质量损失函数
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质量损失函数:功能界限△0(正常/丧失功能)、容差△(合格/不合格品)m -y =∆一、望目特性:当∆≤m -y 时,产品能正常发挥功能,为合格品;当∆≥m -y 时,产品丧失功 能,为不合格,不合格损失为A 。
L (y )=k (y-m )2 k=A/△2平均损失:()()()2n 1i n 1i i m -y n 1k y n 1y ∑∑====L L r k V ∙=Y 为随机变量时:()[]()()[]2222m -σσK K m y KE y L E =+=-=μ(μ=m )二、望小特性:目标值m=0,y 不取负值。
当y >△0,产品丧失功能,为不合格品;当≤≤y 0△0,产品发挥正常功能,为 合格品。
L (y )=Ky 2 K=A/△2三、望大特性:1/y 为望小特性,目标值m=0,y 不取负值。
当y <△0,产品丧失功能,为不合格品;当≥y △0,产品正常发挥功能,为合 格品。
L (y )=K/y 2 k=A △2例:某产品的尺寸图纸规定m ±12um ,产品不合格时的损失为A=2.50元,试建立质量损失函数。
解:根据题意:△=12(um ),A=2.50(元)所以:k=A/△2=2.5/122=0.0174则: L (y )=k (y-m )2=0.0174(y-m )2例:气割某种零件共20件,各件尺寸与目标尺寸的偏差y i -m 分别为:0.3,0.6,-0.5,-0.2,0,1,1.2,0.8,-0.6,0.9,0,0.2,0.8,1.1 -0.5,-0.2,0,0.3,0.8,1.3。
设用户使用的容许界限(即功能界限)为△0=3mm ,超过该界限,零件装配送不上,由此造成的损失为A0=180元,试求该批产品的平均质量损失。
若调整尺寸的平均值与目标值一致,将会有多大的质量改善。
解:由公式可确定系数k=A/△2=180÷32=20计算出平均损失函数()()()2n 1i n1i i m -y n 1k y n 1y ∑∑====L L =9.95元当μ=m 时()2y y σK L = 而()()[]3645.0m -y n1-m -y 1-n 1222y =⎭⎬⎫⎩⎨⎧=∑∑σ分析:零件与目标尺寸差距的平均值稍微大了些为0.3645,为分析其情况,可做方差分析:S T=()59.9m -y 2=∑ S m=()[]66.2nm -y 2=∑ S e =S T -S m =6.93()2y y σK L ==7.29元,平均每件产品的质量增益为:9.59-7.29=2.3元例:日本美国彩电色彩浓度。
基于质量损失函数的质量管理研究在现代竞争激烈的市场环境下,企业对于产品质量的要求越来越高。
为了保持竞争优势,许多企业都采取了质量管理的策略。
其中,基于质量损失函数的质量管理方法已经成为各行各业广泛应用的一种手段。
质量损失函数是质量管理领域中的一个重要概念,它代表了企业由于质量问题而产生的直接和间接成本。
换句话说,它衡量了产品质量不达标对企业经济利益的影响程度。
基于质量损失函数的质量管理方法通过量化质量问题的经济损失,帮助企业制定有效的质量控制措施和优化生产过程。
首先,基于质量损失函数的质量管理方法可以帮助企业识别影响产品质量的关键因素。
企业生产过程中存在着各种各样的变量和环节,而每一个环节都可能对产品质量产生影响。
通过建立质量损失函数模型,企业可以对不同的质量问题进行定量分析,从而找出造成质量问题的主要因素。
这一结果对于企业改进生产过程和提高产品质量具有重要意义。
其次,基于质量损失函数的质量管理方法可以帮助企业确定适当的质量控制限制。
通过对不同质量问题的损失函数进行分析,企业可以确定出不同质量水平下的经济损失。
在实际生产过程中,企业往往会面临质量水平和成本之间的权衡。
基于质量损失函数的方法可以帮助企业确定一个最佳的质量水平,使得经济损失最小化。
同时,企业还可以根据不同的质量要求和顾客需求,制定相应的质量控制限制,以保证产品质量符合市场需求。
此外,基于质量损失函数的质量管理方法还可以帮助企业评估质量改进的效果。
在质量管理过程中,企业通常会采取一系列的质量改进措施,如调整生产参数、优化工艺流程等。
基于质量损失函数的方法可以帮助企业量化不同改进措施对经济损失的影响,从而评估改进效果的好坏。
这对于企业不断优化产品质量和生产效率具有重要意义。
综上所述,基于质量损失函数的质量管理研究在现代企业中具有广泛应用前景。
通过量化质量问题的经济损失,这一方法可以帮助企业识别关键因素、确定质量控制限制以及评估改进效果。
{品质管理品质知识}质量损失函数质量损失函数日本质量管理学家田口玄一(Taguchi)认为产品质量与质量损失密切相关,质量损失是指产品在整个生命周期的过程中,由于质量不满足规定的要求,对生产者、使用者和社会所造成的全部损失之和。
田口用货币单位来对产品质量进行度量,质量损失越大,产品质量越差;反之,质量损失越小,产品质量越好。
一、质量特性产品质量特性是产品满足用户要求的属性,包括产品性能、寿命、可靠性、安全性、经济性、可维修性和环境适应性等。
(与前描述是否一致)(一)质量特性分类田口先生为了阐述其原理,对质量特性在一般分类的基础上作了某些调整,分为计量特性和计数特性,如图1所示。
1、望目特性。
设目标值为m,质量特性y围绕目标值m波动,希望波动愈小愈好,则y就被称为望目特性,例如加工某一轴件图纸规定φ10±0.05(mm),加工的轴件的实际直径尺寸y就是望目特性,其目标值m=10(mm)。
2、望小特性。
不取负值,希望质量特性y愈小愈好,波动愈小愈好,则y 被称为望小特性。
比如测量误差,合金所含的杂质、轴件的不圆度等就属于望小特性。
3、望大特性。
不取负值,希望质量特性y愈大愈好,波动愈小愈好,则y 被称为望大特性。
比如零件的强度、灯泡的寿命等均为望大特性。
(二)质量特性波动产品在贮存或使用过程中,随着时间的推移,发生材料老化变质、磨损等现象,引起产品功能的波动,我们称这种产品由于使用环境,时间因素,生产条件等影响,产品质量特性y偏离目标值m,产生波动。
引起产品质量特性波动的原因称为干扰源。
主要有以下三种类型:1、外干扰(外噪声)使用条件和环境条件(如温度,湿度,位置,输入电压,磁场,操作者等)的变化引起产品功能的波动,我们称这种使用条件和环境条件的变化为外干扰,也称为外噪声。
2、内干扰(内噪声)材料老化现象为内干扰,也称为内噪声。
3、随机干扰(产品间干扰)在生产制造过程中,由于机器、材料、加工方法、操作者、计测方法和环境(简称5MIE)等生产条件的微小变化,引起产品质量特性的波动,我们称这种在生产制造过程中出现的功能波动为产品间波动。
mpdiou损失函数公式含义
M模型预测的视在质量损失 (\text{MPDIou}) 简称为MPDIou 损失,表示目标分割与估计分割之间的相互信息。
MPDIou损失是通过计算两个分割掩码的交集和并集之间的IoU (Intersection over Union) 差异来衡量模型的性能。
MPDIou损失的公式如下:
\text{MPDIou} = \frac{{\text{IoU}(P, G)}}{{\text{IoU}(P, G) + \delta + (1 - \text{IoU}(P, G))}} \times (\delta + (1 - \text{IoU}(P, G)))
其中,P代表模型预测的分割掩码,G代表目标分割的掩码,IoU(P, G)表示模型预测与目标分割的IoU。
MPDIou损失通过使用一个可调整的参数\delta,来平衡IoU差异的重要性,当IoU(P, G)较高时,MPDIou损失较低,表示模型与目标分割的匹配较好;当IoU(P, G)较低时,MPDIou损失较高,表示模型与目标分割的差异较大。
质量损失函数
质量损失函数是一个损失函数,用来衡量模型在预测过程中拥有的质量,它衡量的是模型的准确性。
质量损失函数由质量指标组成,这些指标可以是数据准确性、预测准确性、生产效率等。
质量损失函数的基本原理是:实际的预测结果与模型期望结果之间的差距,而这个差距应该尽可能的小,从而提升模型预测的效率和准确性。
用来计算质量损失函数的公式可以是任意函数,通常可以用均方差(MSE)来衡量质量损失。
MSE是一种平均偏差的可量化衡量,它表示模型输出值与真实值之间的差距。
另外,贝叶斯损失函数也可以用来衡量质量损失,它是一种按比例降低异常结果的方法,能够较好地衡量模型的质量。
在实际的机器学习和数据挖掘系统中,质量损失函数是一个重要的概念,它能够帮助模型追求更大的精度和准确性。
模型的优化过程需要连续更新质量损失函数,以获得更好的预测结果,这就决定了质量损失函数在机器学习和数据挖掘中的重要性。
质量损失函数日本质量管理学家田口玄一(Taguchi)认为产品质量与质量损失密切相关,质量损失是指产品在整个生命周期的过程中,由于质量不满足规定的要求,对生产者、使用者和社会所造成的全部损失之和。
田口用货币单位来对产品质量进行度量,质量损失越大,产品质量越差;反之,质量损失越小,产品质量越好。
一、质量特性产品质量特性是产品满足用户要求的属性,包括产品性能、寿命、可靠性、安全性、经济性、可维修性和环境适应性等。
(与前描述是否一致)(一)质量特性分类田口先生为了阐述其原理,对质量特性在一般分类的基础上作了某些调整,分为计量特性和计数特性,如图1所示。
图1 质量特性的分类计数特性请查阅有关书籍,这里主要对计量特性进行描述。
1、望目特性。
设目标值为m,质量特性y围绕目标值m波动,希望波动愈小愈好,则y就被称为望目特性,例如加工某一轴件图纸规定φ10±0.05(mm),加工的轴件的实际直径尺寸y就是望目特性,其目标值m=10(mm)。
2、望小特性。
不取负值,希望质量特性y愈小愈好,波动愈小愈好,则y 被称为望小特性。
比如测量误差,合金所含的杂质、轴件的不圆度等就属于望小特性。
3、望大特性。
不取负值,希望质量特性y愈大愈好,波动愈小愈好,则y被称为望大特性。
比如零件的强度、灯泡的寿命等均为望大特性。
(二)质量特性波动产品在贮存或使用过程中,随着时间的推移,发生材料老化变质、磨损等现象,引起产品功能的波动,我们称这种产品由于使用环境,时间因素,生产条件等影响,产品质量特性y偏离目标值m,产生波动。
引起产品质量特性波动的原因称为干扰源。
主要有以下三种类型:1、外干扰(外噪声)使用条件和环境条件(如温度,湿度,位置,输入电压,磁场,操作者等)的变化引起产品功能的波动,我们称这种使用条件和环境条件的变化为外干扰,也称为外噪声。
2、内干扰(内噪声)材料老化现象为内干扰,也称为内噪声。
3、随机干扰(产品间干扰)在生产制造过程中,由于机器、材料、加工方法、操作者、计测方法和环境(简称5MIE)等生产条件的微小变化,引起产品质量特性的波动,我们称这种在生产制造过程中出现的功能波动为产品间波动。
质量损失函数
质量损失函数是一种统计方法,可以在预测任务中用来衡量质量损失程度。
它通常用来衡量模型预测准确度,以及这些预测中可能存在的偏差和误差。
质量损失函数可以衡量预测误差,以便能够判断出哪种预测是更有效的,也可以使用来衡量模型性能,以便可以根据质量损失降低模型的性能。
质量损失函数的类型主要有两种:回归损失和分类损失。
回归损失有均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)等,而分类损失有交叉熵损失和Hinge损失等。
均方误差(MSE)是一种常用的回归损失函数,它衡量的是实际值与预测值之间的差异,它的计算公式是:MSE =(实际值 -测值)/ N,其中N代表损失函数的总个数。
MSE可以用来衡量模型的拟合度,它的值越小,拟合度越强,因此,我们可以通过降低MSE的值来提高模型的精度。
另一种类型的质量损失函数是Hinge损失,它是一种分类损失函数,它可以用来衡量分类准确度,它的计算公式是:Hinge损失 = max (0, 1 -签测值),其中标签是指预测样本的实际标签,而预测值是预测的值。
Hinge损失可以用来判断模型的准确性,它的值越小,说明模型的准确度越高。
此外,还有一种质量损失函数,称为正则化损失函数,它可以用来降低模型的复杂性,从而降低训练误差和测试误差,从而提高模型
的精度。
正则化损失函数是一种特殊的质量损失函数,它可以抑制模型过拟合,保持模型稳定,以达到更好的性能。
总之,质量损失函数是一种用来衡量模型预测的准确度的统计方法,它可以为我们提供一种有效的方法来衡量模型的性能,以及预测中可能存在的偏差和误差。
它可以帮助我们判断出更有效的预测,并可以用来提高模型的准确度,从而达到更好的性能。
【科普】质量方法论之质量损失函数质量损失是指企业在生产、经营过程和活动中,由于产品的质量问题而导致的损失,即由于质量低劣而产生的内、外部损失。
质量损失的存在在于资源的潜力没能得到充分的发挥,是质量改进的机会所在。
质量损失可分为两种形式:有形损失和无形损失。
有形损失指由于内部故障而直接发生的费用,如返工、低效的人机控制、丧失机会等而引起的低工作效率而造成的资源和材料的浪费等。
无形损失是指由于顾客不满意而发生的未来销售的损失,如因顾客不满意而失去顾客,丧失信誉,从而失去更多销售机会或增值机会所造成的损失。
无形损失不是实际的费用支出,常常难以统计和定量,并且它对组织的影响大且长久,因而,它是一种很重要的损失。
质量损失函数:日本质量管理专家田口玄一给出了质量损失函数的表达式——一个“二次方程式”及其平衡的条件。
其中:L(x)——质量损失,m——质量特性标准,x——质量特性值, k——常数,一般可以由“机能界限”确定。
应用损失函数在实践中最重要的运用,在于协助我们通过过程的改善而持续减少目标值的变异,并非仅仅追求符合逻辑。
现在举个例子:某个工厂人员的产出,以每小时多少元来计算,而损失函数所显示的,是产出以室内通风条件而改变的情形。
厂内工作的每个人,都有自己的损失函数。
为了简化说明,假设每个人的损失函数均为一条抛物线,其底部一点代表产出值最大时的通风条件,把所有人员的损失函数进行叠加,公司整体的损失函数也必然是一条抛物线。
如果通风条件偏离这个最佳水准,就会有额外损失发生。
该抛物线与横轴相切时,切点的左右各有一小段与横轴几近重合。
也就是说,有最适点偏离一小短距离,损失小到可以忽略不计。
因此,当室内通风条件稍稍偏离均衡点,发生的损失可以忽略不计。
但是远离均衡点时,总是有人必须支付这损失。
如果我们能够导出有具体数字的损失函数,我们就可以计算出最有均衡点,在均衡点中最适合的通风条件如何,以及达到要求的费用支出是多少。
ssim损失函数公式SSIM(Structural Similarity)是一种用于衡量图像质量的损失函数,它是基于人眼感知的视觉质量度量。
SSIM损失函数的公式如下:SSIM(x,y)=[l(x,y)^α*c(x,y)^β*s(x,y)^γ]其中x和y是输入的两幅图像,SSIM(x,y)是这两幅图像之间的相似度。
l(x,y)是亮度相似度,c(x,y)是对比度相似度,s(x,y)是结构相似度。
α、β和γ是权重参数,一般设置为1下面将对l(x,y)、c(x,y)和s(x,y)以及SSIM的计算过程进行详细介绍。
1. 亮度相似度(luminance similarity):亮度相似度反映了两幅图像的亮度级别之间的相似程度。
它的计算公式如下:l(x,y)=(2μxμy+C1)/(μx^2+μy^2+C1)其中μx是图像x的均值,μy是图像y的均值,C1是一个常数,用于防止分母为零。
2. 对比度相似度(contrast similarity):对比度相似度衡量了两幅图像的对比度之间的相似程度。
它的计算公式如下:c(x, y) = (2σxy + C2) / (σx^2 + σy^2 + C2)其中σx是图像x的方差,σy是图像y的方差,σxy是图像x和图像y的协方差,C2是一个常数,用于防止分母为零。
3. 结构相似度(structural similarity):结构相似度度量了两幅图像的结构之间的相似程度。
它的计算公式如下:s(x, y) = (σxy + C3) / (σxσy + C3)其中σx是图像x的标准差,σy是图像y的标准差,σxy是图像x 和图像y的协方差,C3是一个常数,用于防止分母为零。
4.权重参数(α、β和γ):权重参数用于调节亮度相似度、对比度相似度和结构相似度在SSIM 计算中的贡献程度。
一般情况下,三个参数都被设置为15.SSIM计算过程:首先,计算两幅图像的亮度相似度、对比度相似度和结构相似度。
实验设计方法(Design of Experiment)Taguchi Method田口正交实验设计法什么是Taguchi实验设计法Taguchi(田口)实验设计是利用正交表来挑选实验条件和安排实验的实验方法.此实验设计方法最早是由日本质量管理专家田口玄一(Genechi Taguchi)提出, 由此又深化发展出参数优化设计, 公差设计和稳健设计(Robust Design).Taguchi方法的基本概念.1. 质量损失函数(Quality Loss Function)田口方法认为, 质量的定义是产品由于质量的缺陷对带来的损失. 其损失可以用一个质量损失函数来表示:L= (y-m)2CL为损失y为特定的质量特征的实际值m为质量特征的目标值C为损失的常数2. 正交表(Orthogonal Array):正交表是正交实验设计的基本工具. 是在运用组合数学理论的正交拉丁方的基础上构造的一种规格化的表格. 其符号为L n(j i)其中:L – 正交表的代号n - 正交表的行数, 即实验次数j - 正交表中的数码, 即因素的位级数I - 正交表的列数, 即实验因素的个数一个L8(27)的结构为:正交表L8(27)此表为7个因素, 2个位级的8个实验组合的正交表.在这个正交表中, 你可以看到, 任意一个因素的任意一个位级出现的次数都是4次, 也就是说他们出现的机会是平均的, 同时, 任意两列的位级的组合是(1, 1), (2, 2), (1, 2), (2, 1)各出现2次, 也是均衡的.这是比较常用的两个位级的正交表之一, 还有3个位级, 4个位级和5个位级以及混合位级的正交表.3个位级的正交表(例)混合位级的正交表(例)3. 信噪比(Signal to Noise Ratio)信噪比和稳健(Robustness)的概念紧密相关, 稳健的概念追求产品或流程的表现在受到因素的波动时候的稳定性.这个比用S/N来表示.S/N可以是:! 望目值 – 某个目标值! 望大值 – 比如合格率! 望小值 – 比如维修时间利用Minitab进行Taguchi实验方法的实例一个接触器的使用寿命的实验设计Y = 寿命(衡量指标为: 次)因素:A = 触片形状(标准, 长)B = 支撑长度(全长, .25mm间隙)C = 材料厚度(0.012 , 0.011)D = 方向(标准, 横向)在Minitab中, Stat>DOE>Taguchi > Create Taguchi Experiment选择正交表输入因素的名称和位级得到Taguchi方法的实验表收集实验数据分析Stat > DOE > Taguchi > Analyze Taguchi Design同时考察S/N, Mean 和 Standard Deviation这里的S/N是望大(寿命)结果\对分析的结果来看,当需要提高接触器的寿命时, 各因素的设置为较长的长度, 25毫米的支撑间隙, 0.11的材料厚度和标准方向.。
uiqm损失函数-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以描述关于UIQM(Universal Image Quality Metric,通用图像质量度量)损失函数的背景和基本概念。
可以参考以下内容进行撰写:概述在计算机视觉领域,图像质量评价是评估和测量图像的视觉质量的关键任务。
UIQM(Universal Image Quality Metric)损失函数是一种常用的图像质量度量方法,它可以精确地评估图像处理算法的效果和图像恢复的质量。
UIQM损失函数被广泛应用于图像处理、图像复原、图像增强等领域。
随着图像处理领域的发展和应用需求的提高,传统的图像质量评价方法存在着一些局限性,例如对于复杂的图像结构和高度失真的图像评价效果较差。
因此,研究人员提出了基于UIQM损失函数的图像质量评价方法,以在更广泛的应用场景中提供更准确和综合的图像质量度量。
UIQM损失函数的基本概念是通过测量图像的特定属性和结构来评估图像质量。
它考虑了人类视觉系统的特性,并结合了一系列有意义的特征和统计度量的权重。
UIQM损失函数利用了图像的低级特征(如对比度、亮度、颜色饱和度等)和高级特征(如图像结构、信息熵等)的组合来评估图像的质量。
其中,不同特征的权重是通过预先训练的模型和经验调整得出的。
总之,UIQM损失函数是具有普适性和准确性的图像质量评价方法,可以提供更全面和细致的图像质量度量结果。
在接下来的文章中,我们将详细探讨UIQM损失函数的定义、作用以及对其未来发展的展望。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将按照以下结构进行阐述有关UIQM损失函数的相关内容:1. 定义部分:介绍UIQM损失函数的具体定义,包括其数学表达式和计算方法。
2. 作用部分:讨论UIQM损失函数在图像质量评估中的作用与意义,以及与其他常见损失函数的对比分析。
3. 实验与应用部分:探讨UIQM损失函数在图像处理领域的实验研究和应用案例,展示其在图像质量评估、图像增强等方面的效果与优势。
质量方法论之质量损失函数在质量管理领域,损失函数是一种方法论,用于评估质量问题的严重程度和影响,并帮助确定改善措施。
损失函数是指将质量问题转化为经济损失或风险的数值化指标,目的是为了帮助决策者衡量质量问题的重要性,优化资源分配和决策过程。
首先,损失函数需要明确定量的损失评估指标。
损失指标可以是直接经济损失,如产品召回或客户赔偿费用;也可以是间接经济损失,如声誉受损导致市场份额的下降。
除了经济损失,还可以考虑其他非经济因素,如环境影响和公司形象。
通过量化损失指标,能够更加准确地评估质量问题的重要性和紧迫程度。
最后,损失函数需要将损失评估结果与质量改进措施相对比。
通过损失函数,企业可以清楚地了解质量问题的严重程度和影响,从而确定改进措施的优先级和资源分配。
企业可以比较不同质量问题的损失评估结果,将资源集中于造成最大经济损失或风险的问题上。
同时,损失函数还能够帮助企业评估质量改进措施的经济效益,确定措施的可行性和优先级。
损失函数方法论在质量管理中具有重要的意义和应用价值。
通过数值化指标,损失函数帮助企业准确评估质量问题的重要性和影响,优化资源分配和决策过程。
它可以帮助企业提高质量管理效能,减少经济损失和风险。
同时,损失函数也可以帮助企业实现持续质量改进,提高产品和服务的质量水平,增强市场竞争力。
尽管损失函数方法论在质量管理中具有重要的应用价值,但也存在一些问题和挑战。
首先,建立准确的质量问题与损失之间的关联模型是一个复杂的任务,需要考虑多个因素和变量的影响。
其次,损失函数方法论需要大量的数据支持,包括质量问题和经济损失的历史数据,以及相关变量和因素的数据。
在一些情况下,数据的获取和分析可能存在困难。
此外,损失函数方法论还依赖于企业对质量问题和经济损失的准确估计,这对于一些难以量化的因素来说可能是挑战性的。
总之,损失函数是一种质量管理的方法论,通过将质量问题转化为经济损失或风险的数值化指标,帮助企业衡量质量问题的重要性,优化资源分配和决策过程。
质量损失函数范文质量损失函数是一个衡量产品或服务质量的度量,用于评估和量化产品或服务在生产和交付过程中可能发生的质量损失。
质量损失函数通常被用于帮助企业识别和解决潜在的质量问题,以最小化质量损失并提高产品或服务的质量水平。
质量损失函数可以应用于各个行业和领域,从传统的制造业到服务行业、金融机构和医疗保健等领域。
在制造业中,质量损失函数可以用于衡量产品生产过程中可能发生的缺陷和损失。
在服务行业中,质量损失函数可以用于评估服务过程中可能出现的问题和不满意度。
质量损失函数的具体形式可以根据具体问题和行业的需求来确定。
一种常见的质量损失函数形式是线性函数,其中质量问题的发生率和严重程度与质量损失呈线性关系。
另一种常见的形式是指数函数,在这种情况下,质量问题的发生率和严重程度与质量损失呈指数关系。
质量损失函数的应用有助于企业进行质量管理和质量改进。
通过对质量损失函数进行分析,企业可以确定造成质量问题的主要原因,并采取相应的措施来减少质量损失。
这包括改进生产过程、优化供应链管理、加强员工培训和质量控制等。
此外,质量损失函数还可以用于评估和比较不同产品或服务的质量水平。
通过分析不同产品或服务的质量损失函数,企业可以了解其在市场中的竞争地位,并制定相应的市场策略。
总之,质量损失函数是一个重要的工具,用于评估和量化产品或服务质量的损失。
通过对质量损失函数进行分析,企业可以识别和解决潜在的质量问题,并通过改进质量管理和质量控制来提高产品或服务的质量水平。
这对企业来说非常重要,因为它可以帮助企业提高客户满意度,增加市场竞争力,进而提高企业的绩效和盈利能力。
质量损失函数日本质量管理学家田口玄一(Taguchi)认为产品质量与质量损失密切相关,质量损失是指产品在整个生命周期的过程中,由于质量不满足规定的要求,对生产者、使用者和社会所造成的全部损失之和。
田口用货币单位来对产品质量进行度量,质量损失越大,产品质量越差;反之,质量损失越小,产品质量越好。
一、质量特性产品质量特性是产品满足用户要求的属性,包括产品性能、寿命、可靠性、安全性、经济性、可维修性和环境适应性等。
(与前描述是否一致)(一)质量特性分类田口先生为了阐述其原理,对质量特性在一般分类的基础上作了某些调整,分为计量特性和计数特性,如图1所示。
图1 质量特性的分类计数特性请查阅有关书籍,这里主要对计量特性进行描述。
1、望目特性。
设目标值为m,质量特性y围绕目标值m波动,希望波动愈小愈好,则y就被称为望目特性,例如加工某一轴件图纸规定φ10±0.05(mm),加工的轴件的实际直径尺寸y就是望目特性,其目标值m=10(mm)。
2、望小特性。
不取负值,希望质量特性y愈小愈好,波动愈小愈好,则y 被称为望小特性。
比如测量误差,合金所含的杂质、轴件的不圆度等就属于望小特性。
3、望大特性。
不取负值,希望质量特性y愈大愈好,波动愈小愈好,则y被称为望大特性。
比如零件的强度、灯泡的寿命等均为望大特性。
(二)质量特性波动产品在贮存或使用过程中,随着时间的推移,发生材料老化变质、磨损等现象,引起产品功能的波动,我们称这种产品由于使用环境,时间因素,生产条件等影响,产品质量特性y偏离目标值m,产生波动。
引起产品质量特性波动的原因称为干扰源。
主要有以下三种类型:1、外干扰(外噪声)使用条件和环境条件(如温度,湿度,位置,输入电压,磁场,操作者等)的变化引起产品功能的波动,我们称这种使用条件和环境条件的变化为外干扰,也称为外噪声。
2、内干扰(内噪声)材料老化现象为内干扰,也称为内噪声。
3、随机干扰(产品间干扰)在生产制造过程中,由于机器、材料、加工方法、操作者、计测方法和环境(简称5MIE)等生产条件的微小变化,引起产品质量特性的波动,我们称这种在生产制造过程中出现的功能波动为产品间波动。
以电视机电源电路为例,其输出特性的干扰分类及抗干扰性能如1表所示。
二、质量损失函数干扰引起了产品功能的波动,有波动就会造成质量损失。
如何度量由于功能波动所造成的损失,田口先生提出了质量损失函数的概念,它把功能波动与经济损失联系起来。
田口先生把产品(或工艺项目)看作一个系统,这个系统的因素分为输入因素(可再分为可控因素X和不可控因素Z)和输出因素(即质量特性或响应)y,如图2所示。
系统的设计目标值为m。
图2 传递系统图田口先生认为系统产生的质量损失是由于质量特性y 偏离设计目标值造成的,有偏离,就会有损失。
(一)望目特性的质量损失函数 1、定义设产品的质量特性为Y ,目标值为m 。
当m Y ≠时,则造成损失,||m Y -越大,损失越大。
相应产品质量特性值Y 的损失为L (Y ),若L (Y )在Y=m 处存在二阶导数,则按泰勒公式有… )(!2)(")(!1)()()(2'+-+-+=m Y m L m Y m L m L Y L ,设Y=m 时,L (Y )=0,即L (m )=0,又因为L (Y )在Y=m 时有极小值,所以0)('=m L ,再略去二阶以上的高阶项,有2)()(m Y K Y L -=(1.1)式中!2/)("m L K =是不依赖于Y 的常数。
我们称(1.1)式表示的函数为质量损失函数,如图3所示。
若有n 件产品,其质量特性值分别为n Y Y Y ,… ,,21则此n 件产品的平均质量损失为 ])(1[)(21m Y n K Y L i ni -∑==-(1.2)图3 质量损失函数式(1.1)和式(1.2)说明,由于质量特性值波动所造成的损失与偏离目标值m 的偏差平方或偏差均方成正比。
不仅不合格会造成损失,即使合格品也会造成损失,质量特性值偏离目标值越远,造成的损失越大。
这就是田口先生对于产品质量概念的新观点。
把这样的二次方程用作质量损失函数,给我们提供了很多重要信息,从图3的曲线可以看出。
第一,质量损失函数如连续的二次函数曲线所示,质量特性仅仅在规X (T )以内并不一定表示产品质量优良,最佳的质量是质量特性稳定在目标值上,波动最小。
这就进一步形象地说明了新的质量概念。
这种连续的质量损失概念与传统的损失概念不同,传统的损失概念是不连续的阶跃函数,只要质量特性在规定以内任何点,都视为没有损失,一旦超出规X 的上下限,就发生损失,如图3中的实线所示。
第二,质量损失是指产品交付用户后造成的损失,它不是制造方由于产品质量缺陷构成的质量成本。
虽然田口的质量损失指的是对“社会的损失”,但这种损失最终仍然要影响到设计制造方,形成损失。
这种损失可分直接损失和间接损失两种情况,直接损失表现在质量担保(包修、退赔等)费用方面,它与质量成本中的外部损失成本有关。
间接损失表现在丢失市场,企业竞争力减弱,所以也可以用田口的质量损失(给社会造成的损失)在一定程度上来度量制造方的损失。
第三,预期(平均)损失E (L )。
由于L (y )是随机变量,通常用L(y)是随机变量,通常用L (y )的数学期望E (L )来表示预期质量损失。
其表达式可以写成}])([)({)(2m y E y D K L E -+=}])({22m y E K -+=σ22)((m K -+=μσ (1.3)从上式可以看出,我们将质量特性波动分解成两部分,要提高产品质量就必须使方差2σ和离差|)(|m -=μδ越小越好。
传统的设计方法,一般在专业设计(即系统设计)完成之后,即进行容差设计,中间没有参数设计这一过程,若要进行质量改进,因为2σ(方差)已经在专业设计过程决定了,所以2σ一般是不能变的,只能致力于减小离差|)(|m -=μδ,也就是说,主要依靠提高工序能力,用提高设备精度来提高产品精度,使加工的尺寸或其他的质量特征尽可能接近目标值。
田口先生则认为应同时减小δ和2σ。
一般说来,主要应先通过参数设计减小2σ,虽然难度较大,但潜力也较大,然后再减小δ(相对容易些)。
我们知道随机的干扰因素是产生波动的根源,围绕着随机因素减小2σ和δ有两种方法。
一种是通过更新技术,消除一些随机的干扰因素,也就是说将一些随机因素转换为可控的系统因素,例如在设计中采用高等级的元件和材料等,在制造工艺等条件方面如采用高精度加工设备,对加工温度等加以控制等。
显然,这些办法都是以昂贵的投入为代价的,是不经济的,而且往往也是难于行得通的,特别是在经济条件困难的情况下更是一条死胡同。
因此,在原系统设计的基础上,通过参数设计寻找对随机因素不敏感的可控因素的水平设置,用提高系统本身的抗干扰能力的方法使功能输出波动减小。
这是一种挖掘设计技术潜力的方法,即可提高质量又不会提高甚至还可能降低成本。
2、K 的确定方法(1) 由功能界限0∆和丧失功能的损失0A 求K所谓功能界限0∆是指判断产品能否正常发挥功能的界限值。
当||m Y -≤0∆时,产品能正常发挥功能的界限值。
当||m Y ->0∆时,产品丧失功能。
设产品丧失功能时给社会带来的损失为0A 元,由式(1.1)得20∆=A K (1.4)(2) 由容差∆和不合格损失A 求K 容差∆是指判断产品合格与否的界限。
当||m Y -≤0∆时,产品为合格品 当||m Y ->0∆时,产品为不合格品设产品为不合格品时,工厂可采取报废、降级或返修等处理,此时给工厂带来的损失为A 元。
由式(1.1)得2∆=A K (1.5)例1 某电视机电源电路的直流输出电压Y 的目标值为m=115V ,功能界限0∆=25V ,丧失功能的损失为0A =300元。
a. 求损失函数中的系数K ;b. 已知不合格时的返修费为A=1元,求容差∆;c. 若某产品的直流输出电压为Y=112V ,此产品该不该投放市场。
解:a. 48.0253002200==∆=A K (元V2 ) 所以损失函数为 2)115(48.0)(-=Y Y Lb. 由2200∆=∆=A A K 得 V A A 4.125300100=⨯=∆=∆ c. 当Y=112V 时,相应的损失为23.4)115112(48.0)112(2=-=L 元若不经返修就投放市场,工厂虽然少花1元返修费,但给用户造成4.23元的损失。
例2 用氧气切割某种装配件共20件,其尺寸与目标尺寸的偏差为(单位:mm ) 0.3,0.5,-0.5,-0.2,0,1,1.2,0.8,-0.6,0.9,0,0.2,0.8,1.1,-0.5,-0.2,0,0.3,0.8,1.3 功能界限为0∆=3mm ,否则装配不上,由此造成的损失为1800=A 元,求这批产品的平均质量损失。
解 由公式(1.4)确定系数K2031802200==∆=A K 由公式(1.2)求平均质量损失59.9)]3.1… 6.03.0(201[20])(1[)(22221=+++=-∑==-m Y n K Y L i n i 元(二)望小特性的质量损失函数望小特性Y 是不取负值,希望Y 越小越好且波动越小越好的特性。
所以它可看作是以0为目标值,但不能取负值的望目特性。
设Y 为望小特性,由望目特性损失函数的式(1.1),令m=0,就得到望小特性的损失函数为2)(KY Y L =Y >0 (1.6)式中K 为比例常数,20022A A∆=∆=KL (Y )的图形如图4所示。
图4 望小特性的损失函数若有n 件产品,测得望小特性值为 ,,21Y Y …,n Y 则平均质量损失为]1[)(21i n i Y n K Y L =-∑=(1.7)(三)望大特性的质量损失函数望大特性Y 是不取负值,希望Y 越大越好,且波动越小越好的特性。
望大特性Y 的倒数Y1就是望小特性,由望小特性的损失函数式(1.6),可以得到望大特性的损失函数为21)(YKY L = (1.8)式中K 为比例常数,K=0A 20∆=0A 2∆ L (Y )的图形如图5所示。
图5 望大特性的损失函数若有那件产品,测得望大特性值为 ,,21Y Y …,n Y ,则平均质量损失为]11[)(21Y in i n K Y L =-∑= (1.9)三、SN 比SN 比起源于通信领域,作为评价通信设备,线路,信号质量的优良性指标。
田口先生将这一概念引伸到了质量工程中,作为评价产品质量特性稳定性的指标。
(一)灵敏度灵敏度是评价产品质量特性平均值的指标,设产品的质量特性Y 为随机变量,其期望值为μ,则μ2称为Y 的灵敏度。
1、平均值设有n 个质量特性值Y 1,Y 2,…Y n ,则∑=-=ni i Y n Y 11(1.10)称为产品质量特性Y 的平均值,-Y 是μ的无偏估计。