1课程设计的目的质量工程管理课程设计是在完成学习《质量工程管理》课程后进行的实践性教学环节，其目的在于加深对《质量工程管理》课程基础理论和基本知识的理解，培养学生的质量管理意识，使学生掌握质量工程管理的基本方法、掌握抽样检验和质量过程控制的基本技术。

同时课程设计应充分体现在教师的指导下，以学生为主体的教学思想，充分调动学生的积极性和能动性，重视培养学生自学能力和思维逻辑能力。

2课程设计的任务本课程设计重在实用性和可操作性。

模仿企业质量控制实际操作，从零件抽样检验开始，直方图分析，过程能力分析，到控制图分析，完成整个质量控制过程分析，帮助学生熟悉企业质量控制具体思路和操作，理解质量工程管理理论的实际应用。

主要内容：1、零件的抽样检验。

2、绘制零件的直方图。

3、对零件进行过程能力分析。

4、绘制和分析零件均值极差图。

5、绘制和分析零件单值移动极差图。

6、编写课程设计报告。

3零件的抽样检验测量数据收集1.025.086+- mm 图 零件图样及标注测量工具测量工具为游标卡尺。

原始数据表经测量后得到的原始数据表如表。

表 零件原始数据表样本组号 零件直径零件长度 零件直径 零件长度 零件直径 零件长度1 2 3015.028-抽样目前生产型企业主要采用抽样检验。

从整体（N ）中抽取一个样本（n ），对样本n 实施全检，然后根据样本检验结果推断总体的质量。

所以他有一定的风险，但经过计算和调整，可以将风险降到可以接受的水平。

一般来说，抽样的常用方法有随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样。

然后确定样本量字码，按批量和检验水平，确定“样本量字码”。

根据样本大小字码、接收质量限AQL 值、抽样的类型以及宽严程度，在GB/所提供抽样检查表检索抽样方案。

抽取样本，按照EXCEL 的随机数发生器产生随机数列，抽取样本。

抽样检验的基本思想是从一批产品中随机抽取部分产品作为样本，根据对样本检验结果，按一定的判断准则，推断整批产品的质量水平。

在计数抽样中，判断准则只利用计数检验的结果。

抽样判断图 抽样检验过程示意图课程设计对零件1的抽样检验是通过计数一次抽样检验。

其方法是从批量为N 的产品中，随机抽取n (＜N )个产品为样本，同时规定一个接收数c ，经检验样本中有d 个不合格品，按以下规则决定是否接受改批产品：如果d≤c，则接受该批产品 如果d ＞c ，则拒收该批产品 步骤：1．确定抽样方案：计数一次抽样检验； 2．确定质量标准：Φ015.028 mm ；3．确定批量N：在零件1检查批中，N=81；4．确定AQL值：AQL=％；5．规定检验水平：在对零件检查，按一般水平Ⅱ；6．根据样本量字码表确定样本量：按批量和检验水平确定的用于表示样本量的字母叫“样本量字码”，如表。

表样本量字码表由图可知：按N=81，一般水平Ⅱ，得到样本量字码为E。

在查正常检验一次抽样方案表得到E相对应的样本量为n=13.7．作出批产品是否合格的判断：查正常检验一次抽样方案表相对应的E，AQL＝％得到：表检查过程表根据表零件原始数据表可变换成外圆直径和零件长度数据表如表。

表外圆直径和零件长度数据表随机产生小于81的随机数：Mod（rand()*1000,81），取前13个随机数为样本量，从而得到外圆直径和零件长度样本检验表，如表。

表外圆直径和零件长度样本检验表结果分析由表得样本中合格品7个，不合格品为6个，按照Ac=2,Rc=3,根据：如果d≤c，则接受该批产品如果d＞c，则拒收该批产品所以拒收该批产品。

这批零件不合格。

因该将不合格的7个零件更换合格零件，再将进行抽样检验，直到接受。

如果企业的声誉不怎么好，再次进行抽样时因加严处理。

如果企业声誉向来良好，可适当放宽处理。

4 直方图目的直方图法是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理，从而找出数据变化的规律性。

1.直观地看出产品质量特性值的分布状态（平均值和分散情况），便于掌握产品质量分布情况。

2.显示质量波动状态，判断工序是否稳定。

3.确定改进方向。

通过直方图研究分析质量数据波动状况之后，就可确定怎样进行质量改进。

4.用以调查工序能力和设备能力。

在直方图商标出公差线或标准值，可以定量的调查工序能力和设备能力。

步骤1.收集数据：表外圆直径和零件长度数据表2.确定外圆直径的极差R：Max=Min= R= Max - Min =；确定零件长度的极差R：Max=Min= R= Max - Min =；3.确定外圆直径分组的组数和组距：组数：k= 1+*lgN N=81 得： k≈7 ；组距： h= R/K =7≈；确定零件长度分组的组数和组距：组数：k= 1+*lgN N=81 得： k≈7 ；组距： h= R/K =7≈；4.确定外圆直径数据各组上、下限：首先确定第一组的下限值，第一组的下限值必须要小于最小值，才能使得测量的数据不落在上、下限上，即带上最小测量单位的1/2尾数。

第一组的下限值= Min —数据最小测量单位的1/2=；第一组的上限值=第一组的下限值+ h=+=；然后依次累加组距直到七组；同理可确定零件长度数据的各组上下限。

5.作零件外圆直径频数分布表如表和零件长度频数分布表如表。

表 零件外圆直径频数分布表表 零件长度频数分布表6．求外圆直径平均值和标准差⨯∑∑i i0if ux =x +h =fs =h 7．求外圆直径平均值和标准差⨯∑∑i i0if ux =x +h =f s =h8. 画外圆直径直方图，如图所示。

图 零件外圆直径频数直方图画零件长度直方图，如图所示。

图零件长度频数直方图结果分析观察直方图的形状判断总体（生产过程）的正常或异常，进而寻找异常的原因。

并与零件标准（公差）比较，判定生产过程中的质量情况。

两个直方图数据分布跨度大且两边边都有孤立的长方形。

排除测量有误的因素，有可能是因为零件并非由熟练工人加工制造，所以在生产过程中出现了异常因素，如刀具磨损、工人不熟练等。

直方图的分布已经超过公差范围。

已经出现不合格品，这说明加工精度不够，应提高加工精度，缩小标准差，也可以从公差标准制定的适当放宽来考虑。

5 过程能力分析计算、和5.1.1计算外圆直径、和根据外圆直径Φ015.028 mm 得到规范限（，）。

规范限的宽度T=TU-TL=，称公差，表示规范的宽严程度，点M=(TL+TU)／2=成为规范中心（也称公差中心）。

由于M=≠= ，规范中心M 与受控中心u （均值）不重合，则发生偏移，所以为有偏移情况的过程能力指数。

上单侧过程能力指数：= (＜TU)下单测过程能力指数：=）／3×≈(＞TL)有偏移情况的过程能力指数CPK 为。

5.1.2计算零件长度、和根据零件长度1.025.0.86+- mm 得到规范限（，）。

规范限的宽度T=TU-TL=，称公差，表示规范的宽严程度，点M=(TL+TU)／2=成为规范中心（也称公差中心）。

由于M=≠= ，规范中心M 与受控中心u （均值）不重合，则发生偏移，所以为有偏移情况的过程能力指数。

上单侧过程能力指数：= (＜TU)下单测过程能力指数：=）／3×≈(＞TL)有偏移情况的过程能力指数CPK 为。

结果分析因为：且0≤K ＜1,所以CPK ≤CP 并且随着偏移度的减少而增加。

CPK 值越大，就表示受控中心u 越接近据规范中心M,即两者的偏移越小。

CP 值越大，过程的合格品率越高，质量特性限越锐, CP 越小，不合格品率越大。

CPK=，CPK 值不大，且远小于1。

说明受控中心u 与规范中心M 两者的偏移比较大，CP 很小，,过程的合格品率低，过程能力不足，不能满足要求，表示质量能力较弱，因考虑放宽条件。

求出不合格率外圆直径不合格品率计算：; CP=P=1-Φ(3 CPK)+ Φ(-3 CP(1+K))=1-Φ+ Φ≈76％零件长度不合格品率计算：; CP=P=1-Φ(3 CPK)+ Φ(-3 CP(1+K))=1-Φ+ Φ≈69％6 均值极差图做均值极差图步骤：1、确定统计量；2、准备数据，根据判稳准则1，至少取25个数据；3、计算与R；4、计算X与R；5、计算—R图与图的控制线；6、作图；计算过程由原始数据表表得到外圆直径数据计算表如表。

表外圆直径数据计算表21 22 23 24 25 26 27均值根据公式：由于样本量n=3,查控制图系数表得： ＝＝0； 计算得到：＝＝＝0由表数据和上面计算所得的数据可以绘制出外圆直径极差控制图如图。

()()=+=++==-=-=-R R R 32324R RR R R 32324UCL μ3σR 3d R d =R 1d d D CL μLCL μ3σR 3d R d R 1d d D ＝＝ ==+3=+3=+=+====-=-=--x x x 22x x x x x 2UCL μσμσn x 3R/d n x A R CL μμxUCL μ3σμn x 3R/d n x A RR图0.000.100.200.300.400.500.600.700.800.901.0013579111315171921232527极差UCLR CLR LCLR图 外圆直径极差控制图查表得＝ ；计算得到： ＝ ＝ ＝由表数据和上面计算所得的数据可以绘制出外圆直径均值控制图如图。

X图27.2027.4027.6027.8028.0028.2028.4013579111315171921232527均值UCL CL LCL图 外圆直径均值控制图由原始数据表表得到长度数据计算表如表。

表 零件长度数据计算表样本组号 零件长度 零件长度 零件长度 均值 极差 127 均值由于样本量n=3,查控制图系数表得：＝＝0； 计算得到：＝＝＝0由表数据和上面计算所得的数据可以绘制出零件长度极差控制图如图。

R图0.000.501.001.502.002.503.0013579111315171921232527极差UCL CL LCL图 零件长度极差控制图查表得＝ ；计算得到：＝ ＝ ＝。

由表数据和上面所得的数据可以绘出零件长度均值控制图如图。

X图84.0084.5085.0085.5086.0086.5087.0013579111315171921232527均值UCL CL LCL图 零件长度均值控制图修正均值极差图根据判异准则：点出界以及在界内不是随机排列；表判异准则表以外圆直径数据为例：由图外圆直径极差控制图可以看出点5和点18异常，点出界需要去除，再反复去除异常点，共去除如下表：表去除异常点表经过反复删减后得到修正后的控制图：表修正后的控制图数据计算表26 27均值得到：＝ ＝ ＝0由表数据和上面所得的数据可以绘出修正后的外圆直径极差控制图 如图。

R图0.000.100.200.300.400.500.600.700.800.9013579111315171921232527极差UCLR CLR LCLR图 修正后的外圆直径极差控制图得到：＝ ＝ ＝由表数据和上面所得的数据可以绘出修正后的外圆直径均值控制图如图。