1课程设计的目的质量工程管理课程设计是在完成学习《质量工程管理》课程后进行的实践性教学环节，其目的在于加深对《质量工程管理》课程基础理论和基本知识的理解，培养学生的质量管理意识，使学生掌握质量工程管理的基本方法、掌握抽样检验和质量过程控制的基本技术。
同时课程设计应充分体现在教师的指导下，以学生为主体的教学思想，充分调动学生的积极性和能动性，重视培养学生自学能力和思维逻辑能力。
2课程设计的任务本课程设计重在实用性和可操作性。
模仿企业质量控制实际操作，从零件抽样检验开始，直方图分析，过程能力分析，到控制图分析，完成整个质量控制过程分析，帮助学生熟悉企业质量控制具体思路和操作，理解质量工程管理理论的实际应用。
主要内容：、 零件的抽样检验。
、 绘制零件的直方图。
、 对零件进行过程能力分析。
、 绘制和分析零件均值极差图。
、 绘制和分析零件单值移动极差图。
、 编写课程设计报告。
零件的抽样检验测量数据收集1.025.086+- ❍❍ 图 零件图样及标注测量工具测量工具为游标卡尺。
原始数据表经测量后得到的原始数据表如表 。
表 零件原始数据表样本 组号 零件直径 零件长度 零件直径 零件长度 零件直径 零件长度015.028- 抽样目前生产型企业主要采用抽样检验。
从整体（☠）中抽取一个样本（⏹），对样本⏹实施全检，然后根据样本检验结果推断总体的质量。
所以他有一定的风险，但经过计算和调整，可以将风险降到可以接受的水平。
一般来说，抽样的常用方法有随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样。
然后确定样本量字码，按批量和检验水平，确定“样本量字码”。
根据样本大小字码、接收质量限✌✈☹值、抽样的类型以及宽严程度，在☝❆所提供抽样检查表检索抽样方案。
抽取样本，按照☜✠☜☹的随机数发生器产生随机数列，抽取样本。
抽样检验的基本思想是从一批产品中随机抽取部分产品作为样本，根据对样本检验结果，按一定的判断准则，推断整批产品的质量水平。
在计数抽样中，判断准则只利用计数检验的结果。
图 抽样检验过程示意图课程设计对零件 的抽样检验是通过计数一次抽样检验。
其方法是从批量为☠的产品中，随机抽取⏹☎＜☠✆个产品为样本，同时规定一个接收数♍，经检验样本中有♎个不合格品，按以下规则决定是否接受改批产品：如果♎♎♍，则接受该批产品 如果♎＞♍，则拒收该批产品数．确定抽样方案：计数一次抽样检验； ．确定质量标准：Φ015.028 ❍❍；．确定批量☠：在零件 检查批中，☠；．确定✌✈☹值：✌✈☹％；．规定检验水平：在对零件检查，按一般水平Ⅱ；．根据样本量字码表确定样本量：按批量和检验水平确定的用于表示样本量的字母叫“样本量字码”，如表 。
表 样本量字码表由图可知：按☠，一般水平Ⅱ，得到样本量字码为☜。
在查正常检验一次抽样方案表得到☜相对应的样本量为⏹．作出批产品是否合格的判断：查正常检验一次抽样方案表相对应的☜，✌✈☹＝ ％得到：表 检查过程表根据表 零件原始数据表可变换成外圆直径和零件长度数据表如表。
表 外圆直径和零件长度数据表随机产生小于 的随机数： ☐♎（❒♋⏹♎☎✆✉），取前 个随机数为样本量，从而得到外圆直径和零件长度样本检验表，如表 。
表 外圆直径和零件长度样本检验表结果分析由表 得样本中合格品 个，不合格品为 个，按照✌♍♍根据 ：如果♎♎♍，则接受该批产品如果♎＞♍，则拒收该批产品所以拒收该批产品。
这批零件不合格。
因该将不合格的 个零件更换合格零件，再将进行抽样检验，直到接受。
如果企业的声誉不怎么好，再次进行抽样时因加严处理。
如果企业声誉向来良好，可适当放宽处理。
直方图目的直方图法是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理，从而找出数据变化的规律性。
直观地看出产品质量特性值的分布状态（平均值和分散情况），便于掌握产品质量分布情况。
显示质量波动状态，判断工序是否稳定。
确定改进方向。
通过直方图研究分析质量数据波动状况之后，就可确定怎样进行质量改进。
用以调查工序能力和设备能力。
在直方图商标出公差线或标准值，可以定量的调查工序能力和设备能力。
步骤收集数据：表 外圆直径和零件长度数据表确定外圆直径的极差 ：♋⌧ ♓⏹ ♋⌧ ♓⏹ ；确定零件长度的极差 ：♋⌧ ♓⏹ ♋⌧ ♓⏹ ；确定外圆直径分组的组数和组距 ：组数： ✉●♑☠ ☠ 得： ≈ ；组距： ♒ ≈ ；确定零件长度分组的组数和组距 ：组数： ✉●♑☠ ☠ 得： ≈ ；组距： ♒ ≈ ；确定外圆直径数据各组上、下限：首先确定第一组的下限值，第一组的下限值必须要小于最小值，才能使得测量的数据不落在上、下限上，即带上最小测量单位的 尾数。
第一组的下限值 ♓⏹ — 数据最小测量单位的；第一组的上限值 第一组的下限值♒；然后依次累加组距直到七组；同理可确定零件长度数据的各组上下限。
作零件外圆直径频数分布表如表 和零件长度频数分布表如表。
表 零件外圆直径频数分布表表 零件长度频数分布表．求外圆直径平均值和标准差x =x +h s =h ．求外圆直径平均值和标准差0x =x +h s =h 画外圆直径直方图，如图 所示。
图 零件外圆直径频数直方图画零件长度直方图，如图 所示。
图 零件长度频数直方图结果分析观察直方图的形状判断总体（生产过程）的正常或异常，进而寻找异常的原因。
并与零件标准（公差）比较，判定生产过程中的质量情况。
两个直方图数据分布跨度大且两边边都有孤立的长方形。
排除测量有误的因素，有可能是因为零件并非由熟练工人加工制造，所以在生产过程中出现了异常因素，如刀具磨损、工人不熟练等。
直方图的分布已经超过公差范围。
已经出现不合格品，这说明加工精度不够，应提高加工精度，缩小标准差，也可以从公差标准制定的适当放宽来考虑。
过程能力分析计算、和计算外圆直径、和根据外圆直径Φ015.028 ❍❍得到规范限（ ， ）。
规范限的宽度❆❆✞❆☹，称公差，表示规范的宽严程度，点 ☎❆☹❆✞✆／ 成为规范中心（也称公差中心）。
由于 ≠ ，规范中心 与受控中心◆（均值）不重合，则发生偏移，所以为有偏移情况的过程能力指数。
上单侧过程能力指数：☎✆／ × ≈ ☎＜❆✞✆下单测过程能力指数：☎）／ × ≈ ☎＞❆☹✆有偏移情况的过程能力指数 为 。
计算零件长度、和根据零件长度1.025.0.86+- ❍❍得到规范限（ ， ）。
规范限的宽度❆❆✞❆☹，称公差，表示规范的宽严程度，点 ☎❆☹❆✞✆／ 成为规范中心（也称公差中心）。
由于 ≠ ，规范中心 与受控中心◆（均值）不重合，则发生偏移，所以为有偏移情况的过程能力指数。
上单侧过程能力指数：☎✆／ × ≈ ☎＜❆✞✆下单测过程能力指数：☎）／ × ≈ ☎＞❆☹✆有偏移情况的过程能力指数 为 。
结果分析因为：且 ≤ ＜ 所以 ≤ 并且随着偏移度的减少而增加。
值越大，就表示受控中心◆越接近据规范中心 即两者的偏移越小。
值越大，过程的合格品率越高，质量特性限越锐 越小，不合格品率越大。
， 值不大，且远小于 。
说明受控中心◆与规范中心 两者的偏移比较大， 很小， 过程的合格品率低，过程能力不足，不能满足要求，表示质量能力较弱，因考虑放宽条件。
求出不合格率外圆直径不合格品率计算：⌦☎ ✆ ⌦☎ ☎✆✆⌦☎✆ ⌦☎ ✆☟％零件长度不合格品率计算：⌦☎ ✆ ⌦☎ ☎✆✆⌦☎✆ ⌦☎ ✆☟％均值极差图 做均值极差图步骤：、 确定统计量；、准备数据，根据判稳准则 ，至少取 个数据；、 计算 与 ；、 计算 X 与R；、 计算 — 图与图的控制线；、 作图；计算过程由原始数据表表 得到外圆直径数据计算表如表 。
表 外圆直径数据计算表样本组号零件直径零件直径零件直径均值极差 均值 根据公式：()=+=++=R R R 32324R RUCL μ3σR 3d R d =R 1d d D CL μ＝＝由于样本量⏹查控制图系数表得： ＝ ＝ ； 计算得到：＝ ＝ ＝由表 数据和上面计算所得的数据可以绘制出外圆直径极差控制图如图 。
R图0.000.100.200.300.400.500.600.700.800.901.0013579111315171921232527极差UCLR CLR LCLR图 外圆直径极差控制图查表得＝ ；计算得到：＝ ＝＝ 由表 数据和上面计算所得的数据可以绘制出外圆直径均值控制图如图 。
=+3=+3=+=+====-=-=--x x x 22x x x x x 2UCL μσμσn x 3R/d n x A R CL μμxUCL μ3σμn x 3R/d n x A R图 外圆直径均值控制图由原始数据表表 得到长度数据计算表如表 。
