冶金公司QC七大手法培训讲座PPT.ppt

* qcqc七大手法七大手法 扬州海昌粉末冶金有限公司 培训安排培训安排 第一节课（14.01.17） l第一章：qc手法概论 l第二章：特性要因图 l第三章：查检表 第二节课 l第四章：柏拉图 l第五章：散布图 第三节课 l第六章：层别法 l第七章：直方图 第四节课 l第八章：管制图 l总结 l书面试题考核 qcqc七大手法的意义七大手法的意义 第一章第一章 qcqc七大手法概论七大手法概论 鱼骨追原因 查检集数据 柏拉抓重点 散布看相关 层别作解析 直方显分布 管制找异常 qcqc七大手法口决七大手法口决 鱼骨追原因 查检集数据 柏拉抓重点 层别作解析 散布看相关 直方显分布 管制找异常 qcqc七大手法口决七大手法口决 第二章第二章 特性要因图特性要因图 一、定义 l对于结果（特性）与原因（要因）间或 所期望之效果（特性）与对策间的关系，以 箭头连结，详细分析原因或对策的一种图形 称为特性要因图。 l其形状与鱼的骨架相似，故亦称鱼骨图；又 因为是日本质量管理专家石川馨博士倡导的 ，故又称为石川图。 二、特性要因图的分类 1、原因追求型 作业员问题加工困难 其他设备不当 不熟悉工作图 2 马达座 4 3 导板加工取放困难 模具搬运费力 寻找资料困难 2 导板 隔板 1 屑料清理费时 冲压作业效率低 光线不足 2 外壳冲剪模 托料架不当 4 隔板抽孔脱料困难 1 导柱,顶柱阻 碍作业路线 3 马达座脱料困难 5 固定梢设置不当 2、对策追求型 提高冲压作业效率 消除加工困难作业员教育 其他 使导板加工取放容易 3 方便屑料清理 1 使导.顶柱位置适 当 1 使马达座脱料容易 3 固定梢设置适当 5 设备改善 2 托料架适当 4 使隔板抽孔 脱料容易 1 使光线充足 2 熟知工作图 马达座 4 导板隔板 加工次数少 2 消除搬运损失 寻找资料容易 1 三、绘制特性要因图前需学习思考的方法 1、脑力激荡法 2、5w1h法 3、4m1e法 4、ecrs法 什么是脑力激蕩法 美国奥斯朋 博士于1941年所倡导。 几个人集合在一起,围绕着一问题,动用集思广益的方法 ,自由奔放地互相提出意见、构想，以招集众人构想的 一种思考活动。 原则： 拒绝任何批评 自由奔放 构想越多越好：先求量再求质 鼓励构想之改进与合并、搭便车 脑力激蕩法的规则 规则： 让每一成员均参加此活动，轮流每次提出一个意见，如此次轮到 之成员无意见可提供，他（她）可以说pass。 持续进行轮流发言活动，直到每一个人都pass。 在开始提出意见的过程中，对所有的意见，均须先予以接受，不 可修改、讨论、评估、补充、批评、贬低、嘲笑或轻视任何意见 。 记录所有之意见。 鼓励踴跃发言者多提意见，鼓励沉默者开口。 轻松有趣。 5w1h5w1h法法 5w1h法 who何人 when何时 where何处 why为什么 how如何 what做什么 4m1e4m1e法法 4m1e法 man 人 machine机器 material材料 method方法 environment环境 ecrsecrs法法 ecrs法 e:elinination剔除 c:combintion合并 r:rearrange重排 s:simplification 简化 三、绘三、绘制特性要因制特性要因图的步骤图的步骤 l步骤1：召集与所分析品质问题相关的、有经验的人员，人数最好4-10人 。 l步骤2：决定问题的特性 特性要因图在未画之前，应先决定问题（或品质的特性），如不良率、 停机率、送修率、外观不良、尺寸不良等问题 l步骤3：准备纸和笔，在纸上画一个横向长箭头为母线，箭头指向右方并 写上品质问题名称。 l步骤4： 根据原因分为几个大类，每大类画于中骨上，大原因可从人、机 、料、法、环、其他方面考虑。在母线上加上带箭头的分枝，稍斜（约 60），此大分枝称为子枝，较母线略细。 三、绘三、绘制特性要因制特性要因图的步骤图的步骤 l步骤5：由集合的人员就影响问题的主要因素发言，中途不可批评或质问 (脑力激荡法)，发言内容用短箭头记入图上各要因箭头的两侧。 时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。 l步骤6：就搜集的要因，讨论何者影响最大，由大家轮流发言，经大家磋 商后，认为影响较大的予圈上红色圈（或画上方框）；若认为最重要的 可以再圈上两圈、三圈。 l步骤7：正对确认的原因，现场验证；制定纠正预防措施。 l步骤8：记下制图部门和人员、制图日期、参加人员以及其他备查事项。 案例案例 课堂练习课堂练习 l从自己的工作中挑选一个问题画出鱼骨图。 l日常生活中出现的问题（如米饭烧糊）。 四、绘四、绘制特性要因制特性要因图的注意事项图的注意事项 l所有参加的人员应包括对此项工作具有经验者，才易奏效。 l应用脑力激荡法，全员发言。 l把要因层别。 l把重点放在解决问题上，依5w1h的方法逐项展开。 l应按特性别绘制多张特性要因图。 l原因解析越细越好。 l确认原因的重要程度，应考虑其可行性、价值，并经讨论表决后决定 。 l应将圈出的重要原因整理出来，重新制作另一个特性要因图。 鱼骨追原因 查检集数据 柏拉抓重点 层别作解析 散布看相关 直方显分布 管制找异常 qcqc七大手法口决七大手法口决 第三章第三章 查检表查检表 一、定义 l将要进行查看的工作项目一项一项地整理出来，系统 地收集资料和累积数据，确认事实并对数据进行粗略 的整理和简单分析的统计图表. 二、检查表的分类 l点检用检查表 记录有、没有、好、不好等信息 l记录用检查表 收集计量和计数数据 制作查检表制作查检表 制作步骤： 1.明确制作目的（标题）。 2.制作表格，决定记录形式。 l明确点检项目、点检对象、点检人员、点检频率。 l简单明了的点检方法、判断标准。 l异常事故处理及记录。 案例案例- -点检用查检表点检用查检表 案例案例- -记录用查检表记录用查检表 你知道你的实际工作中你知道你的实际工作中 有哪些具体案例有哪些具体案例 ？ 查检表制作要点查检表制作要点 1.可先参考别人的格式制作新的查检表，使用时如不合用 就进行改善。 2.记录方式越简单越好，因为容易记录，可以用最短的时间 将现场资料记录下来。 3.查检的事项应清楚，使记录人在记录问题的同时，即能明 白所登记的内容。 4.切记不可遗漏重要项目。 4.查检表记载项目 1）标题 2）对象、项目 3）方法 4）时间、期间 5）人 6）场所、制程 7）结果整理 8）传递途径 查检表制作要点查检表制作要点 5. 查检表的使用要求 1）从查检表中发现有问题时，必须采取行动。 2）查检表的项目应随工程的改善而改变内容。 3）不方便随时记录时，以小东西层别代替。 4）由记号即能判断，并采取行动。 5）收集的数据应能获得层别的情报。 6）进行数据收集时，先准备好查检工具。 7）让收集者了解收集目的和方法。 查检表制作要点查检表制作要点 鱼骨追原因 查检集数据 柏拉抓重点 层别作解析 散布看相关 直方显分布 管制找异常 qcqc七大手法口决七大手法口决 第四章第四章 柏拉图柏拉图 一. 柏拉图的定义 l柏拉图是为寻找影响产品质量的主要问题寻找影响产品质量的主要问题，用从高到低的顺序排列 成矩形，表示各原因出现频率高低的一种图表。 l柏拉图是美国品管大师朱兰博士运用意大利经济学家柏拉图 (pareto)的统计图加以延伸所创造出来的，柏拉图又称排列图。 二.柏拉图的应用 l决定改善目标，找出问题点。 l确定主要因素、有影响因素和次要因素。 l确认改善效果(改善前、后的比较)。 柏拉图制作柏拉图制作 步骤 1:确定分析的对象和分类项目。 对象确定一般按产品或零件的废品件数、吨数、损 失金额、消耗工时及不合格项数等。 分类项目一般可按废品项目、缺陷项目、零件项目 、不同操作者等进行分类。 步骤 2:決定收集数据的期间，并按分类项目， 在期间內收集数据。 柏拉图制作柏拉图制作 例:电气不良状况记录表 期间:99年8月5-9日 过程检查组 检验者:李xx 柏拉图制作柏拉图制作 步骤3:依项目作数据整理做统计表。 柏拉图制作柏拉图制作 步骤4:记入图表用纸并按数据大小排列画出柱状图 。 不良項目 不良数 170 153 136 119 102 85 68 51 34 17 0 收斂不良 几何失真 白平衡 敲閃 無畫面 畫面傾斜 其他 不良 柏拉图制作柏拉图制作 步骤 5:绘累计曲线。 170 153 136 119 102 85 68 51 34 17 0 不良数 不良项目 收敛不良 几何失真 白平衡 敲閃 无书面 书面傾斜 其他 不良 柏拉图制作柏拉图制作 步骤6: 绘累计比率。 收敛 几何 白平衡 敲闪 无书面 书面 其他 不良 失真 不良 倾斜 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 累 计 影 响 比 例 (%) 不合格数 170 153 136 119 102 85 68 51 34 17 0 不合格项目 柏拉图制作柏拉图制作 步骤 7:记入必要的事项 标题(目的)。 数据搜集期间。 数据合计(总检查、不良数、不良率等)。 工序名称。 相关人员(包括记录者、绘图者) 柏拉图制作柏拉图制作 工 程:电气检查 总检查数:1450 总不合格数:170 期 間:8月5-9日 检 验 者:王胜利 绘 图 者:李xx 不合格项目 170 153 136 119 102 85 68 51 34 17 0收敛 几何 白平衡 敲闪 无书面 书面 其他 不良 失真 不良 倾斜 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 不合格数 课堂练习课堂练习 l利用自己工作中的数据，绘制柏拉图，并分析。 air gapcrank tight mbh damaged otherlb weld deviated shell damaged defect quantity 1224246 production quantity 1000 鱼骨追原因 查检集数据 柏拉抓重点 层别作解析 散布看相关 直方显分布 管制找异常 qcqc七大手法口决七大手法口决 第五章第五章 层别法层别法 一.何谓层别法? 层别法就是针对部门别层别法就是针对部门别、人别人别、工作方法别工作方法别、设备设备、地地 点等所收集的数据点等所收集的数据, ,按照它们共同的特按照它们共同的特征加以分征加以分类类类类. .统计统计 的一种分析方法的一种分析方法. .也就是为了也就是为了区区别别别别各种不同原因各种不同原因对结对结对结对结 果果 的影响的影响, ,而以个别原因而以个别原因为为为为主主, ,分别统计分析的一种方法分别统计分析的一种方法. . 第五章第五章 层别法层别法 二、层别的对象与项目 2.1 时间的层别: 小时别、日期别、周别、月别、季节别等. 例 : 制程中温度的管理就常以每小时来层别. 2.2 作业员的层别:班别、操作法别、熟练度别、年龄 别、 性别、教育程度别等. 例 : a班及b班的完成品品质层别. 2.3 机械、设备的层别:场所别、机型别 、年代别 、 工具别 、 编号别、速度别等. 例 : 不同机型生产相同产品以机型别来分析其不 良率. 2.4 作业条件的层别: 温度别、 湿度别、压力别 、天气别 、 作业时 间别、作业方法别 、测定器别等. 例 : 对温度敏感的作业现场所应记录其温湿度, 以便温湿度变化时能层别比较. 第五章第五章 层别法层别法 二、层别的对象与项目 2.5 原材料的层别 供应者别、 群体批别、制造厂别 、产地别 、 材质别、大小类别、贮藏期间别、成分别 等. 例 : 同一厂商供应的原材料也应做好批号别, 领用时均能加以层别,以便了解各批原料的品质, 甚至 不良发生时更能迅速采取应急措施,使损失达最小的程 度. 2.6 测定的层别 测定器别、测定者别、测定方法别等. 2.7 检查的层别 检查员别、检查场所别、检查方法等. 2.8 其它 良品与不良品别、包装别、搬运方法别等. 第五章第五章 层别法层别法 三、分层法运用举例 1. xx公司注塑机系三班轮班，前周三班所生产 的产品均为同一产品，结果为： a b c 产量（件）1000010500 9800 不良率（%） 0.3 0.4 0.2 以班别来加以统计，可得知各班的产量及不 良率状况，以便于有依据地采取措施。 第五章第五章 层别法层别法 四、分层法的实施步骤 1、确定分层的类别和调查的对象 2、设计收集数据的表格 3、收集和记录数据 4、整理资料并绘制相应图表 5、比较分析和最终的推论 第五章第五章 层别法层别法 l三.层别法的使用 活用层别法时必须记住二个重点: 1.在收集数据之前就应使用层别法 在解决日常问题时,经常会发现对于收集来 的数据必须浪费相当多的精神来分类,并作再 一次的统计工作.在得到不适合的数据,如此又 得重新收集,费时又费力.所以在收集数据之前 应该考虑数据的条件背景以后,先把它层别化, 再开始收集数据.(在做查检时,考虑适当分类) l l 第五章第五章 层别法层别法 2.qc手法的运用应该特别注意层别法的使用. qc七大手法中的柏拉图.查检表.散布图.直 方图和管制图都必须以发现的问题或原因来作 层别法. 例如制作柏拉图时,如果设定太多项目或设 定项目中其它栏所估的比例过高,就不知道问 题的重心,这就是层别不良的原因.别外直方图 的双峰型或高原型都有层别的问题. 第五章第五章 层别法层别法 发现问题 问题呈现比较层别 缩小问题范围比较层别 掌握重要原因比较层别 对策评价比较层别 改善前、中、后比较层别 透过比较改进本期缺点与 订定未来方向层别 明确问题 原因分析 提出对策与实施 效果确认 标准化与检讨 鱼骨追原因 查检集数据 柏拉抓重点 层别作解析 散布看相关 直方显分布 管制找异常 qcqc七大手法口决七大手法口决 第六章第六章 散布图散布图 一、定义 就是将互相有关连的对应数据,在方格 纸上以纵轴表示结果,以横轴表示原因; 然后用点表示出分布形态,根据分布的形 态来判断对应数据之间的相互关系. 散布图分类散布图分类 强正相关弱正相关无相关 弱负相关强负相关 曲线相关 散布图的一来般来说有六种形态. 1.强正相关。x增大，y也随之线性增大。x与y 之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。此时 ，只要控制住x，y也随之被控制住了. 二、散布图分类二、散布图分类 x x y y 0 0 二、散布图分类二、散布图分类 2.散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这个时候x 增加,一般y也会曾加,但非绝对性,也就是就x除了受 y的因素影响外,可能还有其它因素影响着x,有必要 进行其它要因再调查,这种形态叫做似有正相关称为 弱正相关 x x y y 0 0 二、散布图分类二、散布图分类 3.强负相关。图(e)所示，x与y之间可用直线 y=a+bx(b为负数)表示。y随x的增大而减小。此时， 可以通过控制x而控制y的变化。 y y 0 0 x x 二、散布图分类二、散布图分类 4.当x增加,y减少的幅度不是很明显,这时的x除了受 y的影响外,尚有其它因素影响x,这种形态叫作非显 著性负相关,如下图所示: y y 0 0 x x 二、散布图分类二、散布图分类 5.如果散布点的分布呈现杂乱,没有任何倾向时,称 为无相关,也就是说x与y之间没有任何的关系,这时 应再一次先将数据层别化之后再分析,如下图所示: y y 0 0 x x 二、散布图分类二、散布图分类 6.假设x增大,y也随之增大,但是x增大到某一值之后,y 反而开始减少,因此产生散布图点的分布有曲线倾向的 形态,称为曲线相关,如下图所示: y y 0 0 x x 第六章第六章 散布图散布图 三、散布图制作方法 1.收集资料（至少30组以上）。 2.找出数据中的最大值与最小值。 3.准备座标纸，划出纵轴、横轴的刻度，计 算组距。通常纵轴代表结果，横轴代表原 因。组距的计算应以数据中的最大值减小 值除以所需设定的组数求得。 4.将各组对应数标示在座标上。 5.须填上资料的收集地点、时间、测定方法 、制作者等项目。 鱼骨追原因 查检集数据 柏拉抓重点 层别作解析 散布看相关 直方显分布 管制找异常 qcqc七大手法口决七大手法口决 第七章第七章 直方图直方图 一. 定义 l直方图是适用于对大量计量值数据进行整理统计，分 析和掌握数据的分布状况，以便推断特性总体分布状 态的一种统计方法。 l主要图形为直角坐标系中若干顺序排列的矩形。各矩 形底边相等，为数据区间。矩形的高为数据落入各相 应区间的频数。 二.直方图的用途 l了解品质特性分布的形状。 l研究制程能力或计算制程能力。 l用以制定规格界限。 直方直方图图制作制作 l步骤1：收集数据并记录。收集数据时，对于抽样分 布必须特別注意，不可取部分样品，应全部均匀地 加以随机抽样。所收集数据的个数应大于50以上。 l例:某厂成品尺寸规格为130至160mm，今按随机抽样 方式抽取60个样本，其测定值如附表，试制作直方 图。 138 142 148 145 140 141 139 140 141 138 138 139 144 138 139 136 137 137 131 127 138 137 137 133 140 130 136 128 138 132 145 141 135 131 136 131 134 136 137 133 134 132 135 134 132 134 121 129 137 132 130 135 135 134 136 131 131 139 136 135 直方直方图图制作制作 l得知 no.1 l1=145 s1=131 no.2 l2=142 s2=127 no.3 l3=148 s3=130 no.4 l4=145 s4=128 no.5 l5=140 s5=121 no.6 l6=141 s6=129 求l=148 s=121 直方直方图图制作制作 l步骤2：找出数据中的最大值(l)与最小值(s) 先从各行（或列）找出最大值，最小值，再予比較。 最大值用“”框起來，最小值用“”框起來 ex: no.1 no.2 no.3 no.4 no.5 no.6 138 142 148 145 140 141 139 140 141 138 138 139 144 138 139 136 137 137 131 127 138 137 137 133 140 130 136 128 138 132 145 141 135 131 136 131 134 136 137 133 134 132 135 134 132 134 121 129 137 132 130 135 135 134 136 131 131 139 136 135 直方直方图图制作制作 l步骤3：求极差(r) 数据最大值(l)减最小值(s)=极差(r) 例：r=148-121=27 l步骤4：決定组数： 一般可用数学家史特吉斯(sturges)提出的 公式，根据测定次数n来计算組数k，公式为： k=1+3.32 log n 直方直方图图制作制作 l例：n=60 l则k=1+3.32 log 60=1+3.32(1.78)=6.9 l即约可分为6组或7组 l一般对数据的分组可参照下表： l例：取7组 直方直方图图制作制作 l步骤5：求组距(h) 组距=极差组数 h = r/k 为便于计算平均数及标准差，组距常取为测定值最 小单位的整数倍。 例：h =27/7 =3.86，组距取4 。 l步骤6：求各组上限，下限(由小而大顺序) 第一组下限=最小值 - 第一组上限=第一组下限+组踞 第二组下限=第一组上限 . . . . 最小測量單位 2 直方直方图图制作制作 l例： 第一组=121-1/2=120.5124.5 第二组=124.5128.5 第三组=128.5132.5 第四组=132.5136.5 第五组=136.5140.5 第六组=140.5144.5 第七组=144.5148.5 直方直方图图制作制作 l步骤7：求组中点 组中点(值)= l例： 第一组=(120.5+124.5)2=122.5 第二组=(124.5+128.5)2=126.5 第三组=(128.5+132.5)2=130.5 第四组=(132.5+136.5)2=134.5 第五组=(136.5+140.5)2=138.5 第六组=(140.5+144.5)2=142.5 第七组=(144.5+148.5)2=146.5 该组上限+该组下限 2 直方直方图图制作制作 l步骤8：作次数分配表 将所有数据，按其数值大小记在各组的组界內， 并计算其次数。 将次数相加，并与测定值的个数相比较；表示的 次数总和应与测定值的总数相同. l次数分配表 直方直方图图制作制作 l步骤9：制作直方图 将次数分配表图表化，以橫轴表示数值的变化，纵 轴表示次数。 橫轴与纵轴各取适当的单位长度。再将各组的组界 分別标在橫轴上，各组界应等距分布。 以各组內的次数为高，组距为宽；在每一组上画成 矩形，则完成直方图。 在图的右上角记入相关数据履历（数据总数n，平 均值x，），并划出规格的上、下限。 填入必要事项：产品名称、工序名称、时间、制作 日期、制作者。 直方直方图图制作制作 20 15 10 5 sl =130 s=160n=60 x=135.8 s = n-1=4.91 120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.5 案例案例 - - 直方图直方图 实例：某电缆厂有两台生产设备,最近,经常有不 符合规格值(135210g)异常产品发生,今就a,b 两台设备分别测定50批产品,请解析并回答下 列回题: 1.作全距数据的直方图. 2.作a,b两台设备之层别图 3.叙述由直方图所得的情报 收集数据如下 ： a设备 b设备 120179168165183156148165152161 168188184170172167150150136123 169182177186150161162170139162 179160185180163132119157157163 187169194178176157158165164173 173177167166179150166144157162 176183163175161172170137169153 167174172184188177155160152156 154173171162167160151163158146 165169176155170153142169148155 收集数据如下 a設備 b設備 120179168165183156148165152161 168188184170172167150150136123 169182177186150161162170139162 179160185180163132119157157163 187169194178176157158165164173 173177167166179150166144157162 176183163175161172170137169153 167174172184188177155160152156 154173171162167160151163158146 165169176155170153142169148155 解解:1.:1.全体数据之最大值为全体数据之最大值为194,194,最小值为最小值为119119 根据经验值取组数为根据经验值取组数为1010 组距组距=(194-119)/10=7.5 =(194-119)/10=7.5 取取8 8 最小一组的下组界最小一组的下组界= =最小值最小值- -测定值之最小位数测定值之最小位数/2/2 =119-1/2=118.5 =119-1/2=118.5 最小一组的上组界最小一组的上组界= =下组界下组界+ +组距组距 =118.5+8=126.5=118.5+8=126.5 2.作次数分配表 序號組界組中點 全體a設備b設備 次數次數次數 1118.5126.5122.522 2126.5134.5130.511 3134.5142.5138.544 4142.5150.5146.5817 5150.5158.5154.517215 6158.5166.5162.521813 7166.5174.5170.523167 8174.5182.5178.514131 9182.5190.5186.599 10190.5198.5194.511 合計1005050 3.全体数据之直方图 s sl l =135=135 s su u =210=210 4.4.作作a a设备之层别直方图设备之层别直方图 s sl l =135=135 s su u =210=210 5.5.b b设备之层别图设备之层别图 s su u =210=210 s sl l =135=135 項目全体a设备b设备 形狀稍偏左正常稍偏左 分析 分布中心与規格中 心值相比較,稍為偏 左,若變動大,則有超 出規格下限 全部在規格 界限內,沒有 不良品出現 分佈 中習與 規格中心值 相比較,稍為 偏左,若變動 大,則有超出 規格下限的 可能 结论 b設備可能發生超出規格下限的可能,因此,有必要加 以改善,使數據平均值右移到規格中心. a設備若能使cp值再小,則將更好. 6.6.结论结论 直方图的判读直方图的判读 1、常见的直方图形态 l正常型 l说明：中间高，两旁低，有集中趋势 l结论：左右对称分配（正态分配），显示过程运转正常。 直方图的判读直方图的判读 2、缺齿型（凸凹不平型） l说明：高低不一，有缺齿情形。不正常的分配，由于测定 值或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。 l结论：检验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，也有此情況。 3、切边型（断裂型） l说明：有一端被切断。 l结论：原因为数据经过全检，或过程本身经过全检 ，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。 直方图的判读直方图的判读 4、离岛型 l说明：在右端或左端形成小岛。 l结论：测量有错误，工序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，就可满足过 程要求，生产出符合规格的产品。 直方图的判读直方图的判读 5、双峰型 l说明：有两个高峰出现。 l结论：有两种分配相混合，例如两台机器或两家不同 供应商，有差异时，会出现这种形状，因测量值不同 的原因影响，应先分层后再作直方图。 直方图的判读直方图的判读 直方图的判读直方图的判读 6、偏态型（偏态分配） l说 明：高处偏向一边，另一边低，拖长尾巴。可分偏右 型、偏左型。 l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。 l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，就会出现的形状。 l结 论：尾巴拖长时，应检查是否在技术上能够接受，工 具磨损或松动时，也有此种现象发生。 四四. .与规格值或标准值作比较与规格值或标准值作比较 1.符合规格 a.理想型:制品良好,能力足够.制程能力在规格界 限内,且平均值与规格中心一致,平均值加减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。 uslusllsllsl b.一则无余裕:制品偏向一边,而另一边有 余裕很多,若制程再变大(或变小),很可 能会有不良发生,必须设法使制程中心值 与规格中心值吻合才好. uslusllsllsl c.两侧无余裕:制品的最小值均在规格内,但都在规 格上下两端内,且其中心值与规格中心值吻合,虽 没有不良发生,但若制程稍有变动,说会有不良品 发生之危险,要设法提高制程的精度才好. uslusllsllsl 2.不符合规格 a.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,或偏向规格上限伸展到规格上限的右边,但制 程呈常态分配,此即表示平均位置的偏差,应对固 定的设备,机器,原因等方向去追查. uslusl lsllsl b.分散度过大: 实际制程的最大值与最小值均超过规格值,有不良 品发生(斜线规格),表示标准差太大,制程能力不足, 应针对人员,方法等方向去追查,要设法使产品的变 异缩小,或是规格订的太严,应放宽规格. lsllslusl usl c.表示制程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. lsllsluslusl 直方图的应用直方图的应用 过程能力的判断 过程精密度cp(capability of precision)的求法： 标准差 (上限规格)(下限规格 ) 6(标准偏差) 直方图的应用直方图的应用 过程能力指数cpk的求法： l双侧规格 = - = s xs c pu 3 (上限规格)(平均数) 3(标准偏差) x 平均数 cpl = x - sl 3s = 平均数- 下限规格 3(标准偏差) cpk为cpu和cpl中较小的值 lsllsluslusl 直方图的应用直方图的应用 l单侧规格 上限规格 下限规格 (上限规格)(平均值) 3(标准偏差) (平均值)(下限规格) 3(标准偏差) lsllsluslusl 直方图的应用直方图的应用 no.cp分布与规格的关系过程能力判断處 置 1cp 1.67 s l su 太 佳 过程能力太好，可 酌情缩小规格，或 考虑简化管理与降 低成本。 21.67cp 1.33 sl s u 合 格 理想状态，继续维 持 。 31.33cp 1.00 s l su 警 告 使过程保持于控制 状态，否则产品随 时有发生不合格品 的危险，需注意。 41.00cp 0.67 s l su 不 足 产品有不合格品产 生 ，需作全数检验 ，过程有妥善管理 及改善的必要。 50.67cp s l su 非常不足 应采取紧急措施， 改善质量并追究原 因 ，必要时规格再 作检验。 s s s s s 2.调查是否混入两个以上的不同群体。 3.测知有无假数据。 4.籍以订定规格界限 未订出规格界限前,得根据收集而得的数据编成次数 分配表,测验次数分配是否为常态分配,如为常态分配,便 可据以计算平均数与标准差,平均数减去4倍标准差得规格 下限, ,平均数加上4倍标准差得规格上限,或按实际需要 而订定. 5.作改善前后之比较。 直方图的应用直方图的应用 鱼骨追原因 查检集数据 柏拉抓重点 层别作解析 散布看相关 直方显分布 管制找异常 qcqc七大手法口决七大手法口决 第八章第八章 控制图控制图 一、定义 l控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控 制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图 形。 二、控制图的发展 l控制图是1924年由美国品管大师shewhart博士发明 。因其用法简简单且效果显著，人人能用，到处可 用，遂成为实施品质管制时不可缺少的主要工具， 当时称为(statistical quality control)。 管制图的诞生管制图的诞生 两种错误 第一种错误：以为是特殊原因引起的结果，其实却是变异的共同原 因造成的。（只因为样本有缺陷就停产,然而生产线上却都是合格 品。） 第二种错误：以为是变异的共同原因造成的结果，其实是来自特殊 原因。（明明生产线上产出了次品，却因为样本的品质合格而继 续生产。） stewart博士的理论说：每一个系统都有很多变异的来源，我们可以 通过管制图从随机（共同原因）或非随机（特殊原因）原因所产 生的变异中，作出正确的选择当有一点落在管制界限外的时 候，该寻找那些特殊原因。 spcspc控制图的基本原理控制图的基本原理 控制图的实质：区分影响质量的偶然因素与异常因素 偶然因素异常因素 控制图的原理控制图的原理 68.26% 95.45% 99.73% +1 +2+3-1-2-3 控制界限的构成以加控制界限的构成以加减减3 3个标个标准差准差来订来订立。立。 lcllcluclucl 控制图的原理控制图的原理 個別值的正態分佈 平均值的正態分佈 控制圖的正態分佈 控制图的用途控制图的用途 l控制图和其它的统计图（趋势图、推移图）不 同，因为它不但能够把数据用曲线表示出来， 观察其变化的趋势，而且能显示变异是属于机 遇性或非机遇性，以指示某种现象是否正常， 从而采取适当的措施。 利用控制限区分 是否为非机遇性 数据和控制图的分类数据和控制图的分类 控制图分类： 使用的目的： 计量型控制图 计数型控制图 分析用控制图 控制用控制图 使用的范围： 数据的分类： 计数型数据： 计量值 计件值 计点值 计量型数据： 常用常用计量型计量型控制图控制图 计量型控制图 x- r 均值-极差图 x- s 均值-标准极差图 x- rs 中位数-移动极差图 me- r 单值-移动极差图 正态正态分布分布 （计量值）（计量值） 常用常用计数型计数型控制图控制图 p-chart 不合格率控制图 用来控制不合格率 np- chart 不合格品数控制图 用于不合格品数 c-chart 不合格点数控制图 用来控制不合格点数 u-chart 单位不合格点数控制图 用于控制每单位之不合格点数 泊松分布泊松分布 （计点值）（计点值） 二项分布二项分布 （计件值）（计件值） 不是 管制图的选择 数据性质 计量值计数值 样本大小 n=? 數据係不良數 或缺點數 n=1n2 cl性質? n=? 管 制 圖 x _ x n=25 n10 缺点数不良數 n是否相等? 是不是 單位大小 是否相同? 是 x r 管 制 圖 rx 管 制 圖 管 制 圖 管 制 圖 n c 管 制 圖 x xrm p 管 制 圖 np 管 制 圖 控制控制图图的制的制作作 计量值计量值 1、计量值控制图（x-r控制图） 确定产品型号、工序名称、品质特性。 确定控制图格式，并规定子组大小(2-5个数据 为一组,一般为4-5个)、频率。 收集100个以上数据,依测定的先后顺序排列。 将各组数据记入数据表栏位內。 计算各组的平均值x。 计算各组之极差r(最大值-最小值=r)。 控制控制图图的制的制作作 计量值计量值 计算总平均 k(为组数) 计算极差的平均r 计算控制界限 lx控制图:中心线(cl)= l控制上限(ucl)= l控制下限(lcl)= lr控制图:中心线(cl)= l控制上限(ucl)= l控制下限(lcl)= l 之值,随每组的样本数不同而有差异,但仍遵循三个标准 差的原理计算而得,今已被整理成常用系数表。 控制控制图图的制的制作作 绘制水平中心线及控制线,将各点点入 图中并用短实线依次连接。 根据下列判断准则判定制程是否存在 特殊原因。 实例实例: :平均数与全距管制图平均数与全距管制图 某厂制造全铜棒,为控制其品质,选定内径为管制项目,并决定以x-r管 制图来管制该制程的内径量度,并于每小时随机抽取5个样本测定,共收 集最近制程之数据125个,将其数据依测定顺序及生产时间排列成25组, 每组样本5个,每组样数5个,记录数据如下: 樣本組x1x2x3x4x524042393939 34239414340 44040394241 54239424340 64341414041 74338374241 83743433540 94039424144 樣本組x1x2x3x4x5 103941413638 114044424039 124338394142 133840363941 143635393839 154039403948 164246464747 173640434143 183739403842 194037393943 204740393640 214037404342 223939394045 233133353935 244040404142 254644414139 樣本組12345678 各組平均數40.439.84140.441.241.241.239.6 全距53434268 樣本組1011121314151617 各組平均數394140.638.837.441.245.640.6 全距55554957 樣本組1819202122232425 各組平均數39.239.640.440.440.434.640.642.2 全距561166827 計算如下計算如下: : x=40.264 x=40.264 r=5.r=5.查系數表查