体绘制一般按照下述步骤进行：

汽车失控

胎 瘪

钉子 石头爆胎 玻璃

路 滑

油 冰雨 雪

药物影响

嗜 睡

司机差错

训练不足反应慢

鲁 莽

机械故障

系杆断裂 加速器失灵

刹车失灵刹车片磨损

润滑不良

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15.3 因果分析图法

13 常用质量管理工具

13.3 因果分析图法 —— 注意事项（ 1）问题尽量具体、明确、有针对性（ 2）集思广益（ 3）分析到能采取具体措施为止（ 4）主要原因的确定（ 5）对关键因素采取措施

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15.4 直方图（ histogram ）法 —— 概念 从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理，从而找出数据变化的规律，以便测量工序质量的好坏。

用途

直方图是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统计推断的方法。

主要图形为直角坐标系中若干顺序排列的 矩形，各矩形底边相等，为数据区间。

矩形的高为数据落入各相应区间的频数或频率。

直方图基本格式

常用质量管理工具15.4 直方图（ histogram ）法 —— 作图步骤1 、收集数据2 、找出数据中的最大值 L 、最小值 S 和极差 R3 、确定数据的大致分组数 k4 、确定各组组距5 、计算各组上、下限6 、计算各组中心值 bi7 、制作频数（频率）分布表8 、绘制直方图

1 、收集数据在 5M1E （人、机、料、法、测量及生产环境）充分固定并加以标准

化的情况下，从该生产过程收集 n 个数据。 n 应不小于 50 ，最好在100 以上。

滚珠直径 x （单位： mm)

j

i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Li Si

1

2

3

4

5

15.0

15.1

15.2

15.9

15.1

15.8

15.3

15.0

15.2

15.0

15.2

15.0

15.3

15.0

15.3

15.1

15.6

15.6

14.9

14.7

15.9

15.7

15.1

14.8

14.5

14.7

14.8

14.9

14.5

15.5

14.8

14.5

14.215.1

15.0

15.5

14.2

14.6

15.5

14.7

15.6

14.9

15.8

15.6

14.6

15.3

14.9

15.2

15.1

14.2

15.915.7

15.8

15.9

15.5

14.7

14.2

14.2

14.5

14.2

Li 为第 i 行数据的最小值Si 为第 i 行数据的最小值

2 、找出数据中的最大值 L 、最小值 S 和极差 R

L=maxLi=15.9

S=minSi=14.2

R=L-S=15.9-14.2=1.71≤i≤5

1≤i≤5

区间 [S ， L] 称为数据的散布范围，记作 B ，全体数据在散布范围内变动。本例 B= [14.2 ， 15.9] 。

3 、确定数据的大致分组数 k

建议分组数参照下表选取，或按下述经验公式确定： k=1+3.322lgn

本例取 k=6 。 分组数参照表

数据个数 n 分组数 k50—100

100—250250 以上

6—107—12

10—20

经验表明，组数太少会掩盖各组内数据的变动情况；组数太多会使各组的高度参差不齐，从而看不出明显的规律。

4 、确定各组组距 h

h=R/k=(L-S)/k=1.7/60.3

5 、计算各组上、下限

首先确定第一组下限值，应注意使最小值 S 被包含在第一组中，且数据观察值不落在上、下限上。故第一组下限值取为

S-h/2=14.2-0.15=14.05

然后依次加入组距 h ，即可得到各组上、下限值。第一组的上限值为第二组的下限值，第二组的下限值加上 h 为第二组的上限值，其余类推，最后一组应包含最大值 L 。各组上、下限见表（ 1 ）。

6 、计算各组中心值 bi

第 i 组下限值 + 第 i 组上限值 2

bi=

各组中心值见表 1 。

7 、制作频数（频率）分布表

频数 fi就是 n 个数据中落入第 i 组的数据个而频率 pi=fi

/n.

产品名称 操作者 设备名称零件名称 滚珠 生产日期 检测仪器过程要求 制表者 检测者技术标准 15.0+_1.0 制表日期 抽样方法

组序 组界限 组中值 bi 频数 fi 频率 pi

1 14.05—14.35 14.2 3 0.06

2 14.35—14.65 14.5 5 0.10

3 14.65—14.95 14.8 10 0.20

4 14.95—15.25 15.1 16 0.32

5 15.25—15.55 15.4 8 0.16

6 15.55—15.85 15.7 6 0.12

7 15.85—16.15 16.0 2 0.04

合计 50 100%

频数（频率）分布表（表1 ）

8 、绘制直方图

以频数（或频率）为纵坐标，数据观察值为横坐标，以组距为底边，数据观察值落入各组的频数 fi （或频率 pi ）为高，画出一系列矩形，这样得到的图形为频数（或频率）直方图。在图的右上方记上数据个数，并在图上标明标准界限。

正常型直方图

正常型是指过程处于稳定（统计控制状态）的图型。它的形状是“中间高、两边低，左右近似对

称。”“近似”是指一般直方图多少有点参差不齐，

主要看整体形状。

正常型直方图

15.4 直方图（ histogram ）法

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15.5 散布图法 —— 概念

散布图 (相关图 )是通过分析研究两种因素的数据的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。

相关关系一般可为：原因与结果的关系；结果与结果的关系；原因与原因的关系。

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15.5 散布图法 用相关图法，可以应用相关系数、回归分析等

进行定量的分析处理，确定各种因素对产品质量影响程度的大小。如果两个数据之间的相关度很大，那么可以通过对一个变量的控制来间接控制另外一个变量。

相关图的分析，可以帮助我们肯定或者是否定关于两个变量之间可能关系的假设。

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15.5 散布图法 两个变量的相关类型 在相关图中，两个要素之间可能具有非常强烈的正相关，或者弱的正相关。这些都体现了这两个要素之间不同的因果关系。一般情况下，两个变量之间的相关类型主要有六种：强正相关、弱正相关、不相关、强负相关、弱负相关以及非线性相关，如图所示。

两个变量的六种相关类型

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15.5 散布图法 —— 作图步骤 (1) 确定研究对象。 (2) 收集数据。 (3) 画出横坐标 x与纵坐标 y，添上特性值标度。

(4) 根据数据画出坐标点

相关图法的运用实例

某一种材料的强度和它的拉伸倍数是有一定关系的，为了确定这两者之间的关系，我们通过改变拉伸倍数，然后测定强度，获得了一组数据，如表所示。

表 7-3   拉伸倍数与强度的对应数据

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15.5 散布图法 —— 注意事项（ 1）做散布图时，要注意对数据进行正确的分层，否则可

能作出错误的判断。（ 2）对明显偏离群体的点子，要查明原因。对被确定为异

常的点子要剔除。（ 3）当收集的数据较多时，难免出现重复数据。在作图时

为了表示这种情况，在点的右上方标明重复次数。（ 4）由相关分析所得的结论，仅适用于试验的取值范围内，

不能随意加大适用范围。在取值范围不同时，再作相应的试验与分析。

一、控制图的形式

时间

上控制线 UCL

下控制线 LCL

中心线 CL

μ

μ＋ 3σ

μ－ 3σ

单值控制图

质量特性值

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二、控制图的作用

对如图控制图的判断是：

A 、工序处于控制状态

B 、工序上已出现不合格品

C 、工序肯定有异常

D 、工序出现异常的可能性很大

三、控制图的类型

单值控制图

x

上控制线 UCL=

下控制线 LCL=

中心线 CL=

sx 3

sx 3

三、控制图的类型

控制图Rx

组 样本

平均值

极差

1 n R1

2 n R2

3 n R3

… … … …

k n RK

1x

2x

3x

nx

k

xxxx k

21

K

RRRR K

21

三、控制图的类型

控制图Rx

x

上控制线 UCL=

下控制线 LCL=

中心线 CL=

RAx 2

RAx 2

x图

R

上控制线 UCL=

下控制线 LCL=

中心线 CL=

RD4

RD3

R图