正态分布规律反映了什么误差的分布特点

关键词:正态分布,正态分布规律,控制图

 

控制图估计搞质量的人并不陌生,可大家知道吗?控制图是由正态分布演变而来的,为了让大家更容易理解正态分布,让我们先从质量的波动说起:

机器大工业时代,人们发现任何一台机器都无法生产出完全相同的两件产品,无论工序控制多么严格,生产环境多么理想,都无法实现完全的统一规格和统一标准,这说明机器生产存在波动。

直到休哈特发现,质量波动大致上由随机波动和系统波动复合构成。

结论:质量波动永远存在,不能消除。

质量要素:5M1E

生产制造质量是产品设计、工艺选择、计划调度、人员培训、工装设备、物资供应、计量检验、安全文明、人际关系、劳动纪律等工作在生产现场的综合反映,工序质量实际上就是这些要素的综合反映。

质量数据分布的规律性

对于在正常生产条件下的大量产品,误差接近零的产品数目要多些,具有较大正负误差的产品要相对少,偏离很大的产品就更少了,同时正负误差绝对值相等的产品数目非常接近。

于是就形成了一个能反映质量数据规律性的分布,即以质量标准为中心的质量数据分布,它可用一个“中间高、两端低、左右对称”的几何图形表示,即一般服从正态分布。实际中,80%的质量波动服从正态分布。

正态分布图

控制图由正态分布演变而来,正态分布可用两个参数即均值μ和标准差σ来决定。

正态分布有一个结论对质量管理很有用,即无论均值μ和标准差σ取何值,产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73%,落在μ±3σ之外的概率为100%-99.73%= 0.27%,而超过一侧,即大于μ+3σ或小于μ-3σ的概率为0.27%/2=0.135%≈1‰,休哈特就根据这一事实提出了控制图。

从质量到卓越的第一步

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