QC七大手法-直方图课件

讲师：徐肇锋E-mail：xzf6623066@163.comQC七大手法——直方图讲师：徐肇锋QC七大手法QC七大手法

QC七大手法，也叫品管七工具，是目前全世界应用比较广泛的品质管理工具，它具有简单实用的特性。日本著名的品质管制专家石川馨曾说过，企业内95%的品质管制问题，可通过企业上上下下全体人员活用品管七工具而得到解决。QC七大手法QC七大手法

品质管理的主要工作简单地说，就是通过对各来料、生产过程、出货等环节进行检验和分析，找出各种出现或潜在出现的问题及原因，甚至寻求解决办法，使产品品质问题尽量在内部解决，达到在合理成本的基础上使客户满意。QC七大手法旧QC七大手法检查表层别法柏拉图鱼骨图直方图控制图散布图新QC七大手法关联图系统图亲和图矩阵图PDPC法箭条图矩阵数据解析简易QC手法折线图柱状图饼分图雷达图甘特图流程图头脑风暴旧QC七大手法检查表层别法柏拉图鱼骨图直方图控制图散布图新QQC七大手法的作用1、查检表：用来在现场收集数据，尽量让现场作业简单而有效，它是其它六大手法的起点。2、层别法：统计方法中最基础的工具，用来对收集的数据进行分类或分层，以利于统计分析，通常与柏拉图、因果图结合使用，层别法的重点是了解如何进行分层。QC七大手法的作用3、柏拉图：用来对多种问题或原因进行分析，找出最大问题或原因，以实现花较少成本做更多事情。4、鱼骨图：用来对一个现象或结果进行原因深入细致的分析，通常用来找原因及因素，最好同层别法结合起来使用。QC七大手法-直方图课件5、直方图：用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料中心值或分布状况一目了然，便於判断其总体质量分布情况。6、散布图：用来对收集的两个或两个以上可能相关的问题或特性的数据，找出之间可能的相关性。QC七大手法-直方图课件7、管制图：用来了解品质在过程中的变化状态和预测品质下一步可能性的状况，有助于提前发现问题，是实现第一次就把事情做好的基本步骤之一。QC七大手法-直方图课件直方图

直方图是将所收集的数据分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内的测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排列起来的图形。直方图可显示数据的三种特性：集中的趋势、数据的范围、分布的形状。六、直方图直方图六、直方图直方图的制作范例

一工厂的成品重量规格为130-190千克，今按随机抽样方式抽测200个样本(一般需收集50-200个数据)，作直方图，步骤如下：一.制作次数分配表：1.从数据中找出最大值L=170与最小值S=1242.计算全距R=L-S=463.决定组数KK=1+3.32LgN(N代表收集的数据总数）

本例数N=200，可将其分为K=12组数据N50-100100-250250以上组数K6-107-1210-20直方图的制作范例数据N50-100100-250250以上组一.制作次数分配表（续）：4、计算组距H：(通常取2.5.10的倍数)

组距H=全距÷組數=46/12=3.8.3取45、计算组界：第一组下组界=最小值－测定值最小位數／２=123.5第一组上组界=第一组下组界+组距=123.5+4=127.5第二组下组界=第一组上组界=127.5第二组上组界=第二组下组界+组距=127.5+4=131.5第三组下组界=？第三组上组界=？依此类推，计算到最大一组的组界。6、作次数分配表，如下表：一.制作次数分配表（续）：组号组界中心值标记次数1.123.5-127.5125.5142.127.5-131.5129.5

73.131.5-135.5133.5

114.135.5-139.5137.5

135.139.5-143.5141.5

346.143.5-147.5145.5

377.147.5-151.5149.5

328.151.5-155.5153.5

239.155.5-159.5157.5

1310．159.5-163.5161.5

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11．163.5-167.5165.5

412．167.5-171.5169.5

2合计200组号组界中心值标记次数1.123.5-二.绘制直方图1、依次数分配表，延横轴以各组界为分界，组距为底边，以各组次数为高度，每组距上划一矩形，即完成直方图。2、在图上记入数据总数等参数，并划出规格的上、下限。二.绘制直方图123.5127.5131.5135.5139.5………..167.5171.535302520151050123.5127.5131.5135.51直方图-正常型说明：中间高两边低，有集中趋势。

结论：制程在正常运转下。直方图-正常型直方图-缺齿形说明：高低不一，有缺齿情形。结论：可能是分组过细或数据不真实。直方图-缺齿形说明:高低不一,有缺齿情形。不正常的分配，系因测定值或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。结论:稽查员对测定值有偏好现象，如对5，10之数字偏好；或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时，也有此情况。直方图-缺齿型（凹凸不平型）说明:高低不一,有缺齿情形。不正常的分配，系因测定值或换算方说明:有一端被切断。结论:原因为数据经过全检过，或制程本身有经过全检过，会出现的形状。若剔除某规格以上时，则切边在靠近右边形成。直方图-切边型（断裂型）说明:有一端被切断。直方图-切边型（断裂型）说明:在右端或左端形成小岛。结论:测定有错误，工程调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在，只要去除，即可合乎制程要求，制出合规格的制品。直方图-离岛型说明:在右端或左端形成小岛。直方图-离岛型说明:形状似高原状。结论:不同平均值的分配混在一起，应层别之后再做直方图比较。直方图-高原型说明:形状似高原状。直方图-高原型说明:有两个高峰出现。结论:有两种分配相混合，例如两部机器或两家不同供应商有差异时。直方图-双峰型说明:有两个高峰出现。直方图-双峰型说明:高处偏向一边，另一边低，拖长尾巴。偏右型:例如微量成分的含有率等，不能取到某值以下的值时，所出现的形状.偏左型:例如成分含有高纯度的含有率等,不能取到某值以上的值时出现的形状。直方图-偏态型说明:高处偏向一边，另一边低，拖长尾巴。直方图-偏态型３、直方图的应用3.1测知制程能力，作为改善制程的依据。3.2计算产品不良率。品质改善活动中，常需计算改善活动前、中、后之不良率。３、直方图的应用直方图应用举例例如：某产品之重量直方图如图示，其规格为35+/-3g。由图与规格界限比较，在规格下限以下的有35件，超出规格上限的有64件,合计有99件,占总数307件之32.25%，即不良率为32.25%。SLSU5040302010

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12152030405038302810620直方图应用举例由图与规格界限比较，在规格下限以下的有35件，理想型制程能力在规格界限内，且平均值与规格中心一致，平均数加减4倍标准差为规格界限。制程稍有变大或变小都不会超过规格值，是一种最理想的直方图。表示制品良好，能力足够。下限

规格

上限制品规格理想型下限规格一侧无余裕制品偏一边，而另一边还有余裕很多，若制程再变大(或变小)很可能会有不良发生，必需设法使制品中心值与规格中心值吻合才好。下限

规格

上限

制品规范一侧无余裕下限规格两侧无余裕制品的最大值与最小值均在规格内，但都在规格上下限两端，其中心值与规格中心值吻合没有不良品发生，但如果制程稍有变动，就会有不良品产生之危险，要设法提高制品的精度才好。下限

规格

上限制品规范两侧无余裕下限规格

余裕太多实际制程在规格界限内，但双尾距规格界限太远。亦即产品品质均匀，变异小。如果此种情形是因增加成本而得到，对公司而言并非好现象，故可考虑缩小规格界限或放松品质变异，以降低成本、减少浪费。下限

规格

上限制品规范余裕太多下限规格平均值偏左（或偏右）

如果平均值偏向规格下限并伸展至规格下限左边，或偏向规格上限并伸展至规格上限的右边；但制品呈常态分配，此即表示平均位置的偏差，应针对固定的设备、机器、原料等方向去追查。SLSUSLSU平均值偏左（或偏右）SLSUSLSU分散度过大实际制品的最大值与最小值均超过规格值，有不良品发生(斜线部份），表示标准太大，制程能力不足，应针对变动的人员、方法等方向去追查，设法使产品的变异缩小；或是规格订得太严，应放宽规格。

下限规格上限制品规范分散度过大下限规格上限制品规范完全在规格外表示制品之生产完全没有依照规格去考虑；或规格订得不合理，根本无法达到规格。规

格制品范围完全在规格外规格制品范围案例：某银行为了对所属某营业网点顾客排队等候时间进行统计，收集了某年2/4周一从10点到15点间40位客户的等候时间，绘制直方图如右所示分析：标准型：中心值两侧左右对策。锯齿型：分组过多或测量方法有问题。双峰型：两种不同平均值的数据混在一起时出现平顶型：多种平均值不同的数据混在一起时出现陡峭型：工序能力不足而全检产品时出现偏态型：上下限受公差限制时因心理作用而产生孤岛型：工序异常或测量错误时产生。定义：直方图是对定量数据分布情况的一种图形表示。作用：分层分析、数据真实性分析案例：分析：定义：作用：敬请点评指教谢谢！敬请点评指教谢谢！讲师：徐肇锋E-mail：xzf6623066@163.comQC七大手法——直方图讲师：徐肇锋QC七大手法QC七大手法

QC七大手法，也叫品管七工具，是目前全世界应用比较广泛的品质管理工具，它具有简单实用的特性。日本著名的品质管制专家石川馨曾说过，企业内95%的品质管制问题，可通过企业上上下下全体人员活用品管七工具而得到解决。QC七大手法QC七大手法

品质管理的主要工作简单地说，就是通过对各来料、生产过程、出货等环节进行检验和分析，找出各种出现或潜在出现的问题及原因，甚至寻求解决办法，使产品品质问题尽量在内部解决，达到在合理成本的基础上使客户满意。QC七大手法旧QC七大手法检查表层别法柏拉图鱼骨图直方图控制图散布图新QC七大手法关联图系统图亲和图矩阵图PDPC法箭条图矩阵数据解析简易QC手法折线图柱状图饼分图雷达图甘特图流程图头脑风暴旧QC七大手法检查表层别法柏拉图鱼骨图直方图控制图散布图新QQC七大手法的作用1、查检表：用来在现场收集数据，尽量让现场作业简单而有效，它是其它六大手法的起点。2、层别法：统计方法中最基础的工具，用来对收集的数据进行分类或分层，以利于统计分析，通常与柏拉图、因果图结合使用，层别法的重点是了解如何进行分层。QC七大手法的作用3、柏拉图：用来对多种问题或原因进行分析，找出最大问题或原因，以实现花较少成本做更多事情。4、鱼骨图：用来对一个现象或结果进行原因深入细致的分析，通常用来找原因及因素，最好同层别法结合起来使用。QC七大手法-直方图课件5、直方图：用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料中心值或分布状况一目了然，便於判断其总体质量分布情况。6、散布图：用来对收集的两个或两个以上可能相关的问题或特性的数据，找出之间可能的相关性。QC七大手法-直方图课件7、管制图：用来了解品质在过程中的变化状态和预测品质下一步可能性的状况，有助于提前发现问题，是实现第一次就把事情做好的基本步骤之一。QC七大手法-直方图课件直方图

直方图是将所收集的数据分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内的测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排列起来的图形。直方图可显示数据的三种特性：集中的趋势、数据的范围、分布的形状。六、直方图直方图六、直方图直方图的制作范例

一工厂的成品重量规格为130-190千克，今按随机抽样方式抽测200个样本(一般需收集50-200个数据)，作直方图，步骤如下：一.制作次数分配表：1.从数据中找出最大值L=170与最小值S=1242.计算全距R=L-S=463.决定组数KK=1+3.32LgN(N代表收集的数据总数）

本例数N=200，可将其分为K=12组数据N50-100100-250250以上组数K6-107-1210-20直方图的制作范例数据N50-100100-250250以上组一.制作次数分配表（续）：4、计算组距H：(通常取2.5.10的倍数)

组距H=全距÷組數=46/12=3.8.3取45、计算组界：第一组下组界=最小值－测定值最小位數／２=123.5第一组上组界=第一组下组界+组距=123.5+4=127.5第二组下组界=第一组上组界=127.5第二组上组界=第二组下组界+组距=127.5+4=131.5第三组下组界=？第三组上组界=？依此类推，计算到最大一组的组界。6、作次数分配表，如下表：一.制作次数分配表（续）：组号组界中心值标记次数1.123.5-127.5125.5142.127.5-131.5129.5

73.131.5-135.5133.5

114.135.5-139.5137.5

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2合计200组号组界中心值标记次数1.123.5-二.绘制直方图1、依次数分配表，延横轴以各组界为分界，组距为底边，以各组次数为高度，每组距上划一矩形，即完成直方图。2、在图上记入数据总数等参数，并划出规格的上、下限。二.绘制直方图123.5127.5131.5135.5139.5………..167.5171.535302520151050123.5127.5131.5135.51直方图-正常型说明：中间高两边低，有集中趋势。

结论：制程在正常运转下。直方图-正常型直方图-缺齿形说明：高低不一，有缺齿情形。结论：可能是分组过细或数据不真实。直方图-缺齿形说明:高低不一,有缺齿情形。不正常的分配，系因测定值或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。结论:稽查员对测定值有偏好现象，如对5，10之数字偏好；或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时，也有此情况。直方图-缺齿型（凹凸不平型）说明:高低不一,有缺齿情形。不正常的分配，系因测定值或换算方说明:有一端被切断。结论:原因为数据经过全检过，或制程本身有经过全检过，会出现的形状。若剔除某规格以上时，则切边在靠近右边形成。直方图-切边型（断裂型）说明:有一端被切断。直方图-切边型（断裂型）说明:在右端或左端形成小岛。结论:测定有错误，工程调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在，只要去除，即可合乎制程要求，制出合规格的制品。直方图-离岛型说明:在右端或左端形成小岛。直方图-离岛型说明:形状似高原状。结论:不同平均值的分配混在一起，应层别之后再做直方图比较。直方图-高原型说明:形状似高原状。直方图-高原型说明:有两个高峰出现。结论:有两种分配相混合，例如两部机器或两家不同供应商有差异时。直方图-双峰型说明:有两个高峰出现。直方图-双峰型说明:高处偏向一边，另一边低，拖长尾巴。偏右型:例如微量成分的含有率等，不能取到某值以下的值时，所出现的形状.偏左型:例如成分含有高纯度的含有率等,不能取到某值以上的值时出现的形状。直方图-偏态型说明:高处偏向一边，另一边低，拖长尾巴。直方图-偏态型３、直方图的应用3.1测知制程能力，作为改善制程的依据。3.2计算产品不良率。品质改善活动中，常需计算改善活动前、中、后之不良率。３、直方图的应用直方图应用举例例如：某产品之重量直方图如图示，其规格为35+/-3g。由图与规格界限比较，在规格下限以下的有35件，超出规格上限的有64件,合计有99件,占总数307件之32.25%，即不良率为32.25%。SLSU5040302010

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12152030405038302810620直方图应用举例由图与规格界限比较，在规格下限以下的有35件，理想型制程能力在规格界限内，且平均值与规格中心一致，平均数加减4倍标准差为规格界限。制程稍有变大或变小都不会超过规格值，是一种最理想的直方图。表示制品良好，能力足够。下限

规格

上限制品规格理想型下限规格一侧无余裕制品偏一边，而另一边还有余裕很多，若制程再变大(或变小)很可能会有不良发生，必需设法使制品中心值与规格中心值吻合才好。下限

规格

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制品规范一侧无余裕下限规格两侧无余裕制品的