- •Лекция №1
- •1. Простые инструменты качества
- •1.1. Возникновение и роль простых инструментов качества
- •1.2. Контрольный листок
- •1.3. Гистограмма
- •1.4. Диаграмма разброса
- •1.5. Расслоение (стратификация) данных
- •1.6. Графики
- •1.7. Диаграмма Парето
- •Лекция №2
- •2.1 Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы, «рыбий скелет»)
- •2.2 Контрольные карты
- •Лекция №3 Тема: «Семь новых инструментов контроля качества»
- •3.1 Назначение, создание и применение «Семи новых инструментов контроля качества»
- •3.2 Диаграмма сродства (дс)
- •3.3 Диаграмма взаимосвязей (дв)
- •3.4 Древовидная диаграмма (дд)
- •3.5 Матричная диаграмма (мд) или таблица качества
- •3.6 Стрелочная диаграмма (сд)
- •3.8 Анализ матричных данных (матрица приоритетов)
- •Лекция № 4 Экспертные методы решения проблем качества
- •4.1 Понятие об экспертных методах и область их применения.
- •4.2 Методы экспертных оценок
- •4.3 Обработка результатов экспертизы
- •4.4 Анализ экспертных оценок
- •Методы Тагути
- •4.5 Основные элементы философии качества Тагути
- •4.6 Этапы и методы проектирования изделий и процессов по Тагути
1.4. Диаграмма разброса
На практике часто важно изучить зависимости между парами каких-либо переменных. Для изучения зависимостей между двумя переменными, такими как скорость вращения шпинделя токарного станка и размер детали (или концентрация и плотность), мы можем воспользоваться так называемой диаграммой рассеивания.
Диаграмма разброса (рассеивания) — инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных. Эти две переменные х и у могут относиться:
а) к характеристике качества у и к влияющему на нее фактору х;
б) к двум различным характеристикам качества х и у;
в) к двум факторам х и у, влияющим на одну характеристику качества z.
Для выявления связи между ними и служит диаграмма разброса (рассеивания), которую также часто называют полем корреляции. При выяснении тесноты связи между парами переменных важно, прежде всего, построить диаграмму рассеивания и понять ситуацию в целом.
Этапы построения диаграммы разброса (рассеивания)
1. Соберите парные данные (х, у), между которыми вы хотите исследовать зависимость. Было бы хорошо иметь, по меньшей мере, 30 пар данных.
2. Найдите максимальные и минимальные значения для х и у. Выберите шкалы на горизонтальной и вертикальной осях так, чтобы обе длины рабочих частей осей х и у получились приблизительно одинаковыми (чтобы они уместились на экране компьютера или на стандартном листе бумаги), тогда диаграмму будет легче читать. При определении масштабов возьмите на каждой оси от 3 до 10 градационных делений и при обозначении этих делений используйте (для облегчения чтения) круглые числа. Если одна переменная — фактор, а вторая — характеристика качества, то выберите для фактора горизонтальную ось х, а для характеристики качества — вертикальную ось у.
3. На экране компьютера (на отдельном листе бумаги) начертите график и нанесите на него данные. Если в разных наблюдениях получаются одинаковые значения, покажите эти точки, либо рисуя концентрические кружки, либо нанося вторую точку рядом с первой.
4. Нанесите на диаграмму все необходимые обозначения, например:
а) название диаграммы;
б) интервал времени сбора данных;
в) число пар данных;
г) названия и единицы измерения для каждой оси;
д) дата составления диаграммы;
е) имя (и прочие данные) человека, который составлял эту диаграмму.
Убедитесь, что перечисленные выше данные, отраженные на диаграмме, понятны любому человеку, а не только тому, кто строил диаграмму.
Типичные виды диаграмм разброса (рассеивания) приведены на рис. 3.8.
Рис. 3.8. Типичные виды диаграмм разброса (рассеивания): а — сильная положительная корреляция; б — сильная отрицательная корреляция; в — слабая положительная корреляция; г — слабая отрицательная корреляция; д — криволинейная корреляция; е — отсутствие корреляции.
После построения диаграммы рассеивания необходимо изучить связи между х и у, но для установления силы связи в количественных терминах нужно вычислить коэффициент корреляции в соответствии со следующим определением:
где п — число пар данных; хi, yi — собранные статистические данные; x, y — средние арифметические значения соответствующих факторов х и у; r — коэффициент корреляции, который принимает значение из диапазона -1 ≤ r ≤ 1.
Если абсолютное значение r окажется больше 1, то совершенно ясно, что произошла ошибка и вы должны пересчитать результат.
При наличии корреляционной зависимости можно осуществлять контроль только одной (любой) из двух характеристик.
