轴承锻造中Minitab应用课程设计

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1、 质量管理与可靠性质量管理与可靠性 课程设计报告课程设计报告 课程名称：课程名称：质量管理与可靠性质量管理与可靠性 专专 业：业： 工业工程工业工程 班级学号：班级学号： 姓姓 名：名： 2012.11 2 轴承锻造中轴承锻造中 Minitab 应用应用 生产制造过程是产品质量形成的关键环节， 产品的质量在很大程度上依赖于生产过程的 质量。过程质量的好坏可以从两个方面来衡量：一是过程质量是否稳定；二是过程能力是否 满足技术要求。其中，过程质量的稳定性可以通过控制图进行测定和监控，而过程能力是否 满足技术要求可以通过工序能力指数来实现。 1 过程质量的评定 11 过程质量的稳定性 如果过程不包含

2、任何特殊原因变异只存在常规原因变异，则过程是稳定的。控制图和 运行图为过程稳定性或不稳定性提供了很好的说明。 常见原因指导致任何过程产生合乎规律的变异原因。特殊原因指通常不是过程的一部 分且会打乱其稳定性的异常事件。 1 2 过程能力 过程能力指生产或提供满足根据客户需要定义规格的产品或服务的能力。能力分析揭 示了制造过程满足这些规格的程度，并提供有关如何改进该过程和维持改进的方法。 在评估过程能力之前必须确保过程是稳定的。不稳定的过程是无法预测的。如果过程 稳定，则可以预测将来的性能并改进其能力。可使用过程指标(如 Cp，Pp ，Cpk 和 Ppk ) 来 分析过程能力。 2 Minitab

3、 在轴承锻造中的应用 21 测取数据 以 H7009 系列轴承套圈辗扩过程中产生的锥度为研究对象选取件产品进行测量并分 成 10 组，每组包含 5 个数据。测得的数据见表 1。 3 表 1 锥度测量结果 2 2 正态性检验 许多统计过程均依赖于总体正态性，使用正态性检验确定或否定此假 设 是 分析 中 的重要步骤。 可以使用正态概率图来评估总体正态性， 如果总体呈正态分布绘制的点将大致形成一条 直线。如果检验的 p 值低于选择的水平 (一般取 0.05)，就否定原假设并断定总体呈非正 态分布。 利用 Minitab 绘制的概率图如图 1 所示。从中可以看到大部分点成一条直线且 p 值 0 .0

4、5，因此，可以认为数据近似服从正态分布。 图 1 数据的正态性检验概率图 4 2 3 过程稳定性判断 控制图是判断生产过程是否处于统计控制状 态 的一种手段，作用有： ( 1) 及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防不合格 品的产生； ( 2) 有效地分析判断生产过程质量 的稳定性; ( 3) 可查明设备和工艺手段 的实际精度做出正确的技术决定； ( 4) 使生产成本和质量成为可预测的参数， 并能以较快的速度准确地测量出系统误差的 影响程度，从而使同一生产批次间的质量差减至最小。 控制图的稳定或是异常需要使用相应 的判断准则进行判断。 控制图判断稳定的准则： 检验 1，连续 25 点没有

5、一点在控制界限外； 检验 2，连续 35 点中最多只有一点在控制界限外； 检验 3，连续 100 点中最多只有两点在控制界限外。 控制图判断异常的准则： 检验 1，1 个点距离中心线超过 3 个标准差； 检验 2，连续 9 个点落在中心线同一侧； 检验 3，连续 14 个点中相邻点上下交替； 检验 4，连续 6 点递增或递减； 检验 5，3 点中有 2 点距离中心线超过两个标准差（在中心线的同一侧） ； 检验 6，5 点中有 4 点距离中心线超过 1 个标准差（在中心线的同一侧） ； 检验 7，连续 15 点在距中心线 1 个标准差范围内； 检验 8，连续 8 点在中心线两侧，且无一在距中心线

6、 1 个标准差范围内。 使用 Minitab 绘制 的 Xbar S 控制图如图 2 所示，从中可以看出套圈锥度的样本 均值及样本标准差数据点都落在控制界限的范围之内并且没有显示任何的非随机模式。 因此 可以说过程平均值和过程标准差处于稳定状态 。 5 图 2 套圈锥度 C2 的 Xbar-S控制图 图中数据显示均值 Xbar 为 0.3002，标准差 ( S) 为 0.1523。 2 4 过程能力判断 确定过程统计学上是稳定受控的之后， 要了解过程是否有能力， 即是否满足规格生产的 部件或结果。可以通过将过程变异的范围与规格限制的宽度相比较来确定能力。 过程能力指数表示过程能力满足产品技术标准的程度，其定义为容差与过程范围之比。 式中： USL 为质量特性的上规格限；LSL 为质量特性的下规格限；T 为容差，反映了对过 程的要求，T = USL LSL；为正态分布的标准差。 Cp 的计算和过程输出的均值无关，其是假定过程输出的均值与规格中心重合时的过程能力 之比，因此只是反映了过程的潜在能力。若过程输出的均值与规格中心不相重合，会造成尽