桥检车出租，  肇庆桥检车出租，  深圳桥检车出租    桥检车装配中的组合密封圈泄漏问题的改善方法？      质量改善阶段主要是对前述分析阶段识别出来的关键影响因素进行进一步分析，找到合理的、可实施的改进方案。在现场实施改进方案后需要对结果进一步测量，以验证改进方案的有效性。改善组合密封圈泄露问题需要改善合装后的高度差，改善驻车制动异响问题需要改善刹车间隙。这两者均需要明确最合理的参数，因此改进这两点需要均采用单因子方差分析(One-way  ANOVA)。改善制造问题则采用全面质量管理。 

       1 组合密封圈漏油问题的改善 ： 对于组合密封圈泄漏问题，已经通过分析阶段的工作得出需要对组合密封圈装配后的高度差这一参数进行改进。当前的工艺设计对组合密封圈的装配后高度差没有明确的规定，因此需要通过方差分析（ANOVA）的方法找到合理的参数区间，以满足项目的改善要求。 方差分析（ANOVA）通常可以分为单因子方差分析和双因子方差分析。单因子方差分析(One-way ANOVA)是考虑某一因素A的不同水平对被调查对象的影响，并检验结果的均值是否有显著差异。由于该问题只有组合密封圈装配后高度差一个因素，因此论文采用单因子方差分析。 论文选择0.05mm、0.10mm、0.15mm、0.20mm以及0.25mm等5个因子水平，同时分别测量30根在不同因子水平下的组合密封圈的泄漏值。 在进行ANOVA分析之前需要满足3个前提条件： 1) 在不同的水平下，样本呈现正态分布。由概率图分析可得，这5组的数据p值均大于0.05，原假设无法被拒绝，因此可以认为数据呈正态分布。 2) 在不同的水平下，样本的方差相等。由等方差检验可得p值大于0.05，无法拒绝原假设，所有因子的方差水平相等。 3) 各数据相互独立。由于整个实验过程是随机的，所以能够保证数据的独立性。 

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      通过检验得出实验所得的数据满足使用单因子方差分析的条件，在已针对此分析假定了相等方差的前提下设立原假设和备择假设以及显著性水平如下： 原假设H0 = 所有均值都相等 备择假设H1 = 并非所有的均值都相等 显著性水平α = 0.05 如上所述，该单因子方差分析的因子水平数为5，因子的值分别为0.05mm、0.10mm、0.15mm、0.20mm和0.25mm。 通过Minitab得到的方差分析结果均值与置信区间如单因子方差分析是对样本总体均值的统计学检验，还需要利用Tukey检验进行进一步确认有哪些均值具有差异。由ANOVA分析和Tukey检验结果可知高度差0.25mm条件下的泄漏值水平与其他高度差的泄漏值水平具有显著差异。高度差0.2mm条件下的泄漏值波动范围显著。高度差0.05mm、0.1mm、0.15mm条件的泄漏值在同一水平且中值相近 由以上分析可得，组合密封圈合装后的高度差应控制在0.15mm以下。经过团队的研究，决定对组合密封圈的合装设备进行改造升级。改造后的设备可以保证组合密封圈合装后的高度差小于0.15mm。 

         2 改进效果验证 ： 根据前述ANOVA的分析结果，组合密封圈合装后的高度差应控制在0.15mm以内，为了验证改进的结果，论文利用升级后的设备装配了50根车桥（高度差小于0.15mm），同时手工合装了50根车桥（高度差大于0.15mm），进行对照测试，测试结果是通过以上数据，利用双正态均值检验的方法，提出原假设和备择假设如下： 原假设H0：改进前后组合密封圈泄漏值无显著变化 备择假设H1：改进前后组合密封圈泄漏值有显著降低 通过Minitab分析可得双正态总体均值检验的p值为0，前进前后的单值图以及箱线图如可知，改进后泄漏值水平明显降低且波动更小。结合双正态总体均值检验的p值为0，拒绝原假设，因此可以说明改进后泄漏值水平显著降低。

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