品管七大手法课件_17

品管七大手法品管七大手法 1 课程安排 一、ISO9000对统计技术的要求 二、统计技术方法介绍 三、品管七大手法 1 检查表 2 直方图 3 层别法 4 柏拉图 5 因果图 6 散布图 7 控制圖 2 一、ISO9000对统计技术的要求 1、八项质量管理原则 “原则七 基于事实的决策方法” 2、ISO9001:2000标准 8.1 总则 “这应包括对统计技术在内的适用方 法及其应用程度的确定” 3、ISO/TR10017：2003 统计技术在 ISO9001:2000国际标准中的应用指南 目的在于帮助组织识别那些在建立、实施、保持和 改进一个符合ISO9001:2000要求的质量管理体系时可以 应用的统计技术 3 二、统计技术方法介绍 1、一般图表：条形图、柱形图、折线图、甘特图 、推移图、扇形图、雷达图等。 2、品管七大手法：检查表、柏拉图、因果图、散 布图、直方图、控制图、分层法。 3、品管新七大手法：关联图、系统图、亲和图 (KJ法）、矩阵图、过程决定计划图（PDPC法）、箭条 图、矩阵数据解析法。 4、其他，试验设计(DOE）、方差分析、抽样检验、 故障树（FTA）、时间序列分析、概率图等。 4 数据与图表 何谓数据：依据监视和测量所获得的数值和资料 等 事实。 数据 = 事实 对于解决问题的第一步骤，就是根据事实经决断后再采取行动 。 数据分类： 1、依特性分 定性数据：利用人的感官判断而来的数据，如外 观质量 。 定量数据：a.计量值，以含量、尺寸等测量而来的数据。 b.计数值，以合格数等点数计算而来的数据。 2、依来源分：原材料及市场数据、过程数据、检验数据等 3、依时间分：过去数据、日常数据、新数据 5 应用数据注意的重点 1、收集正确可用的数据 2、避免个人主观的判断 3、掌握事实的真相 整理数据的方法 1、机器整理法： 2、人工整理法：卡片法、画记法（划“正”字等） 整理数据的原则 1、发生问题要采取改善对策前，必须有数据作为依据 2、对于数据使用目的应清楚了解 3、当数据收集完成后，应立即使用它 4、数据的整理和运用，改善前、后条件应一致 5、数据不可造假，否则问题将永远无法解决。 6 何谓图表 1.定义： 现场的数据，用点、线、面、体表 示于纸上的图形。 2.目的：方便人的视觉，更快看出情报內容。 从一组数据把握到更多的情报。 图表种类 1.依使用目的： 解析用图表 管理用图表 计划用图表 计算用图表 统计用图表 说明用图表 2.依数据性质 静态图表 动态图表 3.依表现內容 系统图表 预定图表 记录图表 统计图表 4.依表示方法棒形图、面积图、扇形图、折线图. 7 图表的作用 1.复杂现象相互比较。 2.费时少,概念明确。 3.显现变异，作为改善的证据。 4.容易制作，都可使用。 5.对于专门知识不足的人，亦可了解。 6.图表较文字印象深刻。 7.利于演讲、宣传、广告。 8.用插补法求近似值。 9.可供预测用。 图表必备条件 1.能把握全体-应一看应能了解所有的状况。 2.简单明了-绘制力求简单明了。 3.迅速了解-不用任何言辞说明，一看即能判断出来 。 4.正确的判断-不论刻度标法、线的大小都应刻意讲 求 5.浮现对策-最高明的图表，能从图上看出解决问题 的对策。 8 加拿大70.4 29.5 日本54 46 西徳53.7 46.3 法国50.5 49.5 西班牙43.3 56.6 36.1 意大利63.9 36.6英国63.4 9.5 美国90.5 几种常见图表范例 某年主要汽车出口内外销比例图 1 条形图 9 冲压工场冲压工场A.B.C.D.EA.B.C.D.E零件整修率零件整修率 改善前、中、改善前、中、后条后条形形图图比比较较 2 柱状图 10 1997年零件每月不良率折线图 3 折线图 11 品管圈进度表 4 甘特图 计划 实施 12 13 品管七大手法概述 1. 收集、整理资料检查表（Check List) 2. 确定主导因素柏拉图 ( Pareto Diagram) 3. 展示变数之间的线性关系 散布图 （Scatter Diagram） 4. 寻找引发结果的原因特性要因图（鱼刺图） （Characteristic Diagram） 5. 从不同角度层面发现问题层別法（Stratification) 6. 展示过程的分布情况直方图(Histogram) 7. 识别波动变异的来源控制图（Control Chart） 14 品管七大手法之一：检查表 一、检查表的简要说明 -将需要检查的内容或项目一一列出来， -然后定期的或不定期的逐项检查， -将问题点记录下来的方法。 是最简单，使用最多，用途最广的一种 品管手法。 15 检查表在应用时应注意如下事项： 1 确定项目：可参照案例，也可使用多方 论证，使检查的项目不遗漏。 2 确定频率：每小时，每天、每周，还是 每月检查。 3 确定人员：选择适当的人，铁面无私地 执行检查工作，记录结果。 4. 公布结果，必要时，将查到的问题经汇 总后再进行公布。 16 二、检查表的实施步骤 1 确定检查对象； 2 设计检查表； 3 依检查表项目进行检查并记录问题或数据； 4 对记录的问题或数据进行分析； 5 对检查出的问题要求责任单位及时改善； 6 检查人员在规定时间内对改善效果进行确认； 7. 定期总结，持续改进。 17 检查表的种类 点检用检查表，如： 设备点检表 5S-检查表 记录用检查表，如： 工序分布检查表 不合格项检查表 缺陷位置检查表 缺陷原因检查表 18 工序分布检查表 19 不合格项检查表 20 缺陷原因检查表 21 缺陷位置检查表 22 品管七大手法之二：柏拉图 一柏拉图的简要说明 1897年，意大利经济学家V.pareto （1848 1923年）在分析社会经济结构时发现一个规 律，这个规律就是80%的社会财富掌握在20% 的人手中，后被称为“柏拉法则”。 “关键的少数和次要的多数” 23 1907年，美国经济学家劳伦兹（Lorenz）使 用累积分配曲线描绘了柏拉图法则，被称为“劳 伦兹曲线”1930年后，品管泰斗，美国品管专家 朱兰博士将劳伦兹曲线应用到品质管理上。 24 二十世纪60世纪年代，日本品管大师石 川馨在推行他自己发明的QCC品管圈时使用 了柏拉图，从而成为品管七大手法之一。 25 柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别 法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累 积值的图形。柏拉图可以帮助我们找出关键的 问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于 计数值统计，也有人称其为ABC图，又因为柏 拉图的排列是依大小顺序，故又称排列图。 26 一、柏拉图绘制注意要点： 1） 柏拉图有两个纵坐标，左侧坐标一般表示数 量或金额，右侧面纵坐标一般表示数量或金额累积 的百分比。 2） 柏拉图横坐标一般表示检查项目，按影响程 度大小，从左到右依次排列。 3） 绘制柏拉图时，按各项目数量或金额出现的 频数，对应左侧纵坐标画出直方形，将各项目出现 的累计频率，对应右侧纵坐标描出点子，并将这些 点子按顺序连成光滑曲线。 27 二柏拉图制作步骤 步骤1：收集数据 品管部将上个月的厨柜的过程不良作 出统计，其中抽样2800件，总不良数为148 件，其中不良数为： 28 8月份橱柜过程不良品统计表 序号不良项目不良数不良总数百分比( 1 孔位 5335.8% 2 锣槽 106.8% 3 色差 53.4% 4 尘粒 128.1% 5 尺寸 3624.3% 6 划伤 74.7% 7 划伤 2215% 8 其它 31.9% 合计 148100% 制表：李XX 审核：罗XX 统计日期：2002年9月1日 29 步骤2：把分类好的数据进行汇总，由多到少进行 排序，并计算累计百分比。 8月份橱柜过程不良品统计表 序号不良项目不良数不良总数(%) 累积百分比（%） 1孔位5335.8%35.8% 2锣槽3624.3%60.1% 3色差2215%75.1% 4尘粒128.1%83.2% 5尺寸 10 6.8%90% 6划伤74.7%94.7% 7不平53.4%98.1% 8其它31.9%100% 合计 148100% 30 步骤3：绘制横轴与纵轴刻度。 1） 画出横轴与纵轴，横轴表示不良项目，左边 纵轴表示不良数，右边纵轴表示不良率。 1） 左边纵轴最高刻度是不良总数148PCS，右边 纵轴最高刻度是不良率100%。 2） 左边的纵轴最高刻度与右边纵轴最高刻度是 一条水平线。 31 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 孔位 锣槽色差尘粒 尺寸划伤不平其它 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 32 步骤4：绘制柏拉图 1） 在左纵轴与横轴区域间找出坐标点，共 7个坐标点。 2） 将各不良项目画出坐标，也就是柱状图 。 33 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 孔位 锣槽色差尘粒尺寸划伤不平其它 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 不良项目累计百分比 34 步骤5：绘制累积曲线 1） 针对累积不良率在右纵轴与横轴区域间找出 坐标点，共7点。 2） 用折线将7个点连接。 35 100% 98.10% 83.20% 90% 94.70% 75.10% 60.10% 35.80% 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 孔位 锣槽色差 尘粒 尺寸划伤不平 其它 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 不良项目累计百分比 36 步骤6：记入必要事项： 1） 标题：XX线过程不良柏拉图 2） 总检查数：2800件 3） 总不良数：148件 4） 不良率： 5.28% 5） 检验者：李XX 6） 绘图者： 王XX 37 步骤7：分析柏拉图 1） 从以上柏拉图可以看出，过程中孔位，锣 槽和色差总不良率比率的75.1%， 这三项是9月份重点改善的项目，建议用 因果图对这三项不良原因进行分析。 2）应确定项目改善责任人及完成期限，在9月 份把孔位，锣槽和色差的比例降下来。 38 39 品管七大手法之三：因果图 一 简要说明 日本品管权威石川馨博士在1952年发明，又称 石川图，亦叫鱼骨图或特性要因图，由于它形状象 一尾鱼的骨架而得名 鱼头是问题，其目的是要找出造成此一问题的 可能原因。 问题的发生，必然有其内外因， 原因的存在，又必会产生变异的结果， 就是说，原因与结果之间一定存在因果关系。 40 管理者可将影响产品或服务品质的诸多原 因一一找出，并绘鱼骨图，使人一目了然， 通过鱼骨图，可使绘制小组受到一身临其 境的教育， 同时，也是一种讨论问题的捷径，这对我 们的管理是大有帮助的。 41 特征 要因 要因 要因 要因 42 因果图可分为追求原因型和追求对策型两种。 1） 追求原因型：追求问题，进而找其原因， 以因果图表示结果（特性）与原因（要因 ）间的关系，如“生产效率为什么这么低 ？” 43 法 为 什 么 料 人 机 WHY？ 环 44 1） 追求对策型（鱼骨图反转）：问题如何防止 、目标如何达成等的对策， 环 如 何 法 人 HOW ？ 机 料 45 一 绘制因果图应注意的事项： 1. 要集合全员的知识与经验。 2. 重点在解决问题，并依5W2H的方法逐项 列出。绘制要因图时，重点先放在“为什 么会发生这种原因、结果”，分析后要提 出对策时则放在“如何才能解决”，并依 5W2H的方法逐项列出。 46 why为何必要？（对象） What 目的为何？（目的） Where 在何处做？（场所） When 何时做？（顺序） Who谁来做？（人） How 什么方法？（手段） . How much花费多少？（费用） 47 1. 原因解析-愈细愈好， 愈细则更能找出关键或解决问题的方法。 2. 品质特性的决定-以现场问题来考虑。 48 Q（Quality）品质功能、尺寸、外观、材 质等； C(Cost)成本人工数、原料数等； D(Delivery)交期生产数、生产能力等； M(Morale)士气出勤率、改善提案件数、 团队精神等； S(Safety)安全整理整顿、灾害、安全等。 49 一 困果图制作实施步骤 1. 成立鱼骨图分析小组，36个人为 佳，最好是各部门的代表。 2. 定原因或对策的问题点： 3. 因果图绘制后,经讨论后决定要因, 并用 色笔圈出要因. 50 如为什么这段时间经常延迟交货？ 为什么人员流动率居高不下？ 为什么客户投拆率这么多？ 不良率为何降不下来？ 如何提高生产效率？ 如何扩大内需？ 如何解决下岗工人的生活困难？ 51 如何提升自身的能力？ 如何防止不良品发生？ 如何降低生产成本？ 为什么我混得这么差？ 为什么齿轮的尺寸变异增加？ 为什么酒店的入住率下降？ 为什么中国的经济一技独秀？ 为什么中国银行的存款越来越多？ 52 画出干线主骨、中骨、小骨确定重大原因 53 与会人员应用脑力激荡法，热烈讨论，依据重 大原因进行分析，找出中原因或小原因绘至鱼骨图 中。 54 1. 鱼骨图小组形成共识，把最可能是问题根源项 目用红笔圈出来。如大原因之中的培训不足是 最重要原因，则用红笔圈出，以示注意。 2. 记入必要事项 因果图小组组长：黄蒙东 因果图小组成员：许汉、邓光荣、李强、 夏秋、莫非 制作日期：2002年12月8日 55 为何基 板銲接 不良率 偏率偏 高 人员 生手 经验 人员异动 士气 干部指责 疏忽 情绪低落 熟练度 教育不足 听音乐 不专心 聊天 材料 铆合不良 防潮不当 士气 特性不佳 先进未先出 足氧化 线材 尺寸不当 印刷孔偏 P.C.B 锡道过密 库存 摆放零乱 锡纯度不足 表格未填 角度不当 溶剂不纯 助焊液 涂布不均 温度过低 管理 散热机 未装设 比重不当 尺寸大小 容器 未先加工 銲接 测定器不稳定 不知道 指导 一次浸銲 工程安排 图表不足 重点不明 手配错误 长脚作业 责任不明 设备 方法 一 案例一：某电子厂基板焊接不良 之 因果图 作者：罗露、谢华 日期：2年10月日 56 尺寸 超差 环境 光线不足 噪音 未按规定方法 材料 刚性不足 方法 夹具不良 刀具 硬度不一致 材质不纯 纪律松懈 操作方法错误 培训不足 巡检时间间隔长 人员 冷却油 测量方法不准 设备 主轴松动 设备精度 振捣不实 电压不稳，时高时低 材料来源不同 设备调整 检查不及时 温度变化 未按时保养 操作规程不全 不易调整 二 案例二：某汽车齿轮零配件尺寸变异因果图 作者：王晶、刘可 日期：2年10月日 57 排列图和因果图结合使用 选题 分析问题 采取对策，进行改进 改进前后比较 58 案例分析 某厂为降低产品不良品率 59 影响产品不合格因素排列图 6月1日至7月31日 60 产品尺寸缺陷 操作者机 器 零件和原料作业方法 健康 疲劳 疾病 教育培训 经验 精神 注意力 心情 操作 稳定 不平衡 变形 磨损 夹具和工具 成分 贮存 原料质量 排列 形状 尺寸 拧紧程度 定位 顺序 位置 角度 装配 动作 程序 速度 产品尺寸缺陷因果图 61 影响产品尺寸缺陷因素排列图 62 改进后影响产品不合格因素排列图 9月1日至10月31日 63 改进前后不良品排列图比较 6月1日至7月31日 9月1日至10月31日总改进效果 改进效果 64 品管七大手法之四：散布图 一散布图的简要说明 将因果图关系所对应变化的数据分别描绘在 轴标系上，以掌握两个变量之间是否相关 及相关的程度如何，也有人称之为“散布图”、“ 相关图”。 65 二散布图的实施步骤 确定要调查的两个变量，收集相关的最新数据 ，至少个以上。 找出两个变量的最大值与最小值，将两个变量 描入轴与轴。 3将相对应两个变量，以点的形式标上坐标系。 4. 记入图名、制作者、制作时间等项目。 5判读散布图的相关性与相关程度。 66 时间 速度 时间 速度 时间 速度 时间 速度 时间 速度 1 330 7 325 13 250 19 210 25 171 2 320 8 285 14 244 20 204 26 165 3 308 9 300 15 237 21 197 27 159 4 311 10 270 16 231 22 191 28 151 5 304 11 264 17 225 23 185 29 145 6 297 12 257 18 218 24 178 30 133 为确认马达连续运转之后，速度是否发生改 变，经试验获得以下数据。 67 68 三散布图的举例 东南亚某地区的投资率与失业率的关系 序号 年度 投资率 失业率 序号 年度 投资率 失业率 1 1970 年 35% 1.82% 17 1986 年 24% 3.32% 2 1971 年 32% 2.25% 18 1987 年 24% 3.48% 3 1972 年 40% 1.89% 19 1988 年 22% 3.59% 4 1973 年 34% 1.95% 20 1989 年 20% 3.68% 5 1974 年 31% 1.73% 21 1990 年 20% 3.92% 6 1975 年 28% 1.82% 22 1991 年 18% 4.01% 7 1976 年 29% 2.06% 23 1992 年 19% 4.25% 8 1977 年 27% 2.70% 24 1993 年 17% 4.37% 9 1978 年 25% 2.82% 25 1994 年 15% 4.25% 10 1979 年 26% 2.63% 26 1995 年 17% 4.55% 11 1980 年 37% 2.13% 27 1996 年 15% 4.78% 12 1981 年 32% 2.54% 28 1997 年 13% 4.98% 13 1982 年 26% 2.95% 29 1998 年 13% 5.05% 14 1983 年 25% 3.02% 30 1999 年 12% 5.54% 15 1984 年 28% 3.15% 31 2000 年 10% 5.94% 16 1985 年 27% 3.63% 32 2001 年 10% 6.05% 69 70 四散布图的判读 1正相关（点子自左下至右上分布者）： X增大时，Y也随之增大，称为正相关， 如下图ac 投资率 失业率 y x (a)正相关 例子：投资率与失业率的关系（相关性强） 71 y x 收入 消费 (b) 正相关(中度) 例子：收入和消费的关系（相关性中） 72 y x 体重 身高 (c) 正相关(弱) 例子：体重与身高的关系（相关性弱） 73 2负相关（点子自左上至右下分布者）： x y 油的粘度 温度 （d）负相关（强） 例子：油的粘度与温度的关系（相关性强） 74 (e)负相关（中度） 例子：举重力与年龄的关系（相关性中） 75 y x 血压 年龄 （f）负相关（弱） 例子：血压与年龄的关系（相关性弱） 76 3无相关（点子分布无向上或下倾向者）： a X与Y之间看不出有何相关关系。 b X增大时（或Y），Y并不改变（或X）。 以上两种情形均称之为无相关，如下图h j 77 (h)无相关 (i)无相关 78 y x 温度 气压 (j)无相关 例子：温度与气的关系（毫不相关） 79 4曲线相关（点子分布不是呈直线倾向，而是 弯曲变化者） X开始增大时，Y也随之增大，但达到某一值 后，则当X值增大时，Y反而减少 ，反之亦 然，称为同曲线相关。如下图KL 80 81 82 品管七大手法之五：层别法 一、层别法的简要说明 层别法又叫分层图，是品管所有手 法中最基本的概念，是统计方法中最基 础的管理工具，它将大量有关某一特定 主题的观点、意见或想法按组分类，将 收集到的大量的数据或资料按互相关系 进行分组，加以层别。 83 通过层别法，可以将杂乱无章的数据 归纳为有意义的类别，将事物处理得一清 二楚，一目了然，这种科学的统计方法可 以弥补靠经验靠直觉判定管理的不足。 84 在应用上，层别法应注意以下几点： 1） 层别法可单独使用，且可捕捉到问题点。 层别法也可与其它QC手法结合使用，且效果更 佳，如与柏拉图同时使用，既可将某一主题的数据 层别清楚，也可找到关键或重要的问题，抓住重要 的少数和有用的多数。 85 1） 层别法必须建立在数据的基础上，没有数据， 层别法无从谈起。 2） 层别的对象具有可比性，最好在相同条件、 相似条件或不同条件下进行层别，更容易发 现问题点。如同一班组生产不同的产品，对 不同产品进行层别分析，可以发现产品存在 的品质问题。 86 层别法对象举例： 1 . 部门、单位别：技术部、市场部、工程部、 生产部、品管部、行政部、采购部、物控部、 财务部等。 2. 过程别：遥控电动玩具过程、线控电动玩具制 程、普通塑胶玩具过程、搪胶玩具过程、吹 气玩具过程、乐器玩具过程等。 3. 班别：早班、中班、夜班。 87 1. 作业员别：工龄别、年龄别、教育程度别、性 别等。 2. 机械设备别：机台别、机型别、生产厂家别、 新旧别等。 3. 时间别：小时别、日别、周别、旬别、月别、 日夜别、季节别等 4. 作业条件别：温度别、湿度别、压力别、作业 时间别、人工与自动别等。 88 6. 原材料别：五金类、塑胶类、实木类、电子 元件类、包装材料类等。 7. 测量别：测量仪器别、测量人员别、测量方 法别等。 8. 检查别：检查人员别、检查方法别、检查场 所别等。 9. 地区别：华北地区、华南地区、东北地区、 华东地区、西南地区、西 北地区。 89 二、层别法的实施步聚 1. 确定研究的主题，如 中国各行业的收入水平？ 工厂各班组的绩效？ 不同产品之报废数量？ 某学校学生考试成绩？ 外资企业管理层的收入？ 财务高手、品管高手、业务高手、行政 高手，还是设计高手？ 深圳、广州、北京、上海、大连、东莞、 昆山居民消费指数？ 90 2. 设计收集数据的表格 应将主题的所有项目设计在表格中； 最好有合计栏目，以便了解整体状况； 应有表格名称、制表人、收集时间、收 集地点、收集方式等； 编制的表格要简洁、适用、便于记录。 91 3. 收集数据 数据的真实性 数据的及时性 数据的代表性 4. 分层比较 对这些的数据从各个方面进行分层比 较，找出其中的差异，确定改善的项目。 92 分层法结合其它工具使用案例 问题：某厂生产牵引机车板簧 ，发现有的板簧有裂纹。 93 板簧硬度总直方图 总体直方图表明 产品硬度接近正态 分布，所有样本的 硬度都在技术要求 规定的范围内，但 有些硬度较高的样 本出现纹裂纹，尽 管其硬度出在规定 的范围内 94 有裂纹板簧的硬度直方图 所有有裂纹的板簧都是A1型。这种板簧是用在小 型牵引机车上。 有裂纹板簧的硬度超过440Hb（硬度分布）。 95 按板簧类型（A）分层的硬度直方图 用于小型牵引机车上 的A1型板簧的平均硬 度较大，且分布较宽 由于有裂纹的板簧都 是A1型，目前这种工 艺方法对A1型板簧可 能不适宜 用于中型牵引机车上 的A2型板簧硬度的分 布较窄，且这种板簧 没有发现有裂纹 96 按班次（B）分层的硬度直方图 B1班生产的板簧 的平均硬度较B2 班生产的大，而 且波动较小（分 布较窄） B2班生产的板簧 有裂纹 97 用分层法正确看散布图(1) 表面上看起来不相关，但分层后相关 98 用分层法正确看散布图(2) 表面上看起来相关，但分层后不相关 99 一、直方图的概念： 直方图法是从总体中随机抽取样本，将从样本中获 得的数据进行整理，从而找出数据变化的规律，以便预 测过程质量的好坏等。直方图是常用的QC工具。 二、直方图的作用： 1. 展示用表格难以说明的大量数据； 2. 显示各种数据出现的相对频率； 3. 揭示数据的中心、散布及形状； 4. 快速阐明数据的潜在分布； 5. 为预测过程提供有用信息； 6. 可以判断“过程是否能够满足顾客的要求”。 品管七大手法之六：直方图 - 100 三、直方图的制作方法 1.搜集数据并记录； （数据应大于50以上） 2.找出数据中之最大值(L)与最小值(S)； 3.求全距(R) ； （即：极差R=L-S） 4.决定组数K； （K=13.32 logn或 下页对应表 ） 5.求组距 (h)； h=R/K（应为2，5，10倍数 ） 6.求各组上限、下限; (见下页） 7.求组中点; （该组上限+该组下限）/2 8.作次数分配表; 9.制作直方图； 10.记上有关数据的资料。 如时间、n、x、s等 - 101 数据数量与分组数的对应表 确定各组上、下限 第一组下限=最小值 第一组上限=第一组下限+组距 第二组下限=第一组上限 数据数目分组组数常用分组组数 50100 100250 250以上 510 712 1020 10 最小测量单位 2 整数位的最小测量单位为1 小数点1位的最小测量单位为0.1 小数点2位的最小测量单位为0.01 102 例：已知车削某零件外圆尺寸D100.005mm，为调查 外圆尺寸的分布情况，从加工过程中取90个零件，测得 尺寸数据如下表所示。 直方图原始数据表（单位：mm） 2.5102.5172.5222.5222.5102.5112.5192.5322.5432.525 2.5272.5362.5062.5412.5122.5152.5212.5362.5292.524 2.5292.5232.5232.5232.5192.5282.5432.5382.5182.534 2.5202.5142.5122.5342.5262.5302.5322.5262.5232.520 2.5352.5232.5262.5252.5232.5222.5022.5302.5222.514 2.5332.5102.5422.5242.5302.5212.5222.5352.5402.528 2.5252.5152.5202.5192.5262.5272.5222.5422.5402.528 2.5312.5452.5242.5222.5202.5192.5192.5292.5222.513 2.5182.5272.5112.5192.5312.5272.5292.5282.5192.521 103 直方图 104 四、直方图分类 1、正常型说明工序处于统计控制状态，即 稳态。 2、偏向型可能有单向公差（形位偏差）要 求或加工习惯造成。 3、双峰型说明数据来自两个不同的总体。 如把2个操作者或2台设备加工的产品混在一 起。 正常型 偏向型 双峰型 105 6、可能由于分组过多或数据不准引起。 5、平顶型说明生产过程有缓慢因素影响， 如刀具磨损等。 4、孤岛型说明过程中可能发生原料混杂、 操作疏忽、员工不熟练、测量工具误差等。 孤岛型 平顶型 锯齿型 106 五、直方图与公差限的比较 1、符合公差要求 下限 上限 规格 制品范围 下限 上限 规格 制品范围 下限 上限 规格 制品范围 下限 上限 规格 制品范围 107 2、不符合公差要求 规格制品范围 下限 上限 规格 制品范围 SLSUSLSU 108 六、直方图使用的注意事项 1.异常值应去除后再分组。 2.从样本测量值推断群体形态，直方图是最简单有效 的方法。 3.应取得详细的数据资料（例：时间、原料、测量者 、 设备、环境条件等）。 4.进行过程管理及改善时，可利用层别方法，将更容 易 找出问题的症结点，对于质量的改善，有事半功倍 的 效果。 - 109 案例演练：一厂成品规格值130160cm,随机抽取 得 60个样本如下，请制作直方图： 138 142 148 145 140 141 138 138 139 139 140 141 144 138 139 136 137 137 131 127 138 137 137 140 130 136 133 128 138 132 145 141 135 131 136 131 134 136 137 133 134 132 135 134 132 134 121 129 137 133 134 135 136 139 131 131 136 135 135 134 - 110 品管七大手法之七：控制图 一控制图的简要说明 控制图(Control Chart)是对过程或过程中各 特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否 处于控制状态的一种用统计方法设计的图。客 观存在也叫控制图。 111 产生 工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大 规模生产的形成，如何控制大批量产品质量成为一 个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已 不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理 方式。于是，英、美等国开始着手研究用统计方法 代替事后检验的质量控制方法。 1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运 用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法” ，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理 论和方法基础。 112 控制图的构成 上控制限 中心线 下控制限 上控制限 中心线 下控制限 过程受控 过程不受控 113 影响过程波动的因素 普通原因，又称偶然因素（偶因），是 大量地客观存在的，是过程所固有的， 但对过程质量特性的影响很小，是人们 无法加以消除的。 特殊原因，又称异常因素（异因），不 是过程所固有的，但对过程质量特性的 影响较大，查明原因后，是可以加以消 除的。 114 如果仅存在变差的普通原因， 目标值线 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。 预测 时间 范围 目标值线 如果存在变差的特殊 原因，随着时间的推 预测 移，过程的输出不 稳定。 时间 范围 115 控制图法的目的 发现已经存在的或潜在 的影响过程质量的异常因素 ，加以消除，使过程无异因 ，也即使过程达到统计稳定 状态，使过程可预测。 116 休哈特控制图的原理 3原则：在无异因（只存 在偶因）的前提下，控制图上 点出现异常的概率不超过 0.27%。 117 过程能力 受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少） 规范下限 规范上限 时间 范围 受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大） 118 类别类别控制图图名称符号特点适用场场合 计计 量 值值 控 制 图图 均值值标标准偏差 S 常用，判断工序异常异常 的灵敏度最高。 产产品批量大， 工序稳稳定。 均值值极差 最常用，判断工序异常的 灵敏度高。 产产品批量大， 工序稳稳定。 中位数极差 计计算简简便，判断工序异常 的灵敏度差。 产产品批量大， 工序稳稳定。 单值单值 移动动极差 简简便，能及时时判断工序是 否处处于稳稳定状态态。缺点是 不易发现发现 工序分布中心的 变变化，判断工序异常的准 确性较较差。 每次只能得到 一个数据或希 望尽快发现发现 并消除异常因 素。 计计 数 值值 控 制 图图 不合格品数pn 常用，计计算简简便，操作人 员员易理解。 样样本含量相等 。 不合格品率p 计计算量大，控制线线凹凸不 平。 样样本含量可以 不等。 缺陷数c 常用，计计算简简便，操作人 员员易理解。 样样本含量相等 。 单单位缺陷数u计计算量大，控制线线凹凸不 平。 样样本含量可以 不等。 119 均值和极差图（X-R） 1、收集数据 以样本容量恒定的子组形式报告，子组通常包括2-5件连续的 产品，并周性期的抽取子组。 注：应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。 1-1 选择子组大小，频率和数据 1-1-1 子组大小：一般为5件连续的产品，仅代表单一刀具/冲头/过 程 流等。（注：数据仅代表单一刀具、冲头、模具 等 生产出来的零件，即一个单一的生产流。） 1-1-2 子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才 能 反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作 人 员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的 产 品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时 一 次等。 120 接上页 1-1-3 子组数：子组越多，变差越有机会出现。一般为25组，首次 使 用控制图选用35 组数据，以便调整。 1-2 建立控制图及记录原始数据 （见下图） 121 122 1-3、计算每个子组的均值（X）和极差R 对每个子组计算： X=（X1+X2+Xn）/ n R=Xmax-Xmin 式中： X1 ， X2 为子组内的每个测量值。n 表示子 组 的样本容量 1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ： 123 接上页 对于X 图，坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应至少为子组均 值（X）的最大值与最小值的差的2倍，对于R图坐标上的刻度值的最 大值与最小值的差应为初始阶段所遇到的最大极差（R）的2倍。 注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的2倍。 （ 例如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极差图上 1个刻度代表0.02英寸） 1-5、将均值和极差画到控制图上 5-1 X 图和 R 图上的点描好后及时用直线联接，浏览各点是否 合理，有无很高或很低的点，并检查计算及画图是否正确。 5-2 确保所画的X 和R点在纵向是对应的。 注：对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地注明“初始 研究”字样。 124 计算控制限 首先计算极差的控制限，再计算均值的控制限 。 2-1 计算平均极差（R）及过程均值（X） R=（R1+R2+Rk）/ k（K表示子组数量） X =（X1+X2+Xk）/ k 2-2 计算控制限 计算控制限是为了显示仅存在变差的普通原因时子组的均 值和极差的变化和范围。控制限是由子组的样本容量以及反 映在极差上的子组内的变差的量来决定的。 计算公式： UCLx=X+ A2R UCLR=D4R LCLx=X - A2R LCLR=D3R 125 接上页 注：式中A2,D3,D4为常系数，决定于子组样本容量。其系数值 见下表 ： n2345678910 D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78 D30.080.140.180.22 A21.881.020.730.580.480.420.340.340.31 注： 对于样本容量小于7的情况，LCLR可能技术上为一个负值。在这 种情况下没有下控制限，这意味着对于一个样本数为6的子组，6个“同 样的”测量结果是可能成立的。 126 2-3 在控制图上作出均值和极差控制限的控制线 平均极差和过程均值用画成实线。 各控制限画成虚线。 对各条线标上记号（UCLR ，LCLR ，UCLX ，LCLX） 注：在初始研究阶段，应注明试验控制限。 过程控制分析 分析控制图的目的在于识别过程变化或过程均值不恒定的证 据。 （即其中之一或两者均不受控）进而采取适当的措施。 注1：R 图和 X 图应分别分析，但可进行比较，了解影响过 程 的特殊原因。 注2：因为子组极差或子组均值的能力都取决于零件间的变 差， 因此，首先应分析R图。 127 8 计数型数据控制图 8-1 P控制图 P图是用来测量在一批检验项目中不合格品（缺陷）项目的百 分数。 8-1-1 收集数据 8-1-1-1 选择子组的容量、频率和数量 子组容量：子组容量足够大（最好能恒定），并包括几个 不 合格品。 分组频率：根据实际情况，兼大容量和信息反馈快的要求 。 子组数量：收集的时间足够长，使得可以找到所有可能影 响 过程的变差源。一般为25组。 8-1-1-2 计算每个子组内的不合格品率（P） P=np /n 128 n为每组检验的产品的数量；np为每组发现的不良品的数量。 选择控制图的坐标刻度 8-1-1-3 选择控制图的坐标刻度 一般不良品率为纵坐标，子组别（小时/天）作为横坐标, 纵坐标的刻度应从0到初步研究数据读读数中最大的不合格率值 的1.5到2倍。 8-1-1-4 将不合格品率描绘在控制图上 a 描点，连成线来发现异常图形和趋势。 b 在控制图的“备注”部分记录过程的变化和可能影响过 程 的异常情况。 8-1-2 计算控制限 8-1-2-1 计算过程平均不合格品率（P） P=（n1p1+n2p2+nkpk）/ (n1+n2+nk) 129 式中： n1p1；nkpk 分别为每个子组内的不合格的数目 n1；nk为每个子组的检验总数 8-1-2-2 计算上下控制限（USL；LSL） USLp = P + 3 P ( 1 P ) / n LSLp = P 3 P ( 1 P ) / n P 为平均不良率；n 为恒定的样本容量 注： 1、从上述公式看出，凡是各组容量不一样，控制限随之 变化。 2、在实际运用中，当各组容量不超过其平均容量25%时， 130 可用平均样本容量 n 代替 n 来计算控制限USL；LSL。方法 如下： A、确定可能超出其平均值 25%的样本容量范围。 B、分别找出样本容量超出该范围的所有子组和没有超出该范 围 的子组。 C、按上式分别计算样本容量为 n 和 n 时的点的控制限. UCL,LCL = P 3 P ( 1 P ) / n = P 3 p ( 1 p) / n 8-1-2-3 画线并标注 过程平均（P）为水平实线，控制限（USL；LSL）为虚线 。 (初始研究时，这些被认为是试验控制限。） 131 控制图的判断 1、控制状态的判断（过程在稳定状态） (1) 多数点子集中在中心线附近； (2) 少数点子落在控制界限附近； (3) 点子的跳动与分布呈随机状态，无规律可循； (4) 无点子超出控制界限以外。 2、可否延长控制界限作为后续过程控制用的研判基准 ： (1) 连续25点以上出现在控制界限内时(机率为93.46%)； (2) 连续35点中，出现在控制界限外点子不超出1点时； (3) 连续100点中，出现在控制界限外点子不超出2点时。 过程在满足上述条件时，虽可认为过程在控制状态而不予以 变 动控制界限，但这些超限的点子必定有异常原因，应追查原因， 并 加以消除。 132 3、检查判断原则 (1) 应视每一个点子为一个分配，而非单纯的点； (2) 点子的动向代表过程的变化；虽无异常的原因，各点子在界 限内仍会有差异存在； (3) 异常的一般检定判断原则：（见检定规则18） 133 检定规则 1：(2/3 A) 3点中有2点在A区或A区以外者。 A B C C B A LCL 检定判读原则 134