产品质量管理信息系统设计.docx
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产品质量管理信息系统设计
专业课程设计
————产品质量管理信息系统的设计
班级：
工业08班
组长：
刘强兵
组员：
刘谦梁强
徐麟王子斌
产品质量管理信息系统的设计
一、设计系统的目的与作用
1.1设计系统的目
产品质量的管理和控制是企业生产的关键环节之一。
产品质量管理信息系统是对质量管理思想的技术实现，通过将控制图技术运用于质量管理过程，以系统分析代替手工操作，从而使管理人员能够迅速获得连续、综合而且及时准确的多种信息。
产品质量管理信息系统是辅助企业进行质量管理的重要工具，研究和开发适合企业发展战略的产品质量信息系统，实现企业的数字化质量管理，是当前中国制造业企业自动化发展的必然趋势…。
产品质量管理自动化不仅有助于改进产品质量，而且还有助于降低消耗，提高生产率和经济效益。
实施产品质量管理自动化能使管理者和操作人员更早地发现问题，从而更合理地制定生产及决策。
产品质量管理信息系统作为企业经营过程的重要组成部分，与企业环境紧密相关。
通过对产品的质量控制图的分析和控制，从而实现产品质量的提高，降低次品率，提高产品质量水平，同时提高管理的便捷性，使企业获得更大的效益。
1.2系统设计的作用
⑴能及时发现生产过程中的异常现象与缓慢变异，预防不合格品发生，从而降低生产费用和提高生产效率。
⑵能有效地分析判断生产过程工序质量的稳定性，从而降低检验、测试费用，包括供货方制造生产中有效的控制图记录证据，购买方可免进货检验，同时，任能在叫程度上保持进货质量。
⑶可查明设备和工艺手段的实际精度，以便做出正确的技术决定。
⑷为真正的制定工序目标和规格界限，特别是对配合零部件的最优化确立了可靠的基础，也为改变未能符合经济性的规格标准提供了依据。
⑸使工序的的成本成为了可预测的，并能以较快的速度和准确性测量出系统误差的影响程度，从而使同一工序内工件之间的质量差别减至最小，以评价，保证提高产品质量。
⑹最终可以保证产品质量，提高经济效益。
二．系统的原理与分析
2.1质控图的预防原理
（1）应用控制图对生产过程不断监控，当异常因素刚一露出苗头，甚至在未造成不合格品之前就能及时被发现，在这种趋势造成不合格品之前就采取措施加以消除，起到预防的作用。
（2）在现场，更多的情况是控制图显示异常，表明异常原因已经发生，这时一定要贯彻“查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳人标准。
”否则，控制图就形同虚设，不如不搞。
每贯彻一次（即经过一次这样的循环）就消除一个异常因素，使它不再出现，从而起到预防的作用。
2.2控制图的组成
控制图一般由预期值、目标值、实测值的可接受范围和辅助线组成等组成。
以测定顺序为横坐标，相应的测定值为纵坐标作图。
通过把测定值的坐标用折现连起来。
预期值———即图中的中心线；
目标值———图中上下控制界限之间的区域；
实测值的可接受范围———图中上、下控制限之间的区域；
辅助线——上、下各一线，在中心线两侧与上、下警告限之间各一半处。
2.3系统的分析
基于在EXCEL上设计的质控图系统是通过预先的计算，根据方程计算出控制图的上下界限以及中心线，利用EXCEL的函数功能直接方便快捷的计算录入数据的平均值和极差值。
在VISUALBASIC6.0上开发的编制的人机界面使本系统能过简单快速的运行。
在人机界面的数据录入界面直接录入，然后存入数据库，然后通过EXCEL调用数据库中的录入数据，利用EXCEL的图表功能画出控制图。
EXCEL上直接生成该产品的质控图以便于直接观测切能过快速、准确的判断生产过程的异常。
2.4系统的原理图
系统的原理图清楚地反应出了系统的组织结构和简单的运行过程，能更好的帮助用户理解该系统。
判定数据
数据错误修正数据
数据正确
观察图形
自动生成
调用
存储
登录
录入
计算
记录结果
控制图
界面录入数据
数据库
登录界面
控制图中心线的确定
控制图中心线的确定
系统原理图
三．控制图的界限计算
对经常性的分析项目常用控制图来控制质量。
质量控制图的基本原理由W.A.Shewart提出的,他指出:
每一个方法都存在着变异,都受到时间和空间的影响,即使在理想的条件下获得的一组分析结果,也会存在一定的随机误差。
但当某一个结果超出了随机误差的允许范围时,运用数理统计的方法,可以判断这个结果是异常的、不足信的。
质量控制图可以起到这种监测的仲裁作用。
因此实验室内质量控制图是监测常规分析过程中可能出现误差.控制分析数据在一定的精密度范围内,保证常规分析数据质量的有效方法。
3.1总体与式样的关系及的分布
1如果总体的分布服从N（µ,δ2），这时从总体中抽取大小为n的式样一一测
2求出式样的平均值，并且由数学期望和方差的性质可以证明该正态分布：
=µ；（是的平均值）
=δ∕；（为的分布标准差）
3.2极差R的分布。
以R代表总体中抽取大小为n的式样的极差，可以得出以下结论：
1R的正态分布与总体正态分布的u无关，2R的正态分布与总体正态分布中的有关，且有如下的关系式：
=d2；（为式样极差的平均值）
=d3δ（为式样极差的标准偏差）
（d2d3为随式样大小n而定的常数）
3.3控制图的中心线和上下控制界限。
当总体分布为N（µ,δ2）时，的分布为N（µ，），按照±3δ原理则：
由µ=得δ=
则
取则
3.4R控制图的的中心线和上下控制界限。
当总体分为N（µδ2）时，R的分布为N（），按照±3δ原则：
由δ=
则CL=UCL=LCL=
取
则CL=UCL=LCL=
四.系统登录界面设计
4.1系统的登录
登陆界面
它的具体代码如下：
PrivateSubCommand1_Click（）
Form2.Show
Form1.Hide
End
EndSub
PrivateSubForm_Load（）
End
EndSub
4.2数据的输入
数据输入界面
它的具体代码如下：
DimchanpinAsObject
DimchanpinmingchengAsInteger
DimchangpinxinghaoAsInteger
DimX1AsSingle
DimX2AsSingle
DimX3AsSingle
DimX4AsSingle
DimX5AsSingle
PrivateSubCommand2_Click（）
Text1.Text=""
Text2.Text=""
Text3.Text=""
Text4.Text=""
Text5.Text=""
Text6.Text=""
Text7.Text=""
EndSub
PrivateSubCommand3_Click（）
Form1.Show
Form2.Hide
End
EndSub
PrivateSubCommand1_Click（）
Withchanpin
.chanpinmingcheng=Text1.Text
.chanpinxinghao=Text2.Text
.X1=Text3.Text
.X2=Text4.Text
.X3=Text5.Text
.X4=Text6.Text
.X5=Text7.Text
EndWith
Open"excel\book1"ForRandomAsObject
Close#1
EndSub
PrivateSubForm_Load（）
End
EndSub
4.3数据库建立
产品质量管理信息系统的数据库主要是应用Access编辑软件进行建立的，建立数据库之后与excel连接起来，就可以进行数据的存储和数据的调用，方便产品质量控制图的制作，可以直接在excel调用数据库中的数据进行控制图的编辑。
在Excel中显示调用的数据如图：
4.4质控图界面
4.5质控图运行结果
五.EXCEL上控制图表的制作
5.1计算各组的、S
在Excel工作表中调用如表所示的样本数据，点击主菜单中的“工具”菜单，在弹出子菜单中点击“数据分析”，出现数据分析对话框，如图所示。
选择“描述统计”，点击确定，弹出描述统计对话框，在“输入区域”选项的矩形框中，拖动鼠标选取B3:
F27，分组方式选择“逐行”，并根据需要选择其它参数，如图:
点击确定，弹出的输出结果窗口如图:
5.2制作数据统计表
选择所需要的参数值，如平均值、标准差，通过复制和粘贴，生成的X-S数据统计表，如表:
组号
测定值
Si
xi1
xi2
xi3
xi4
xi5
1
76.42
76.54
76.45
76.57
76.3
76.46
0.1069
2
76.41
76.41
76.44
76.29
76.47
76.40
0.0684
3
76.21
76.21
76.29
76.21
76.26
76.24
0.0371
4
76.48
76.48
76.39
76.52
76.69
76.51
0.1103
5
76.39
76.39
76.56
76.36
76.47
76.43
0.0814
6
76.46
76.46
76.47
76.42
76.49
76.46
0.0255
7
76.23
76.23
76.36
76.26
76.41
76.30
0.0823
8
76.2
76.2
76.46
76.54
76.42
76.36
0.1558
9
76.47
76.47
76.46
76.37
76.31
76.42
0.0727
10
76.41
76.41
76.36
76.56
76.48
76.44
0.0777
11
76.55
76.55
76.51
76.42
76.29
76.46
0.1108
12
76.43
76.43
76.35
76.36
76.42
76.40
0.0396
13
76.48
76.48
76.23
76.25
76.58
76.40
0.1553
14
76.49
76.49
76.43
76.47
76.41
76.46
0.0363
15
76.2
76.2
76.34
76.51
76.36
76.32
0.1293
16
76.19
76.19
76.34
76.3
76.43
76.29
0.1027
17
76.48
76.48
76.31
76.53
76.51
76.46
0.0876
18
76.23
76.23
76.59
76.3
76.39
76.35
0.1504
19
76.46
76.46
76.4
76.36
76.58
76.45
0.0832
20
76.42
76.42
76.39
76.48
76.51
76.44
0.0493
21
76.52
76.52
76.62
76.36
76.35
76.47
0.1161
22
76.31
76.31
76.26
76.92
76.31
76.42
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