四会桥梁检测车出租，  肇庆桥梁检测车出租， 端州桥梁检测车出租     组合密封圈的半轴和轮边壳的尺寸对漏油问题的影响？   轮边壳和半轴是组合密封圈的对手装配件，对组合密封圈的功能起到关键性的作用。两者与组合密封圈相配合的尺寸有安装面角度、Gage直径以及表面粗糙度。在六西格玛分析阶段，如果观测值为两个或多个连续型变量，这时就可以使用统计学中的相关性分析的工具。 在相关性分析中通常用相关系数P（通常又称Pearson相关系数）描述变量之间的相关性。在进行相关性分析前，首要要通过变量的测量值绘制对应的散点图。通过散点图，相关系数P定量地描述变量之间是正相关还是负相关，以及变量之间的相关程度，为问题分析改善以及项目的下一步决策提供依据。当拥有X和Y两个成对数据，如Y随X的增加而有明显增加的趋势，我们可以得到一个正的相关系数，而且两者的关系越接近于一条直线，此系数越接近于1。反之，我们可以得到一个负的相关系数。如若X与Y完全不相关，则相关系数P应该为0。但是相关系数的判断并非绝对，有时也需要根据具体问题具体情况进行分析，以免遗漏具有相关性的变量或参数。    

     选取了15件轮边壳与15件半轴，对与组合密封圈密封性相关的尺寸进行检测，将这做好标记的15件轮边壳和15件半轴分别装配到同一根车桥上（分别使用同一套组合密封圈），用标准的测试方法分别测得其泄漏值： 轮边壳安装面角度、Gage直径和粗糙度与泄漏值之间的关系图如下： 由于P值均大于0.05（95%置信度），因此无法拒绝原假设，无足够证据证明在当前条件下轮边壳相关尺寸与组合密封圈泄漏问题相关。 同时，半轴安装面角度、Gage直径和粗糙度与泄漏值之间的关系图如下： 通过Minitab进行对半轴的相关尺寸与泄漏值进行相关性分析，得出Pearson相关系数与P值。 由于P值均大于0.05（95%置信度），因此无法拒绝原假设，无足够证据证明在当前条件下半轴相关尺寸与组合密封圈泄漏问题相关。

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      4 装配过程对漏油问题的影响  组合密封圈的是C公司具有独立知识产权的设计零件，在C公司全球制造工厂使用，然而并未得知C公司其他兄弟工厂发生大规模失效的案例，因此排除了设计缺陷的可能性。同时经过前述研究，已排除组合密封圈本身和对手装配件的相关尺寸对泄漏问题的影响，因此论文将研究的方向聚焦于组合密封圈的装配过程的流程设计。 由于无法确认装配过程的哪一环节对泄漏问题产生影响，因此论文决定尽可能收集装配过程中的过程数据，探索性对这些数据进行分析。 六西格玛团队在运用DMAIC方法分析问题时，应该在现场收集足够多的数据来支撑整个的分析工作。当数据类型比较多，数据量比较繁杂时，可以使用探索性数据分析的方法。所谓探索性数据分析，顾名思义就是尽可能收集过程中的数据，通过专家分析、团队经验或者相关的理论工具对这些数据进行分析，提出问题假设，并进一步研究和验证，直至找到关键的影响因素。 探索性数据分析的实施主要分三个阶段： 第一阶段：推测。为了能建立有效的推荐，首先要建立数据分析的原则，学习数据分析的工具，了解建立推测或假设的方法。 第二阶段：提出关于原因的假设。这一阶段首先要精确地知道正在试图解决什么样地问题，能够清晰地描述出问题地定义。 第三阶段：证实或排除原因。 以下阐述运用探索性数据分析方法分析装配过程对组合密封圈漏油问题的影响。 由分析可知合装后组合密封圈的高度差与泄漏问题具有潜在的相关性，为了进一步验证分析的结论，论文组又收集了20组数据，通过散点图与相关性分析通过进一步的分析和验证，可知装配过程的合装后组合密封圈的高度差是组合密封圈的泄漏问题的关键影响因素，后续在改进阶段对其进行改进。

        5 组合密封圈泄漏问题分析阶段的结论： 该分析过程通过假设检验分析确认了组合密封圈镜面宽度不是泄漏问题的关键影响因素。运用相关性分析也确认了轮边壳和半轴的相关尺寸不是泄漏问题的关键影响因素。最后通过探索性数据分析和进一步的数据验证，证明了合装后组合密封圈的高度差是组合密封圈泄漏问题的关键影响因素，对此需要制定相应的改善措施。

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