统计过程控制（SPC）之直方图分析
作者: 来源: 文字大小:[大][中][小]
直方图是针对某产品或过程的特性值，利用常态分布（也叫正态分布）的原理，把50个以上的数据进行分组，并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描绘在横轴上。
直方图
直方图是针对某产品或过程的特性值，利用常态分布（也叫正态分布）的原理，把50个以上的数据进行分组，并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描绘在横轴上。
通过直方图，可将杂乱无章数据，解析出规则性，也可以一目了然地看出数据的中心值及数据的分布情形。
在制造业，现场的管理干部经常都要面对许多数据，这些数据大多来自制造加工过程的抽样测量得到，对于这些凌乱的数据，如果制作成直方图，并借助对直方图的观察，可以了解产品质量分布的规律，知道其是否变异，并进一步分析判断整个生产过程是否正常，问题点在哪里，为研究过程能力提供依据。
通过直方图，可以达到的目的
?了解质量分布的状况，对质量状况分析有极其重要的参考价值；
?显示波动的形态，知道其是否变异；
?直观地传达有关过程质量分布情况的信息；
?观察产品质量在某一时间段内的整体分布状况；
?研究过程能力或预测过程能力；
?求分配的平均值和标准值；
?调查是否混入两个以上的不同群体；
?测知是否有虚假数据
?制定产品的规格界限；
直方图（频数分布图）的制作步骤
?收集同一类型的数据；
?计算极差（全距）；
?设定组数，计算组距、组界、中心值；
?制作频数表；
?按频数值比例画横坐标、纵坐标；
?按纵坐标画出每个矩形的角度，代表落在此矩形中的点数；
?判续直方图（对过程状态分析）。
直方图的常见形态与判定
1）正常型：是正态分布，服从统计规律，过程正常。
2）缺齿型：不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是:
?有经验的人员故意做的假数据。
?测量仪器精确度不够，而要求的精确度较高，检验员只好进行估计。
?较多特性差异的数据混杂在一起。
3）偏态型：不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：
?习惯作业造成作业方法不对。
?工具、夹具、模具已经磨损或松动。
4）离岛型：不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是:
?数据输入人员在输入的过程中，可能把10.01输10.10或1.01。
?过程中其他物料混入。
?机台设备在过程中出现特殊原因，产生了变异。
5）高原型：不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：
?人员做的假数据。
?经过全检挑选的数据。
?测量仪器精确度不够。