如何解读直方图背后的数据波动情况

在实际生产过程中，虽然工艺条件相同，但生产出的产品质量确不会完全相同，而是在一定范围内波动。但这种波动是否正常，是质量工作者在工作时希望了解和掌握的。那么，如何解读qc7大手法之直方图背后的数据波动情况？可从形状和规格界限比较两方面入手。

1形状分析与判断

观察分析直方图整个图形的形状是否属于正常分布，分析过程是否处于稳定状态，判断异常的原因。常见的直方图形状如下：

• 1 正常型直方图。又称标准型、对称型直方图。一般情况下，直方图多少有点参差不齐，主要从整体上看其形态。这时，可判定工序运行正常，处于稳定状态。
• 2 偏向型直方图。偏向型又分左偏型和右偏型。一些有单向公差要求或加工习惯的特性值分布往往呈偏向型；孔加工习惯造成的特性值分布常呈左偏型，而轴加工习惯造成的特性值分布常呈右偏型。
• 3 双峰型直方图。直方图出现两个顶峰，这是由于数据来自不同的总体造成的，比如，两个操作者，或两批原材料，或两台设备生产的产品混在一起。
• 4 孤岛型直方图。这是由于测量工具有误差或者原材料一时的变化、刀具严重磨损、短时间内有不熟练工人替岗、操作疏忽、混入规范不同的产品等造成的。
• 5 平顶型直方图。这往往因生产过程有缓慢因素作用引起，如刀具缓慢磨损、操作者疲劳等。
• 6 锯齿形直方图。这是由于直方图分组过多或是测量数据不准、测量方法不当、量具精度太差等原因造成的。

2与规格界限的比较和分析

当直方图的形状呈正常型时，即工序在此时处于稳定状态时，还需要进一步将直方图同规格界限进行比较，从而解读并分析判断工序满足公差要求的程度。

• 1 理想型直方图。这种情况下一般很瘦出现不合格品，因此，可保持状态水平并加以监督。
• 2 偏向型直方图。这种情况下，稍有不慎就会出现不合格。因此，要调与公差中心M近似重合。
• 3 无富余型直方图。表明过程能力已到极限，非常容易出现失控，造成不合格。因此，要立即采取措施，提高过程能力，减少标准偏差s。
• 4 能力富余型直方图。说明工序能力出现过剩，经济性差。因此，可考虑改变工艺，放宽加工精度或减少检验频次，以降低成本。
• 5 能力不足型直方图。这时不合格已经出现。因此，要采取措施提高加工精度，减少标准偏差s。也可分析验证，已定的公差范围要求是否过严，可否适当放松。
• 6 能力不足，左右超限直方图。此时，不合格已经出现。情况要区别对待。

总之，直方图是用来显示质量波动的状态，并传递有关过程质量状况信息。因此，如何正确解读直方图，对于掌握过程的能力状况和受控状态，进行过程质量分析尤为重要。