如何利用柱狀圖分析質量的離散狀態

  “要想看質量的離散狀態，應該怎么辦呢？”

“你知道自己的產品、產量和生產效率的分布(情況)嗎?”

下表是鋼板厚度的數據，是測量200張鋼板的結果。若是只看這張表，對離散的情況(數據分布)還不能清楚。

    如果我們先在數據中查一下最大值和最小值就可以知道，最大值是9．9mm，最小值是7．0mm。那么，當我們把9．9mm和7．0mm做為大體上的首尾兩端，再把從9．9至7．0這個區間劃分成若干段，把劃到各個段里的數據個數數一下，就可以得出下表的結果。

 　象上表這樣的表叫做頻數表，這樣劃分的段叫做組，它的跨度叫做組的跨度。從上例來看，組數是l0，組的跨度是7．25—6．95＝0．30mm。因為劃入各段里的數據，就是以相當于通過所在段最中間的那個數值來歸納表示的。所以，我們就把最中間的數值叫做中心值或中央值。編制出這樣一種表，就能清楚地了解數據的分布情況。要編制頻數表，數據需要有l00個以上，最少也要有50個以上，而組數是以10一20個左右為宜。為了使這種頻數表能更清楚地說明問題，還要進一步把它通過象上圖那樣的圖來表示出來。我們把這種圖叫作柱狀圖。

    通過上圖就能一目了然地看出鋼板厚度的分布情況——平均值是多久，離散值是多久。

當這樣的數據取得很多時，那么即使組數再多，跨度再小，也會含有一定數目的數據。如果取的是一批產品所有的數據，那么其柱狀圖就是表示一批產品的分布狀況。如果你要進一步研究生產該批產品的所有工序，柱狀圖的高低不平的情況就沒有了，而你可以去研究象畫在下圖那樣的一條乎滑的曲線。

這條曲線叫作頻數分布曲線。在這種曲線上就能表示出有問題工序的分布。實際上這樣的曲線是得不到的，但只要我們對所研究的工序和一批產品能隨機取出數據，就可以通過柱狀圖來推斷工序和批量的分布。

    由此可知，頻數表和柱狀圖是表示母體整體分布的。所以，通過下述一些判斷方法可以得到很多知識。

    (1)  分布的情況

    平均值在哪里，頂點在哪見離散的情況如何(平均相同也有離散的大或小)，分布是否左右對稱，底擺偏向哪里是否歪斜，哪里有突變，高峰有一個還是兩個。

    尤其是用經過合理管理取得的數據編制柱狀圖時工序的質量和產量能力，也就是工序能力。

    (2)  與規格值或標準值的對比

    與規格值相比分布是怎么個情況?平均值是在規格值的中央附近嗎?超過規格數值的不合格品有多少？與規格值的幅度相比分布的幅度怎樣?與規格值相比．對離散的要求是否太嚴?

  　(3)  不連續的地方

    是否有的組數據特別少？也就是說，是否有“掉牙”的地方？是否有的組數據特別多？是否有數據不銜接的情況？

    從這些知識當中可以發現異常情況，可以了解不合格率是多少。進而可按黑、白班、不同班組、不同人員、不同原材料和不同設備與機器，以及不同的陰、晴天氣等把數據分開，再按不同的層次排列，就能知道在它們中間是否有差別。

    為了畫柱狀圖，才在這里舉出鋼板厚度這樣的例子。實際上各位從車間所得到的數據，可以立刻把它編制成柱狀圖。請試編制一下吧。

    前面所舉的例子，如鋼板厚度、寬窄和長度等尺寸，以及重量、抗拉強度、硬度、純度、水分、電阻、耐用期限、成品率、消耗定額和工時等等，都是可以取連續值的。我們把可取連續值的值就叫做計量值。與此相反，象一百個螺栓中有三根是不合格品，或一張鋼板上有五處劃痕，以及工廠在一個月中發生兩次事故等這樣的數據，是取沒有小數的一根、兩根……’一個、兩個…，一次、兩次……這樣的值。我們把這樣的值叫做計數值。另外，也有把不合格品用檢查個數除一下來表示不合格率的。這也叫做計數值。在使用討‘數值表示頻數分布叭因為取不到連續性的數值，所以也往往不用上圖那樣的柱狀圖來表示，而是用棒狀圖來表示。