公差分析的十种方法

1. 以下哪个不是公差分析常用的计算方法

公差分析是指在满本和最高的质量制造产品。公差分析是面向制造和装配的产品设计中非常重要的一个环节，对于降低产品成本、提高产品质量具有重大影响。

常用的公差分析的计算模型有两种，一是极值法，二是均方根法。
1）极值法
极值法是考虑零件尺寸最不利的情况，通过尺寸链中尺寸的最大值或最小值来计算目标尺寸的值。
2）均方根法
均方根法是统计分析法的一种，顾名思义，均方根法是把尺寸链中的各个尺寸公差的平方之和再开根即得到目标尺寸的公差。

2. 公差环原理

公差分析的原理和方法
为生产出有优质的产品 ,必须在产品的设计阶段考虑产品系统的要求。尺寸公差与产品的装配和制造过程是密切相连的。公差的大小不仅影响到制造和装配过程 ,还影响到产品的功能。因此 ,确定产品的公差成为产品设计阶段的一项重要内容。在产品设计阶段 ,如果零件的公差过小 ,就会提高产品的制造成本 ;反之 ,则可能导致零件之间的配合不好 ,以及不合格产品的增多。因此 ,适当选择加工零件的设计公差可以作为增加产品数量 ,控制产品质量 ,节约开支制造出优良产品的一个主要因素。

3. 这个公比是怎么详细算出来的呢老师

2022 第一次写。主要是不能让自己太懒惰。
第一个问题，我们为什么需要公差分析，换句话说，什么是对的公差或者合适的公差。
我们进行3D设计的时候，其实是设计的一个产品的理想状态，那是不是产品一定要在这个理想状态才能保证功能或者能被接受呢，绝大部分情况不是，我们一般对产品的尺寸有一个接受的范围。作为一个产品结构设计者需要考虑这个范围是多大，有时候把这个问题思考清楚比结构设计难度更大。
我们先说说，不合适的范围定义会给我们带来什么问题。如果定义的公差范围太紧，意味着制造需要更精密的工艺，更精准的机器，或者说很少的供应商能做出来，这样导致的结果就是产品变得更昂贵了，产品的竞争力会降低。当然你的老板不会希望看到这个。如果定义的公差范围太松，意味着产品出问题的概率越大，产品的质量下降，产品的口碑下降，产品的竞争力也会下降。你挨骂的机会也会增加。：）
所以，一个合理的公差定义，意味着你要努力去逼近出问题的那条红线，但又能控制好出问题的概率。
做公差分析主流的有一维的和三维的
一维门槛比较低，不需要买软件，不需要特别的成本，有个excel就可以算，所以普及率比较高，这个帖主要讲这个。
三维的显然门槛高了很多，一个软件几十万,为了避免为三维软件做广告之嫌，暂时不聊。
一维公差分析也有两种不同的方法，一种worst case(极限情况），一种叫均方根法（RSS），第二种方法属于统计方法的范畴
极限法比较简单，举一个最简单的例子

尺寸上限USL:10.2+10.2+10.2+10.2+10.2=51
尺寸下限LSL:9.8+9.8+9.8+9.8+9.8=49 所以尺寸D波动范围49~51
极限法就是每个尺寸边界的直接累计，而统计方法是考虑每个尺寸的概率，来计算累计后每个尺寸的概率。
我们要用概率的方法去分析，就需要了解每一个尺寸的分别概率，下面是尺寸A的分布概率，假如它是一个稳定的制程，那么它应该是一个正态分布，然后我们需要了解这个整体分布，就需要知道这个正态分布的两个参数，均值和标准差。
均值比较容易理解，那什么标准差
给大家一个标准差的定义
标准差是描述一个分布的离散状态。
有个这两个参数我们就能知道这个尺寸的分布状态，上图是一个均值是10 ，标准差是0.067的一个分布状态。

举一个最简单例子，两个尺寸累计。
两个尺寸均值相同，标准差不同，累计下来得到的分布也完全不同。

4. 统计在企业中的应用分析

摘要：在偶然中寻求必然是应用统计技术的核心。统计方法作为一种为决策提供依据的工具，可以帮助企业进行数据分析，了解产品质量状态的分布情况，找出问题、缺陷及原因，有针对性地采取措施，提高产品和服务的质量。 

关键词：统计  作用  方法  实践应用

        0 引言

        有不少着名企业在市场分析、产品开发与设计、工艺设计、生产控制与营销策略方面应用统计技术，结果使得其产品成本下降，产品质量和市场占有率提高，公司经济效益显着提高。

        1 统计方法的作用

        在偶然中寻求必然是应用统计技术的核心。所谓统计技术，就是通过有效收集、整理与产品质量有关的数据信息，运用数理统计推断的原理，以部分（样本）推测全体（总体）的特性。通过测量、描述、分析产品特性的变化，形成数学模型，从而对产品过程进行监控，对质量变异提前预防，为降低产品缺陷和预防不合格的产生，特别是为质量改进指明方向。

        统计方法作为一种为决策提供依据的工具，可以帮助企业进行数据分析，了解产品质量状态的分布情况，找出问题、缺陷及原因，有针对性地采取措施，提高产品和服务的质量。原始数据不经过整理和分析，只是一堆“资料”，而有用的信息往往蕴藏在大量的数据之中，所以数据的应用是统计技术的前提，统计技术是整理和分析数据的工具。统计方法可应用在设计阶段的市场预测、可行性分析、方案设计、初试样试制、小批量生产等；应用在生产阶段的工艺设计、过程控制、能力研究和质量改进；应用在销售阶段的营销策略研究、预期销售额的测算、顾客回报率的评价、安全性评价和风险分析等。统计过程控制（SPC）是进行质量分析、质量控制和质量改进的科学方法。可以说，企业持续的产品生命周期的改进，是通过实施SPC得以实现的。

        应该指出，统计方法是一种能使企业管理体系增值的资源，它是一种素质和思维方法。统计技术是一种投资少、简单易行、挖掘企业潜力、提高企业经济效益的技术。统计方法可应用在产品生命周期的所有阶段，应用的越早越有效。SPC能对产品生命周期的各个阶段进行监控、判断质量变异并及时告警。在控制和验证过程能力和产品特性时，统计方法的使用能起到帮助过程改进、向决策程序提供输入的重要作用。如果企业能认真地实施统计技术，而不是应付差事，就一定会给企业带来效益，从而避免徒劳无益。

        2 统计方法的实践应用

        2.1 概率论分析方法在企业中的实践应用 在市场经济条件下，商业企业的经营和销售情况一般不是由经营者主观愿望所决定，完全是个随机过程。它包括很多不可控的具体问题：如在某单位时间内有多少位顾客光顾该商场；在已经进入该商场的顾客中又有多少人真正实施购物行为；每位顾客在这次购物活动中总共购买多少货币的商品等问题，需要用概率论分析方法来解决。因此，概率论在商业企业中有广泛的应用。

        2.2 数理统计分析方法在企业中的实践应用 数理统计分析方法同样在商业企业中有着广泛的应用。

        2.2.1 产品市场占有率问题。例如，某市四家大型电器商场的手机销售情况抽样表明，在一周内总计销售了2000部的手机，其中某品牌手机占214部，则可用数理统计中的参数区间估计理论与方法，以95%的把握程度判断出该品牌手机的市场占有率在9.42%～12.13之间。

        2.2.2 调整措施效果的显着性问题。例如，某超市为增加销售，对销售方式、管理人员等进行了一系列调整，调整后随机抽查了9天的日销售额，计算的平均日销售额为60万元。根据统计，调整前平均日销售额为52万元，假定日销售额服从正态分布，则调整措施效果是否显着，不能直观地认为调整后日销售额达到60万元措施就显着，而是需要用假设检验的思想和方法来做进一步的判断。 2.2.3 产品的质量检验问题。

        3 如何提高统计的有效性

        企业在直接控制产品实物质量上，可应用以下四种统计技术：①频数图（直方图），它可大体显示质量特性的平均值、分散程度以及规格要求的比较状态；②控制图，它可用作过程（工序）的分析、调整和控制；③抽样验收方案；④公差分析、回归分析和方差分析，这些方法从数理统计原理出发，可用于工程设计和工序质量的特性分析。

        一般来说，人们比较重视事物间的确定关系，不太注意事物间的不确定关系（相关关系），从而使我们失掉了很多改进机会。企业应用统计技术的地方很多，凡有数据的地方都能应用，包括一些定性的结果经两次量化后也能应用。但企业要真正使统计方法的应用切实有效，应注意以下几个方面：

        3.1 好的管理基础是关键。统计方法的应用是一项系统工程，一个管理基础差的企业，统计方法的应用只能流于形式。对于科研院所的产品，一般包括研究报告、试验报告、硬件或流程性材料。研究所的科研项目都有预定的研究周期，由项目课题组承担，研究室是有一定专业范围的常设机构。在科研过程中，如何应用统计方法，应由项目课题组根据需求来确定，不能强求一致。

        3.2 企业应用统计方法的组织保证。 统计方法贯穿企业质量管理的全过程，应列入企业发展的总体规划，并由质量综合管理部门归口，具体统计技术的应用可由质量管理部门会同相关职能部门组织实施。

        3.3 提高统计方法培训的有效性首先要开展统计方法应用的意识教育，然后针对产品的实际需求开展专题教育培训。如果认识上有偏差，容易造成误用、错用或形式主义。将培训计划列入教育计划，将其考核作为企业质量管理，特别是内部质量审核的关键项目之一非常必要。要通过培训，使员工树立正确的统计思想，认识到统计方法的生命所在。波动存在于任何过程，波动存在于万物之中，波动的原因有正常原因和异常原因，正常原因完全可以控制在一定的波动范围内。理解并区分正常原因和异常原因，将有助于正确认识产品的质量存在适当公差和允许公差是合理的和必要的，通过人、机、料、法、环的质量控制，来实现质量的稳定是完全可能的，这一思想也是不断改进产品质量的理论基础。一种统计技术在企业一经选用，即要求应用人员掌握正确的使用方法，包括数据收集、数据处理、统计结果评价以及正确使用统计结果等。

        3.4 统计方法的应用必须注重产品分析和使用条件，应用统计方法不是孤立的行为，更不能随便套用，或为了使用而使用。一定要将统计方法融入到确定、控制、验证过程能力、产品特性以及市场调研等分析活动中去。

        3.5 企业应用统计方法的基础是质量记录的真实性。产品过程分析的基础是质量信息和数据的真实可靠。如果输入的基础数据不正确，将导致数据结果发生偏差，再好的统计方法也无从谈起，毋须赘言，统计方法的应用与质量记录的真实性息息相关。

        3.6 有计划地进行统计技术的推广和验证，面对众多的统计方法，企业首先应选择与解决“关键问题”或控制“关键特性”有关的统计技术作为试点和推广的重点，并按实施过程的轻重缓急程度，制定一份推广统计技术的计划。该计划应取得最高管理者的支持和承诺，动员全员参与和获得必要的工程和技术资源。

        4 小结 企业统计方法的应用必须坚持以事实为依据、用数据说话的原则，把统计技术的应用与专业技术紧密结合，在考虑统计项目实施时，应从理论和事实层面上注重分析和使用条件，认真权衡各种关联因素。如果企业没有按照质量管理体系中统计技术要素的要求，进行全员正规化的、有重点的统计方法的培训，没有使质量管理体系中的统计技术要素按照程序文件有效地运行，则说明企业在质量管理的重要环节上处于失控状态，同时也说明企业的质量管理体系在适应性和有效性上存在着很大问题。

        在提倡科学化管理的今天，无论是管理决策还是质量监督，统计学方法在其中的作用都应得到足够的重视。​​​​

5. 公差分配有什么内容

公差分配是指在保证产品装配技术要求下,规定各组成环的经济合理的公差。公差分配的内容是已知封闭环公差，按照一定的方法和约束条件，优化分配各组成环的公差，也称为公差设计或公差综合。公差分析是指已知尺寸链中各组成环公差，分析封闭环公差是否满足预定的精度要求。
传统的公差设计有两种不同的方法：第一种方法是极值法，它认为封闭环的公差是各组成环的公差之和，这样必然导致了各组成环的公差相对较紧的情况，造成成本不必要的偏高；另一种方法是从统计学的观点出发，根据加工尺寸的分布规律，利用概率论，求解确定公差。极值法由于其不可克服的缺点，已较少使用，现在的公差分配基本上是以第二种方法为基础。Mitchell和Siddall提出了一种“矢量空间”的方法进行公差综合；Parkson从统计公差的角度出发，提出了统计公差分配的观点，而L.Panchal和S.Raman等提出了基于规则的公差分配方法。
比较成熟且广泛应用的公差设计方法包括两个方而:一个是机械公差设计:另一个是Taguchi三阶段中的公差设计。机械公差设计最基本的包括极值法和统计平方公差方法，还有摩托罗拉于1988年开发的六西格玛机械公差设计。

6. 六西格玛设计管理在每个阶段如何应用

六西格玛设计管理在每个阶段的应用如下：

因为每个企业新产品开发的侧重点各不相同，其对DFSS工具的整合要求就会有些差异。这里仅根据我们的实践，将DFSS的一些核心工具如VOC、 QFD、TRIZ、田口方法、公差分析、 可靠性设计等如何整合到新产品开发流程，作经验分享。

一、产品规划阶段：

是产生新产品的概念设计、整合DFSS工具到新产品开发流程最重要的阶段。要求运用VOC工具确实采集内外部顾客的声音，而非只是用逆向分析或竞争者分析定义新产品的顾客需求内容；釆用功能分析和QFD工具列出产品失效模式，展示新产品的关键质量指针和零件特性，而不只是用经验和头脑风暴的方式；借助TR1Z方法解决产品的不同关键质量指标之间，在设计上的矛盾或功能问题，而不是用取舍的方法，对产品质量指标具有重要影响的参数规格，须在2D设计图纸上运用一般实验设计或田口方法决定并进行公差分析，而不是用经验设计的方法。

二、工程验证测试阶段：

此阶段是产品开发初期的设计验证，产品刚设计出来仅为工程样本，需要把可能出现的设计问题一一修正。具体包括3点要求：

（1）如果新产品的关键质量指标经测试不合格，必须再次通过一般实验设计或田口方法加以解决，而不是用经验改善设计的方法；

（2）如果新产品的关键质量指标经测试出现不稳定的现象，必须通过田口方法进行稳建设计，而不是用经验改善设计的方法；

（3）对产 品质量指标有重要影响的规格尺寸，必须进行样件公差分析，而不是用经验的调公差方法。

三、设计验证测试阶段：

此阶段是产 品开发中期的设计验证，所有设计已全 部完成，重点是确保所有的设计都符合 规格。

其要求包括：

（1）新产品的关 键可靠指标经测试不合格，必须通过可 靠性设计方法解决，而不是用经验改善 设计的方法；

（2）新产品的关键可靠 性指标经测试出现不稳定的情况，必须采用田口方法进行稳建设计，而不是用 经验改善设计的方法；

（3）对产品质 量指标有重要影响的零件，必须要对供 货商进行样件公差分析，而不是用经验 的调公差方法。

四、生产验证测试阶段：

产品设计几乎全数完成，所有设计验证在本环节结束，最后只是要做量产前的验证。 此阶段的要求是：

（1）如果零件供货商的 关键零件特性指标经测试不合格，必须协助供货商通过一般实验设计或田口方法予以解决，而不是用经验的改善方法；

（2）如果零件供货商的关键零件 特性指标经测试有不稳定的状况，必须采用田口方法进行稳建设计，而不是用 加严进料检验的方法；

（3）对产品质 量指标有重要影响的零件，必须要对供 货商进行样件公差过程能力分析，而不 是用加严进料检验的方法。

从以上经验看来，产品规划阶段是整合DFSS工具到新产品开发流程最重要的阶段。一般而言，如果产品规划阶段做得好，后面的几个设计验证阶段会进行得比较顺利。

在21世纪的创新时代，每个企业的研发人员都应该学习新方法，以面临未来更新的技术挑战。DFSS运用一与套系统化的工程技术，以设计出符合六西格玛水平的产品，这种方法能够改变过去传统设计不够重视客户需求、未能系统化地考虑所有设计环节的缺点；换句话说，就是要改变企业的新产品设计文化，从过去的经验设计提升到系统化白正向设计思维，从而实现设计竞争力白根本提升。

7. 公差的计算方法

公差的计算方法如下：

1.极值法

这种方法是在考虑零件尺寸最不利的情况下，通过尺寸链中尺寸的最大值或最小值来计算目标尺寸的值。

2.均方根法

这种方法是一种统计分析法，其实就是把尺寸链中的各个尺寸公差的平方之和再开根而得到目标尺寸的值。

公差就是零件尺寸允许的变动范围，合理分配零件的公差，优化产品设计，可以以最小的成本和最高的质量制造产品。

(7)公差分析的十种方法扩展阅读

公差的计算类型

1.尺寸公差

指允许尺寸的变动量，等于最大极限尺寸与最小极限尺寸代数差的绝对值。

2.形状公差

指单一实际要素的形状所允许的变动全量，包括直线度、平面度、圆度、圆柱度、线轮廓度和面轮廓度6个项目。

3.位置公差

指关联实际要素的位置对基准所允许的变动全量，它限制零件的两个或两个以上的点、线、面之间的相互位置关系，包括平行度、垂直度、倾斜度、同轴度、对称度、位置度、圆跳动和全跳动8个项目。

8. 用RSS方法分析公差时为什么必须是对称公差

RSS全称：Root Sum of Squares，翻译过来 均方根法。

是一种基于统计学的公差分析方法。其样品组测量尺寸必须符合标准正态分布：

比如下图就是一百万个6西格玛（σ）水平10±0.25 的测试样品尺寸分布曲线，几乎是一个标准正态分布图。

注：Cpk是供应商的加工能力值。

9. 公差分析的公差分析的目的

公差分析也叫做公差的验证，就是指已知各零件的尺寸和公差，确定最终装配后需保证的封闭环的公差。

在公差分析的过程中，如果最终计算结果达不到设计要求，需调整各零件公差或优化尺寸链环。公差分析的原理是合理地定义和分配零件和产品的公差，优化产品设计，从而以最小的成本和最高的质量制造产品。

计算模型

常用的公差分析的计算模型有两种，一是极值法，二是均方根法。

极值法是考虑零件尺寸最不利的情况，通过尺寸链中尺寸的最大值或最小值来计算目标尺寸的值。

均方根法是统计分析法的一种，顾名思义，均方根法是把尺寸链中的各个尺寸公差的平方之和再开根即得到目标尺寸的公差。