Система управления качеством

5. Рисуются горизонтальная (Х) и вертикальная (Y) оси диаграммы. Шкала значений данных, обозначаемая на осях должна увеличиваться при подъеме по вертикальной оси и при движении вправо по горизонтальной. При исследовании корреляции между причиной и следствием (например, после применения диаграммы Исикавы) данные, характеризующие причину, откладываются по горизонтальной оси, а данные, характеризующие следствие - по вертикальной.

6. На диаграмму наносятся парные данные. Если для разных измерений получаются одинаковые значения данных, то для отделения данных друг от друга используется другое обозначение (например, точки и треугольники) или данные обозначаются рядом друг с другом.

 

 

ПРИМЕР

Диаграмма разброса построена для парных данных – «износ инструмента» и «диаметр отверстия». Данные собирались, чтобы показать влияние износа инструмента на диаметр отверстия. Как предполагалось, чем больше износ инструмента, тем меньше должен быть диаметр отверстия.

Максимальное значение по параметру «износ инструмента» - 1,3 мм.

Минимальное значение по параметру «износ инструмента» - 0,1 мм.

Величина шкалы, на которой будут отображаться данные – 1,2 мм. Для отображения данных на диаграмме применим коэффициент масштабирования 10.

Максимальное значение по параметру «диаметр отверстия» - 12,5 мм.

Минимальное значение по параметру «диаметр отверстия» - 11,2 мм.

Величина шкалы, на которой будут отображаться данные – 1,7 мм. Для отображения данных на диаграмме применим коэффициент масштабирования 10.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

№ измерения	Износ инструмента (мм)	Диаметр отверстия (мм)
1	1.1	11.6
2	1.0	11.5
3	0.9	11.3
4	0.5	12.0
5	0.6	11.9
6	0.9	11.7
7	1.3	11.2
8	1.0	11.4
9	1.1	11.5
10	0.6	12.0
11	0.2	12.3
12	0.9	11.8
13	0.5	11.9
14	1.1	11.5
15	1.0	11.4
16	0.8	11.7
17	0.8	11.6
18	0.5	12.1
19	0.1	12.5
20	1.2	11.2
21	0.7	11.9
22	0.6	12.1
23	0.9	11.9
24	0.3	12.1
25	0.9	12.0

 

 

 

Между точками на графике можно провести прямую линию, вдоль которой они концентрируются. Это свидетельствует о корреляции между исследуемыми парными данными. Диаграмма разброса показывается величину и наличие взаимосвязи между двумя переменными. Направление и «сжатость» кластера точек говорит о виде и силе взаимосвязи между двумя переменными. Чем больше этот кластер имеет сходство с прямой линией, тем сильнее корреляция между парными данными.

На основании проведенного анализа, который предоставляет диаграмма разброса, можно принимать дальнейшие решения. В частности, для приведенного примера можно установить допустимый предел износа инструмента в зависимости от разрешенного допуска на диаметр отверстия.

 

 

ВАРИАНТЫ КОРРЕЛЯЦИИ

Форма и расположение кластера точек на диаграмме разброса определяют различные варианты корреляции парных данных. Наиболее часто встречающиеся из них приведены на рисунках ниже.

 

 

Положительная (прямая) корреляция	Слабая положительная корреляция	Отсутствие корреляции
Отрицательная корреляция	Слабая отрицательная корреляция	Нелинейная корреляция

 

 

 

Диаграмма разброса является удобным и простым инструментом для выявления взаимосвязи парных данных. Однако сильная взаимосвязь не обязательно означает, что одна переменная напрямую связана с другой переменной. В частности, может быть третья переменная, которая влияет на исследуемые парные данные и которая в итоге «кластеризует» точки на диаграмме разброса.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы

 

1.Гиссин В.И. Управление  качеством продукции: Учебн. пособие. – Ростов 
н/Д: Феникс, 2008. 
2.Гличев А.В. Основы управления качеством продукции. – М.: Издательство 
стандартов, 2009 
3.Ильенкова С.Д. и др. Управление качеством: Учебник для вузов. – М.: 
Банки и биржи, ЮНИТИ, 2007  
4.Мишин В.М. Управление качеством: Учеб. пособие для вузов. – М.: 
ЮНИТИ-ДАНА, 2008. 
5.Окрепилов В.В. Управление качеством: Учебник для вузов. – М.: Экономика,2007. 
6.Управление качеством продукции. Справочник. – М.: Издательство 
стандартов, 2007