現代制造業生產管理術-資料下載頁

【導讀】制造業的生產管理技術就是在解決上述矛。定購時間＋保險儲備量需求量訂貨點存量）＝平均日?）＋保險儲備定額（定購時間＋定貨周期定購量＝平均日產量??物料的相關需求的方法，即物料需求計劃。②由于最終產品的需求往往是不連續、不均衡的，產作業計劃）和外購件的采購日程。統的功能和范圍進一步擴展。的全部內容包括在系統之內。精益生產方式起源于日本豐田汽車公司，因此被稱為“豐田生產方式”。1990年，美國MIT發表了一個“國際汽車共同研究報告”，將豐。并將LP與歐美傳統的大量生產方式進行比較。1990年該報告編寫成為《改變世界的機器》著作。所認識并掀起一股變革方式的熱潮。精益生產既是一種原理、一種新的管理理念，又是一個新的生產方式，它是繼MP之后，對人類社會和人們的生活方式影響最大的一種生產方式。

　　

【正文】 、出勤人員、疵點數等 注意：表示百分率的數據（如出勤率、不合格品率、退修率等）其類 型取決于其分子數據的類型 分類 ： （ 1）計件值數據：對產品 按件檢查時得到的數據（如批產品 中的不合格品數） （ 2）計點值數據：檢查 單件產品上質量缺陷時得到的數據如 單位棉織品上的 疵點數、鑄件上的砂眼數、收音機底版 焊點數等） 3 順序值數據 ：為了把定性指標定量化，按某種標準進行評分以比較優 勢程序，確定評定等級或類別得到的數據 61 167。 數字特征描述 (估計 ) 一 統計量 二 樣本平均值 三 眾數 四 中位數 五 極差 六 樣本方差 七 樣本均方差 62 一 統計量 ? 描述樣本數據統計性質的度量值稱為統計特征量，簡稱統計量。統計量是隨機變量 X數字特征的估計值 ? 統計量的數值大小是由收集的樣本數據決定的，統計量是樣本數據的函數 ，但其中不包含未知的參數。如果說，在一個函數中，既包括樣本數據，又有未知參數，那么這個函數就不能稱 ? 鑒于樣本抽取的隨機性，作為樣本的函數，統計量也是一個隨機變量。統計量的分布是由 X 的分布決定的 ? 常用統計量有樣本平均值 、中位數 、眾數、極差 R、方差 S均方差 S等 x x~63 二 樣本平均值 1 概念 從總體中隨機抽取大小為 n的樣本，其數據分別為 x x … xn，則其樣本平均 值記為 樣本平均值 是總體 X數學期望 μ的估計值 若樣本數據的種類數為 k，第 j種數據的數值為 xj； xj出現的頻 數為 fj；此時可用下式計算： 例 1 2 性質 ???? kjjj xfnx11??64 例 1 從某工序加工的一批零件中隨機抽取樣本大小為 12的 數據。其尺寸分別為： ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， 。試估計該 批零件的均值。 解： 或 )(12 1? ????????? ?x?65 2 性質 ● 是一個隨機變量，若總體的數學期望為 μ，方差為 σ2，則隨 機變量 的數學期望和方差分別為： 可以看出， n越大， ● 例 2 從一批產品中隨機抽取 5件測量其尺寸，得數據如下：， ， ， ， 。設母體的均方差 σ=1，試求尺寸的均 值及平均尺寸的方差。 ● 樣本平均值是描述隨機變量集中位置特征的最常用的量，通常 用對稱或近似對稱分布 ( 如正態分布 )隨機變量數學期望的估計。 xxx66 三 眾數 ? 概念 :在樣本數據中，出現頻數最多或頻率最大的數據稱為眾數。它也是描述數據集中位置的統 計量。 ? 使用條件 ：只有當數據個數較多而且有 明顯的集中趨勢時，才能計算眾數。 ? 例 3:試求例 1中樣本數據的眾數 解：由 例 1表 ，顯然，樣本數據的眾數為 。 67 四 中位數 ● 概念 :將樣本數據按大小順序排列，若樣本大小 n為奇數， 排在正中央的數據為中位數；若樣本 大小為偶數，排在 中央的兩個數據的算術平均值為中位數。中位數用 表 ● 例 4 試找出 11五個樣本數據和 11六個樣本數據的中 解： 11的中位數為 6 11的中位數為 ● 當總體為連續型隨機變量且概率密度曲線為對稱時 (如正 態分布 )，常用中位數估計總體均 值 μ 據的影響。 ● 正態總體 的樣本中位數 漸進為 ， 因此正態總體用 估計 μ x~x~x~)2,( 2??? nN),( 2??N68 五 極差 ? 概念 :將樣本數據按大小順序排列，數列中最大值 max(xi)與最小數據 min(xi)之差 稱為樣本的極差。記為 R。 ? 例 5 如例 4中，兩組數據的極差均為 R=113=8。 ? 作用 ：樣本極差是描述總體離散程度的數量值。 ? 在正態總體標準差估計場合 當 n10時，將數據分組求極差均值。 ndR???2111 ?? nnd n102 ?? n69 六 樣本方差 ● 概念 : 設 樣本數據 x x …、 xn為來自總體 X的樣本 數據。若總體的數學期望 μ已知， 則樣本方 差 S2的計算公式為 若總體的數學期望 μ未知，則樣本方差 S2的 計算公式為： 樣本方差是總體 X方差 D(X)，即 σ2(X)的估計值 ● 常用計算公式 ● 例 70 常用計算公式 在實際問題中，經常碰到的是數學期望 μ未知的情況。即： 在現場中，為計算方便，在 n較大時，有時使用下式代替進行 在實際計算中，常用化簡整理后的下式進行計算。 若樣本數據的種類數為 k，第 j種數據的數值為 xj， xj出現的頻 數為 fj，此時， S2 71 例 6 計算例 1所給樣本數據的方差 或 或 ][112 1? 22222 12 ????????? ? ?nS?)(112 1? 22222 12 ???????????? ? ?nS?])()()[(112 1? 2222 12 ????????? ? ?nS??72 七 樣本均方差 ● 概念 :總體 X的均方差 為方差 D（ X） (σ2（ X） )的正平方根， 即 因此有： )()( XDX ????????????????niiiniinxxnSSXxxnSSX1222122)(11)(?)(11)(??????????niniii nxxn 1122 ])([11???????kjjj xxfnSSX122 )(11)(?????????????kjkjjjjjjj nxfxfnxnxfn 112222 ])([11)(11● 例 7 試計算例 6中樣本數據的均方差 ● 樣本均方差是總體均方差的估計值 1 ??? S?)(x?73 167。 —— 頻數直方圖 一 概念： 頻數直方 圖是通過對隨機收集的樣本數據 進行分組整理，并用圖形描述總體分布狀 態的一種常用工具 二 繪制程序 三 頻數直方圖、頻率直方圖、頻率密度直方圖和頻 率密度曲線 四 頻數直方圖的應用 74 二 繪制程序 ? 例 8 從一批螺栓中隨機抽取 100件測量其外徑數據如下表所示。螺栓外徑規格為 。試繪出頻數直方圖。 ? 繪制程序 ???單位： mm 75 繪制程序 1 收集數據，并找出數據中最大值 xL和最小值 xS 數據個數應 ≥50，并將數據排成矩陣形式。本例數據 個數 n=100。最大值 xL=，最小值 xS= 2 計算極差 3 確定分組組數 k k值的選擇一般參考下表給出的經驗數值確定 本例選擇 k=10 4 確定組距 h 5 計算各組的上、下邊界值 6 計算各組的組中值 xi 7 統計落入各組的數據個數，整理成頻數表 8 作直方圖 n K 50100 610 100250 712 250以上 1020 0 2 1 3 ????? SL xxR數據分組組數表 76 4 確定組距 h ? 組距即每個小組的寬度，或組與組之間的間隔 ? 本例中 ? 為分組方便，常在 h的計算值基礎上將其修約為測量單位的整數倍，并作適當調整。 如本例測量單位為 ，將 h修約為 kRkxxh SL ???0 0 0 2 2 ???h