Статистические методы в управлении качеством

29 Лекция 7. Семь простых инструментов качества Диаграмма разброса (расеивания) Диаграмма разброса – инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных. Если такая взаимосвязь существует, можно устранить отклонение одного параметра, воздействуя на другой. Эти две переменные могут относиться: 1) к характеристике качества и влияющему на нее фактору; 2) к двум различным характеристикам качества; 3) к двум факторам, влияющим на одну характеристику качества. Для выявления связи между ними и служит диаграмма разброса, которая также называется полем корреляции. Использование диаграммы не ограничивается только выявлением вида и тесноты связи между парами переменных. Она используется также для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов при анализе причинно-следственной диаграммы, которая будет рассмотрена далее. Построение диаграммы выполняется в следующей последовательности. 1. Собрать парные данные (х, у), между которыми необходимо исследовать зависимость, и расположить их в таблицу. Желательно составить не менее 25-30 пар. 2. Обозначить оси х и у. Найти максимальные и минимальные значения х и у. Выбрать шкалы на горизонтальных и вертикальных осях так, чтобы обе длины рабочих частей получились приблизительно одинаковыми (для облегчения можно использовать круглые числа). Если одна переменная – фактор, а вторая – характеристика качества, то выбрать для фактора горизонтальную ось, а для характеристики качества – ось у. 3. Построить точки, нанести данные и все необходимые обозначения. Если две пары данных имеют одинаковые значения, очертить эту точку окружностью или построить вторую точку в непосредственной близости. 4. Изучить форму скопления точек, чтобы выявить тип и степень зависимости. Возможны многочисленные варианты скопления точек. Семь наиболее часто встречающихся форм этих скоплений показаны на рис. 11. 1 2 3 4 5 6 7 Рис. 11. Варианты диаграмм разброса: 1 – прямая корреляция; 2 – легкая прямая корреляция; 3 – отрицательная корреляция; 4 – легкая обратная корреляция; 5 – отсутствия корреляции; 6 – легкая криволинейная корреляция; 7 – криволинейная корреляция 1. В случае прямой корреляции (1) при осуществлении контроля за фактором x можно управлять значением параметра y. 2. При легкой прямой корреляция (2) также при увеличении x увеличивается y, но разброс y велик по отношению к x. С помощью контроля x можно до некоторой