正规代加工项目招商,正规代加工项目招商郑州?
想知道委托产品加工的水平如何,只看看样品就行吗?
我们要不要深入到车间里去一探究竟呢?
本篇将通过两个部分来说明,波动性水平答案1见文中表2,稳健性答案2见文末。
前面我们都是在说零件产品中间关系,每一件产品宛如大海中前行的小船。
那些偏离中间航道的小船,从局部看,是不平衡的体现,从整体上看,是工厂零件品质波动的大小的体现。下面我们来认识一下大海吧。
引入概念
离中
反映所有变量的波动程度,是检验中间数据稳定的晴雨表,类似反证法的逻辑
差距 L=
零件品质从整体看,最高分减最低分,差距L越大说明,零件品质整体越差
离差 D==,9.8
参考前文《零件品质不同,分级定价提高产品销量》一文数据
=63,零件品质从中间数据看,绝对值离差平均数来看中间数据的离散大小。
方差
=142
标准差 =11.92
答案
参考数据见下表2,
通过这个案例可以研究零件水平的不同阶段波动性和整体波动性的关系。
分组方差
具有加法性质,总方差=组内差+组间差

表1,具体看表吧,但是由于我打字时候输入公式有点难,用x~号代替了x平均数,类似的~2代替了平方,还请谅解
1.哪一个系列的产品受到的影响更大(组均对总均)
2.系列中某个型号的影响更大(原始对组均)
3.整体产品在这个市场内受到的影响大小(总方差)
表2:假设一个代加工小厂共12人,每个人加工零件数N。
零件数N |
x~ |
||||||||||||
假设12人: |
17 |
18 |
22 |
23 |
25 |
27 |
27 |
28 |
30 |
31 |
33 |
35 |
26.33 |
总均x~ |
26.33 |
||||||||||||
x-x~ |
-9 |
-8 |
-4 |
-3 |
-1 |
1 |
1 |
2 |
4 |
5 |
7 |
9 |
Σ(x-x~)~2 |
(x-x~)~2 |
87 |
69 |
19 |
11 |
2 |
0 |
0 |
3 |
13 |
22 |
44 |
75 |
346.67 |
x-zx~ |
-2 |
-1 |
3 |
-3 |
-1 |
1 |
1 |
2 |
-2.25 |
-1.25 |
0.75 |
2.75 |
|
(x-zx~)~2 |
4 |
1 |
9 |
9 |
1 |
1 |
1 |
4 |
5.0625 |
1.5625 |
0.5625 |
7.5625 |
|
σ~2 |
4.67 |
3.20 |
3.69 |
||||||||||
分组 |
人数nz |
组平均数zx~ |
组平均数方差 |
*组人数 |
|||||||||
17.-22 |
3 |
19 |
54 |
161 |
|||||||||
23-28 |
5 |
26 |
0 |
1 |
|||||||||
30以上 |
4 |
32.25 |
35 |
140 |
|||||||||
合计 |
12 |
合计 |
302 |
||||||||||
总方差、组间方差、组内方差三者关系 |
|||||||||||||
Σ(x-x~)~2/n |
|||||||||||||
总方差 |
28.89 |
||||||||||||
组间方差(组均对总均) |
Σ(zx~-x~)~2*nz/n |
||||||||||||
25.16 |
|||||||||||||
组内方差(原始对组均) |
Σσ~2*nz/n |
||||||||||||
3.73 |
|||||||||||||
总方差=组内方差+组间方差 |
25.16+3.73 |
||||||||||||
28.89 |
权数
零件品质 |
组中值x |
零件数数f |
xf |
(x-x~)~2f |
(x-x~)f |
|
30-40 |
35 |
3 |
105 |
2453.88 |
-85.8 |
|
40-50 |
45 |
21 |
945 |
7265.16 |
-390.6 |
|
~代表均值上位,或者乘方 |
50-60 |
55 |
33 |
1815 |
2440.68 |
-283.8 |
60-70 |
65 |
39 |
2535 |
76.44 |
54.6 |
|
^_^ |
70-80 |
75 |
45 |
3375 |
5848.2 |
513 |
80-90 |
85 |
9 |
765 |
4121.64 |
192.6 |
|
(求和) |
22206(求和) |
1520.4(绝对值求和) |
||||
加权平均数63.6 |
加权方差148.04 |
加权离差10.14 |
组中值X*各组人数F/总人数F ,得到加权平均数==63.6,分子上为各组人数(权数)分子下为各组相加的总人数,参考数据【1】
加权离差D.F==10.14
加权方差 =22206/150=148.04
加权标准差 =12.17
总结:
离差与标准差: 9.8和11.92
加权离差与加权标准差: 10.14和12.17
方差与加权方差 142和148.04
原始量级 通过方差过渡为 全程几何量级
全程几何量级 通过标准差平滑为 半程离差量级
所以平滑后的标准差较离差略大,更具有说明零件品质稳定水平的意义。
由此我们分析了一家厂商
从单个产品到系列再到整体,分析波动水平
从标准差观测其生产的稳定性
将各项数据与其他加工厂商稍加对比,不难看出优劣
为下一步的厂商选择及长期合作打下数字基础。

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