统计工具(QC七大手法应用技术开发).ppt

1,QC七大手法,品管部 质量分析组 授课人：汤韬 2009-8-14,2,课程内容: 第一章:统计基础知识 第二章：老七种QC手法的定义、作用及运用实例,3,1、总体与个体 总体-研究对象的全体，如一批2000块基板 个体-构成总体的每个单元，如2000块基板中的每一块基板 2、样本-从总体中抽取部分个体所组成的集合，如2000块基板中抽取的20块基板,样本,总体,基本统计术语,个体,4,统计数据的类型,1.计数型数据： 通常是指不用仪器即可测出的数据，可细分为： 计件数据：按件计数的数据，如不合格品数, 如片阻标记不清块数； 计点数据：按缺陷点（项）计数的数据，如一块片阻产品上的缺陷数 2.计量型数据： 用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测量结果，包括用量仪和检测装置测的零件尺寸、长度、形位误差等，例如用欧姆来表示阻值大小，用微米来表示膜厚等,5,1.数据分布的中心位置在哪里？ 2.数据分散程度如何？ 3.数据分布的形状怎样？,中心位置,分布形狀,分散程度,统计数据的描述,6,统计特征数,统计特征数是对样本来说的，统计方法中常用的统计特征数可分为两类： 表示数据的集中位置：样本平均值、样本中位数 表示数据离散程度：样本极差、样本标准偏差,7,1.表示数据中心位置的统计量： 1）样本均值：X= Xi /n 2）样本中位数： 排序后按公式计算 X= 3）众数：数据中最常出现,常用的统计量,X=X(n+1)/2 , n为奇数,X= Xn/2 + X(1+n/2) /2 , n为偶数,8,2.表示数据分散程度的统计量： 1）样本极差 R=MAX (Xi)-MIN (Xi) 2）样本标准偏差 S= (Xi-X)2 / ( n-1 ) 3）样本方差S2 = (Xi-X)2 / ( n-1 ),常用的统计量,9,例:现有数据集合:2,5,3,6,7,7,其中位数、均值、众数、极差、方差分别为多少？ 解: 先排序：2，3，5，6，7，7 中位数X=（5+6）/2=5.5 均值X = Xi /n =(2+3+5+6+7+7) =5 众数 = 7 6 极差 R = 7-2 = 5 方差 S2 = (Xi-X)2 /（n-1) =(2-5)2+(5-5)2+(3-5)2+ (6-5)2+ (7-5)2+ (7-5)2 6-1 =4.4,10,第一章 老七种QC手法简介,调查表收集、整理资料； 分层法从不同角度、层面发现问题； 排列图确定主导因素； 散布图展示变量之间的线性关系； 因果图寻找引发结果的原因； 直方图展示过程的分布情况； 控制图识别波动的来源；,11,第一章 QC七大手法简介,调查表-收集、整理资料 作用：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。,12,（1）不合格项目调查表：主要用来调查生产现场不合格品项目频数和不合格品率，以便继而用于排列图等分析研究。,13,（2）缺陷位置调查表：主要用来记录、统计、分析不同类型的外观质量缺陷所发生的部位和密集程度，进而从中找出规律性，为进一步调查或找出解决问题的办法提供事实依据。,缺陷集中发生的部位,14,实例运用: 面电极磨损情况的跟踪:发现每叠产品的上层部分出现磨损的情况较多,后经查证由于两叠产品之间的泡沫隔片比产品矮，上面的产品在搬运过程中滑动磨损。,面电极磨损位置调查表,15,（3）质量分布调查表：主要是对计量数据进行现场调查的有效工具。它是根据以往的资料，将某一质量特性项目的数据分布范围分成若干区间而制成的表格，用以记录和统计每一质量特性数据落在某一区间的频数。,实例运用: 假如想了解某零件长度的波动情况，这种零件的长度公差要求为8.300.04cm，通过收集以往的数据，作出如下频数分布表：,16,某零件长度波动情况调查表（单位：cm）,17,（4）矩阵调查表：是一种多因素调查表，它要求把产生问题的对应因素分别列成行和列，在其交叉点上标出调查到的各种缺陷、问题和数量。,实例运用: 片阻面电极质量矩阵调查表,缺陷符号:塞网 磨损 呈网状 偏位 连线,18,第一章 QC七大手法简介,分层法-从不同角度、层面发现问题 定义:按照一定的标志，将搜集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。 作用：把杂乱无章和错综复杂的数据加以归类汇总，使之能确切地反映客观事实。 分层的原则：使同一层次内的数据波动幅度尽可能小，而层与层之间的差别尽可能大。,19,分层的标志：,人员：可按年龄、工级和性别分层 机器：可按设备类型、新旧程度、不同的生产线或工夹具类型等分层 材料：可按产地、批号、制造厂、规格、成分等分层 方法：可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法、生产速度等分层 测量：可按测量设备、测量方法、测量人员、环境条件等分层 时间：可按不同班次、日期等分层 环境：可按照明度、清洁度、湿度、温度等分层 其他：可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等分层,20,以下为某月份面电极磨损的数据,对其进行整理分析出初步的结果.,实例运用：,表一,按操作者分层,21,表二,结论:磨损与浆料的关系不大,但与人员有关。,按浆料类型分层,22,第一章 QC七大手法简介,排列图-确定主导因素 定义:又叫帕累托图，它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表。 作用：（1）按重要顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问题的影响；（2）识别进行质量改进的机会； 帕累托原理：关键的少数，次要的多数。 （80%的质量问题是由20%的因素引起的）,23,排列图的分类：,1、分析现象用排列图,此种排列图与以下不良结果有关： 质量：不合格、故障、顾客报怨、退货、维修等 成本：损失总数、费用等 交货期：存货短缺，交货期拖延等 安全：发生事故、出现差错等,2、分析原因用排列图,此种排列图与过程因素有关： 操作者：班次、组别、年龄、经验等 机器：机器、设备、工具、模具、仪器 原材料：制造商、工厂、批次、种类等 作业方法：作业环境、工序先后、工作安排等,24,实例运用： 丝印工序产品缺陷统计表,=序号A缺陷批/合计批=30/50,=序号A的缺陷批+序号B的缺陷批=30+10,=序号A的百分比+序号B的百分比=60%+20%,25,丝印工序缺陷排列图,26,第一章 QC七大手法简介,四、散布图-展示变量之间的线性关系 定义:是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。 作用：通过点阵的排布，发现其中的排布规律或特征，进而确认两组相关数据之间的相关程度，并确定其预期关系。 散布图的相关性判断方法： 对照典型图例判断法 象限判断法 相关系数判断法,27,典型的点子云形状图,散布图图例,強正相关,弱正相关,強负相关,弱负相关,28,实例运用： 温度与浆料粘度数据,29,30,第一章 QC七大手法简介,因果图 -寻找引发结果的原因 定义:又叫石川图、特性要因图、鱼刺图，是一种用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性的因素（原因）的一种工具。 作用：分析质量特性与影响质量特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施、促进问题的解决。,利用因果图分析原因时，未端因素应分析到可以直接采取措施为止。,31,溅 射 品 产 量 低,人,机,环境,材料,方法,溅射人员分工不合理,新员工操作不熟练,堆叠人员整平效率,堆叠机台卡料多,溅射产品投单量少,溅射新员工装炉速度慢,溅射人员也参与倒板,堆叠机台故障率高,堆叠人员整平手法不好,溅射桶未装满,溅射镀膜时间过长,溅射靶材过短,实例运用：,32,第一章 QC七大手法简介,直方图-展示过程的分布情况； 定义:用一系列宽度相等、长度不等的长方形表示数据的图（长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高度表示在给定间隔内的数据数）。 作用：（1）显示质量波动的状态；（2）较直观地传递有关过程质量状况的信息；（3）确定质量改进的方向。 常见的直方的形态：,33,偏向型（多是因加工习惯造成的）,正常型（理想的图形）,双峰型（多是两种不同生产 条件的数据混在一起造成的）,孤岛型（工序异常、测量 错误或混有另一分布的数据）,34,平顶型（几种平均值不同的分 布混在一起或过程中某种要素缓 慢劣化）,锯齿型（分组过多，或测量方法和读 数有问题）,35,直方图告诉我们,数据分布的中心位置(Average)在哪里？ 数据分散程度(Spread)如何？ 数据分布的形状(Shape)怎样？,（1）直方图符合公差要求：,TL Tu TL Tu,（b）直方图满足公差要求， 但不充分,（a）直方图充分满足公差要求,36,TL Tu,TL Tu,TL Tu,（c）必须采取措施，使平均值接近规范的中间值,（d）要求采取措施，以减少变异（波动）,（e）要同时采取（c）和（d）的措施，既要使平均接近规范的中间值，又要减少波动,（2）直方图不符合公差要求：,37,实例运用：,38,第一章 QC七大手法简介,控制图-展示过程的分布情况； 定义:又叫管理图，用以区分由异常原因引起的波动，或是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的一种波动。 作用：（1）分析过程的稳定性，对过程存在异常因素进行预警；（2）计算过程能力指数，分析稳定的过程能力满足技术要求的程度，对过程质量进行评价。,组成：CL-中心线（实线） UCL-上控制限（虚线） LCL下控制限（虚线） 按时间顺序抽取的样本统计量数值的找点序列。,39,控制图基本形式：,上控制界限(UCL),下控制界限(LCL),中心线(CL),质量特性值,抽样时间或样本序号,3倍标准偏差,3倍标准偏差,40,控制图种类及适用场合,41,控制图种类及适用场合,42,应用控制图的步骤,1、选取控制图拟控制的质量特性，如重量、阻值、长度等； 2、选用合适的控制图种类； 3、确定样本容量和抽样间隔。在样本内，假定波动只由偶然原因所引起； 4、收集并记录2025个样本的数据，或使用以前所记录的数据； 5、计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差； 6、计算各统计量的控制界限； 7、画控制图并标出各样本的统计量； 8、研究在控制界限外的点子和在控制界限内排列有缺陷的点子以及标明异常（原因）的状态； 9、决定下一步行动；,43,控制图运用实例,常见控制控制界限的计算公式,44,准则1,准则2,准则1：一点落在A区以外,准则2：连续9点落在中心线同一侧,控制图判异准则,45,准则4,准则3,准则3：连续6点递增或递减,准则4：连续14点相邻点上下交替,46,准则5,准则6,