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  运用六西格玛的数据分析方法,对实际使用中的测试数据进行分析,以齿轮泵测试机为例。齿轮泵测试机,专门用于对齿轮泵进行性能测试,可以对齿轮泵的排量、液压等性能进行检验,保证通过检验的齿轮泵均可符合产品的应用需求。
  图1齿轮泵测试数据
  图2点状图,箱形图和正态分布P值
 
  对齿轮泵性能来说,压力和流量是两个十分重要的参数。实际的液压控制系统中,无论是进行功率效率计算、状态监测、故障诊断,还是对负载进行控制都需要对系统流量或压力进行测量。无论是那种控制都需要对系统的压力或流量进行快速、方便、准确的测量。因此,对于齿轮泵的液压和流量性能,都提出来更高的要求。以齿轮泵的流量特性为例,选取两个齿轮泵的型号,对流量数据进行分析,其中Part Number代表两种不同型号的齿轮泵,Date代表数据采集的不同时间,Flow代表数据采集所获得的流量数据。
 
  针对以上数据,分别运用统计图表进行数据分析,本例使用Minitab 16作为分析软件。首先进行标准差分析,通过Minitab软件得到标准误和标准差。中均值的标准误(SE Mean)是度量样本均值多大精确程度地估计总体均值,并用于创建总体均值的置信区间。SE Mean值越小,表示对总体均值的估计越精确,通过SE Mean最大为1.52,说明对总体均值的估计准确。STDEV用于估算样本的标准偏差,它反映了数据相对于平均值(mean)的离散程度,从图1中可以得出,0.46的齿轮泵,相对于7.73的齿轮泵离散程度较低,数据较为准确。
  图3 0.46和7.73齿轮泵正态分布
 
  然后是点状图,从2图左侧可以得出两种型号齿轮泵的流量数据的分布情况,均较为合理。其次是箱形图,从图2右侧可以得出,2月23日和26日的数据分布更为集中。最后进行正态分布分析,P值就是接受原假设时出错的概率,用于检验数据的正态性。通常当其大于0.05即认为所选数据服从正态分布。从图中可以得出,2月7日的数据P值为0.019,不服从正态分布。其余数据均服从正态分布,而2月5日的数据P值最高,具有更强的正态性。
 
  针对以上数据,得到其正态分布图,主要考察Cp和Cpk两个重要指标。Cp(过程能力)是设计公差与过程程整个变异的比值,它反映的是设计的极限指数.是对过程潜在能力的测定,一个高的Cp指数表明过程具有好的潜在的再制能力,反映数据(尺寸)的波动范围大小,Cp数值越大,尺寸波动越小,过程能力越稳定CPK:Capability index of process,过程能力指数。综合反映Cp与K值(标准平均值)的差距,评估过程满足实际尺寸要求的能力,并以此统计分析结果确定生产能力是否满足大批量生产之要求。从下面两张图可以看出,0.46的齿轮泵Cpk值低于1.33,反映出齿轮泵测试机在测试这个型号的泵时,稳定性较差。

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