品质工学(第四章)

2 拒收批+1/2特采批 1 拒收量+1/2特采量
=［ 1- ( ×
+×
) ］×100%
3
交验批
3
交验量
批次合格率
合格批+1/2特采批
=
×100%
交验批
制造良品率
良品数
生产数 - 不良数
=
×100% =
生产数
生产数
制程不良率
×100%
不良数
= 1 - 良品率 =
×100%
生产数
抽样不良率
抽样不良数
·品质不是最好的，它只是在某些消费条件下的最好，这些 条件指的是产品价格（隐含品质成本），以及实际用 途。——费根堡
·品质是一种能令消费者或使用者满足，并且乐意购买的特 质——石川馨
·品质就是符合要求的标准——克劳斯比
品质定义(二)
早期：生产符合品质规格的产品 现在：产品或服务满足规定或潜在需要的特征
• 定义：
企业为稳定，提高产品品质进行品质活动所支付的费用和 由于品质故障造成损失的总和，它是企业总成本的一部分。
1. 品质成本的构成：
预防成本
品质成本
工作品质成本 外部品质保证成本
鉴别成本 内部故障成本 外部故障成本
2. 细目说明
(1)外部品质保证成本，指企业开展外部QA活动所支出的费用。它包 括特殊和附加的品质保证措施、流程、数据、认证和评定费用。
分析会，分析：品质问题的危害性、产生品质问题的原因、 应采取的措施。
三、让机器设备“听话”
适用性评估：规格、精密度、参数设置； 坚持做好一级保养； 巡查操作规程的执行力； 按规定时效点检； 首检制度（含故障修复后的首检、每日首检、批量首

（4.3） （4.4）
——正交性原理 要使估计的均方差最小，滤波器的参数估计应使输出误差
向量与观察向量正交
11
4.1 线性变换与正交原理
• 4.1.2 正交性原理
同时有
E{y(n)e(n)} E{k (n k)e(n)} k 0
k E{(n k)e(n)} 0 k 0
即 E{yopt (n)e(n)} 0
输出估计值
S t
t f
ti
ht,
X
d
et
S
t
S
t
均方意义下最小。由正交原理知，对所有的 ti ,t f 应有
S
t
S t
X
22
4.2 平稳随机过程的估计 ——维纳滤波
• 章节概述
即
E
S
t
t
ti
f
ht,X d X 0
过程平稳，在滤波器为时不变情况下，上式为：
RSX t
tf ti
17
4.1 线性变换与正交原理
• 4.1.2 正交性原理
据正交投影定理，可得 X 的线性最小均方方差估计为
n
X X ,Yi Yi
i 1
2) 一般任意数据
若 X1, X2,..., Xn 是任意的，但可知 E Xi , X j
则由Gram-Schmidt正交化
Y1 b11 X1
Y2 b12 X1 b22 X 2
sx xx
w w
——广义平稳条件的线性时不变因果维纳滤波器。
注：估值均方误差为：
I
第四章 波形估计
裘正定
北京交通大学 信息科学研究所1
第四章 波形估计
• 波形估计概述 • §4.1 线性变换与正交原理 • §4.2 平稳随机过程的估计

离线品质工学及应用
用SN比概念来表示，则得到：
E Y

2
本数， 2：总体方差；
Y 2 ， Y 的期望值为： 2 Ve
m
2
2
由于 2 的估计值是误差方差 Ve ，因此 m 2 的估计值可由下式导出：
2 Ve 1 m Y NY Ve N N 2 2
γ μ
2
表示品质特性值的差异性，变异系数γ 越小，说明品质特性值的 Y σ /μ 密集程度越高。例如大象重量的变异系数比小狗重量的小，则表 明大象重量的波动性小，小狗重量的波动性大。用稳定系数
μ2 η 2 σ
2 2
/ / 变异系数 ，它表示实际值偏离目标值的程度，用 来表示产 品的质量特性的稳健性， 越大，则产品质量波动越小，如将 μ 2值 比，实际使用时会将 看作信号，把σ2值看作噪声因素， 成为SN 转化为分贝值 (db)，即
109202.50 26.50 109229.00
109202.50 2.94
零目标特性
当目标值为零且测定值有正有负时。此时目标值m =0与均值 ≠0不一致，如果测定值为Yi，则对比后的测定值数据 为 ，即：
因为，产品的品质特性Y为随机变量，其期望值 为Y的灵敏度。期望值 的估算是平均值
，则称 ；灵敏度
η 10logη S / N
取对数后的η’值比较接近正态分布，便于分析。
离线品质工学及应用
信噪比2
在处理单位面积有多少个次点等计数值质量问题时，常用 变异系数 CV 来衡量质量的好坏：
CV

m

Ve Y
其中CV：变异系数， ：总体标准差， ， Ve：样本标准差， Y：样本平均值。

= -10lg 2765
同理可求出上表中的所有试验的信噪比。 同理可求出上表中的所有试验的信噪比。计 算结果归纳到上表中。 算结果归纳到上表中。
c．制作各因素各水平合计表 求出上表中的每一因素每一水平的合计，并将结果整理至下表中。 求出上表中的每一因素每一水平的合计，并将结果整理至下表中。
各因素各水平合计（信噪比）（改善泵制品摩损量实验） 各因素各水平合计（信噪比）（改善泵制品摩损量实验） ）（改善泵制品摩损量实验
摩损量（ ） 摩损量（µm） η(dB) N1 N2 -27.12 -24.42 -33.52 -29.86 -29.44 -36.38 -21.54 -27.55 -29.46 -33.75 -15.47 -24.42 39 19 9 10 21 20 3 16 57 74 3 16 42 27 33 17 37 35 9 29 68 85 38 64 21 10 5 2 38 23 17 4 30 34 30 24 72 46 24 40 10 6 1 2 30 12 8 0
即最佳条件下的摩损量均方值
为：
（3）品质评价 ） 已知∆= 已知 200µm，A=5600元 ， 元 则现行条件下的品质损失L 则现行条件下的品质损失 现为： L现= ∆
A
2
σ 现2
该制品的摩损量的方差为60 该制品的摩损量的方差为 2（µm)，将带入上式中，得到该产品的 ，将带入上式中， 品质损失为： 品质损失为：
知 识 要 点
趋小特性的信噪比 趋小特性三次设计
权 重
30% 30% 30% 10%
掌握趋小特性参数设计之方差分析及确定最佳因素组合， 掌握趋小特性参数设计之方差分析及确定最佳因素组合， 实验数据统计分析 实现产品的低成本和高品质 了解趋小特性的品质特征 趋小特性