统计分析培训.ppt

统计分析方法 一切为了质量 培训人 培训时间 2020 1 21 2 培训的目的 希望通过培训 能够充分地了解统计工作在企业管理中的作用及做好统计工作的重要性 通过培训使工厂管理人员和专职统计人员提高知识水平和专业技术水平 学会统计技巧与工作方法 以便学以致用 让统计工作更好地在企业管理中发挥作用 课程目录 2020 1 21 3 一 浅谈统计分析的作用二 统计工作现状三 如何做好统计分析工作四 统计分析的图表运用 一 浅谈统计分析的作用 2020 1 21 4 统计工作绝不是简单地记记数据不重视企业统计工作 将使企业变得 生产进度不明确 生产控制难以落实 生产协调无从下手 质量问题频出 技术开发没有进展 管理者决策依据不足 统计工作是企业管理的重要补充 它可以提前发现管理和生产过程中的问题 对管理者提出预警 它可以传达生产信息 便于生产决策 它又可以从量上对生产进行控制 防止不足和浪费 2020 1 21 5 搞好统计工作要具备三个基本条件 智慧 是长期培养的结果经验 来自于学习和实践方法 得益于领悟与演练 统计工作是生产监控的依据 2020 1 21 6 生产监控 统计材料消耗 统计工资投入 统计材料利用率 统计设备利用率 统计产品合格率 生产协调 作业协调 工艺协调 统计生产进度 统计生产工时 2020 1 21 7 车间统计主要统计工作内容 车间及各班组生产进度 员工个人生产进度 生产计划进度 生产数量统计 工时 计件工资 统计 物料领用发放统计 材料耗用统计 其它科室统计工作内容 质量指标的达成情况及分析 质量问题的统计归类及分析 人员 设备等问题的统计分析 零配件使用情况及统计分析 设备问题归纳总结 设备稼动率分析 工艺设计验证过程统计分析 试验设计方案的制定 二 FF统计工作现状 2020 1 21 8 要做好统计分析工作 基础数据是前提 目前对FFF来讲 基础数据收集存在很大的问题 举例课题 T材料利用率不良的原因及改善1 针对此问题 首先我们需要得到的数据有以下 生产机台号 规格尺寸 生产人员 计划数 合格数 不良分类及不良数 生产时间2 对收集的数据进行归类分析从数据中找规律 对数据进行分类 分层 按机台 按规格 按人员 按不良类别分类等 先分出大类 再分小类 也许得出的结论就有 某一个规格不良率最高 这里需要建立在一定数量的基础上 排除假性 然后在对这一个规格进行分析 是否某机台存在异常 或某几个人生产较低等 2020 1 21 9 数据的分类 三 如何做好统计分析工作 2020 1 21 10 分析用数据的特性 分析用数据是为了分析和掌握现场质量动态状况而搜集的数据 利用这些数据可以分析存在的质量问题 确定应当加强控制的影响因素 找出各因素之间的相互关系 为质量判断提供依据 管理用数据的特性 管理用数据是为了掌握生产状况 并对生产状况作出推断和决定管理措施而搜集的数据 它包括为判断工序中产品质量是否稳定 有无异常以及是否需要采取适当措施以便预防和减少不良品产生等而搜集的数据 检验用数据的特性 检验用数据是针对产品进行全数检验或抽样检验而搜集到的用以判定产品合格与否的数据 三 如何做好统计分析工作 2020 1 21 11 三 如何做好统计分析工作 计量值数据的特性 凡是可以连续取值的 或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的具有连续分布性质的这类数据 如 长度 容积 重量 温度 产量等 计量数据一般服从正态分布 2020 1 21 12 三 如何做好统计分析工作 计数值数据的特性 计数值数据是指不能用量仪测量的 具有离散型的数据 它属于判断属性的数据 通常用查数的办法获得 一般只取整数 计数值数据又可以分为计件值数据和计点值数据 计件值数据是根据某种特点 对产品进行按件查点得到的数据 如合格品数 废品数 不合格品数 彩色电视机台数 质量检测项目数等等 计点值数据是观察产品上的质量缺陷 按点计算得到的数据 如疵点数 砂眼数 气泡数 单位 产品 缺陷数等 凡是不能连续取值的 或者说即使使用测量工具也得不到小数点以下数值 而只能得到0或1 2 3 等自然数的这类数据 记件数据一般服从二项式分布 记点数据一般服从泊松分布 注 在划分计量值数据和计数值数据时 应当特别注意对比率值数据的划分问题 对比率值数据是按其定义式的分子数据的性质来分类的 如果分子数据是计量值数据 计算出来的比率值也是计量值数据 如果分子数据是计数值数据 那么计算出来的比率值数据就是计数值数据 2020 1 21 13 1 数据采集的重要性统计的重要工作之一就是采集数据 采集数据是统计的基础 采集数据要注意以下几个问题 要全面 不应遗漏任何有价值的数据 要完整但不应重复 要分清重点数据 一般数据和待考数据2 采集数据分类 重点数据 现阶段急需知道或有关键影响的数据 一般数据 虽不是重点数据 但却是可以从侧面联合分析 待考数据 这类数据的采集是为了可能会存在一定联系或者日后某个时期会拿来使用 待考数据不能因为目前不需要就变得可有可无 同样是至关重要的 三 如何做好统计分析工作 2020 1 21 14 三 如何做好统计分析工作 1 质量数据的收集应做目的明确搜集数据的目的不同 搜集数据的过程和方法也不同 2 搜集数据应当真实准确不准确的数据 不但没有意义 而且会因为提供了假信息而引起判断和决策的错误 造成不应有损失 这也就是 假数据比没有数据更坏 的道理 3 质量数据的记录完整搜集数据时 应当把搜集数据的条件完整地记录下来 比如 抽样方式 抽样时间 检测仪器 工艺条件和检测人员等如实完整地记录下来 以便事后必要时查用 2020 1 21 15 三 如何做好统计分析工作 图表整理法 柏拉图 频数表 调查表 集中性数据 离中性数据 数量整理法 标准偏差值 极差 质量数据的整理方法 数据的整理 直方图 中位值 平均值 2020 1 21 16 在统计工作中的表单系列中 有许多是用于生产和管理分析的 进行数据分析的目的 是为了找到众多孤立数据之间的必然联系 从而判断数据的走向 判断事物的发展趋势 或者是对过去一个时间或一个部门的工作进行评估 从一定意义上来说 数据分析是数据统计的最终目的 数据是为分析 决策服务的 只有统计 没有分析 工作只完成了一部分 三 如何做好统计分析工作 2020 1 21 17 四 统计分析的图表运用 2020 1 21 18 四 统计分析的图表运用 2020 1 21 19 四 统计分析的图表运用 1 什么是层别法2 分层的原则3 分层的方法4 层别法的应用步骤5 层别法使用注意事项 1 层别法 QC七大手法 层别法 1 层别法的定义层别法 又称为分层法 是一种把搜集来的原始质量数据 按照一定标志加以分类整理的一种方法 通常把分类整理中划分的组称为层 故分层就是分门别类 就是分组 层别法也叫做分类法或分组法 2 分层的目的分层的目的是把杂乱无章和错综复杂的数据 按照不同的目的 性质 来源等加以分类整理 使之系统化 条理化 能更确切地反映数据所代表的客观事实 便于查明产品质量波动的实质性原因和变化规律 对症下药采取措施 解决问题 QC七大手法 层别法 1 分层的原则分层的原则是使同一层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 通常按操作者 机器设备 材料 工艺方法 测量手段 环境条件和时间等对数据进行分层 2 分层的方法2 1 按操作者分层 班次 性别 年龄 技术等级 新 老员工等分类 2 2 按机器设备分层 设备种类 型号 新旧 夹具和刀具等进行分类 2 3 按材料分层 产地 厂家 批次 成分 型号 规格等进行分类 2 4 按工艺方法分层 流量 温度 压力 速度等进行分类 2 5 按测量手段分层 测量者 测量仪器 抽样方法 不良品内容等进行分类 2 6 按环境条件分层 噪音 色彩 照明 清洁 运输形式等进行分类 2 7 按时间分层 小时 日期 周别 月别等进行分类 QC七大手法 层别法 分层的使用步骤1 确定分层的对象2 利用检查表收集数据 3 根据数据绘成推移图将其分层比较 QC七大手法 调查表法 1 什么是调查表法 2 调查表的类型3 各类调查表的应用实例4 调查表的制作方法5 调查表法使用注意事项 QC七大手法 调查表法 1 什么是调查表 调查表 也叫检查表或核对表或点检表 它是一种为了便于搜集和整理数据而事先设计制成的空白统计表 在实际应用时 只要在相应的栏内填写上数据 或记号 即可 2 什么是调查表法 调查表法是利用调查表进行数据的搜集 整理和粗略的原因分析的一种质量管理方法 调查表法使用简单 易于了解的标准化表格或图莆形 使用人员只需填入规定的检查记录 再加以统计数据 即可提供量化的分析或比对 一般而言 调查表可依其工作的目的或种类分为下述两项 1 点检用调查表 俗称点检表 主要功用是為要確認作業實施 機械設備的實施情形 或為預防發生不良或事故 確保安全時使用 這種點檢表可以防止遺漏或疏忽造成缺失的產生 把非作不可 非檢查不可的工作或項目 按點檢順序列出 逐一點檢並記錄之 如 设备点检表 温度点检表 湿度点检表 内部审核检查表等 此类点检表的作用主要是确认检查作业过程中的状况 以防止作业疏忽或遗漏 2 记录用调查表此类调查表是用来收集资料 应用于不良原因和不良项目的记录 做法是将数据分类成数个项目区别 以符号 作记号或数字记录的表格或图形 主要功用在於根據收集之數據以調查不良項目 不良主因 工程分布 缺點位置等情形 必要時 對收集的數據要予以層別 由于常用于作业缺陷 品质不良等记录 也称为改善用调查表 常见的记录表用调查表有 不合格品项目调查表 缺陷位置调查表 质量分析调查表等 QC七大手法 调查表法 QC七大手法 调查表法 调查表的制作方法1 点检用调查表制作方法 1 列出每一个需要调查的项目 2 非调查不可的项目是什么 如 非执行不可的作业 非检查不可的事项等 3 有顺序要求时 应注明序列号 依序列排列 4 如可能 尽可能将机器别 机种别 人员 工序别等加以层别 利于分析 5 检查一下 如有不符合要求的地方 要改善后才可作为正式表格应用 2 数据收集和调查异常原因用调查表制作方法 1 决定希望把握的项目及所要收集的数据 在执行此步骤时 应该由相关人员过去累积的经验及知识来决定 最佳的方法是召集部门内所有人共同参与 集思广益以免遭遗漏某些重要项目 2 决定调查表的格式 3 决定记录的方式 具体有以下几种方式 A 正 字记号 运用频率极高 一般较常采用 B 棒记号 多应用于品质管理 如 频数分布表等 C 图形记录 4 决定收集数据的方法 由什么人搜集 期间多久 检查方法等均应事先决定 QC七大手法 调查表法 调查表记录的项目 1 标题 目的何在 2 对象 项目 为什么 3 人员 由谁做 4 方法 何种做法 5 时间 什么时间 期间间隔多久 6 过程类别 检查地点 在什么地方 什么场所 7 结果整理 合计 平均 统计分析 8 传送途径 谁需要了解 要报告给谁 QC七大手法 调查表法 调查表的制作要点检查表的制作 可任意配合需求目的作更改 故没有特定的形式 但仍有几项重点是制作时应特别注意的 1 并非一开始即要求完美 可先行参考他人的例子 模仿出新的 使用时如有不理想再行改善 2 越简单越好 容易记录 看图 以最短的时间将现场的资料记录下来 3 一目了然 检查的事项应清楚陈述 使记录者在记录问题的同时 即能明了所登记的内容 4 以团队的方式集思广益 切记不可遗漏重要项目 5 设计不会令使用者记录错误的检查表 以免影响日后统计分析作业的真实性 QC七大手法 帕拉图法 1 什么是帕拉图法 2 帕拉图的发展史3 帕拉图的作用4 帕拉图的绘制步骤5 帕拉图绘制应注意的事项6 帕拉图应用的范围7 帕拉图应用实例 QC七大手法 帕拉图法 1 什么是帕拉图法 帕拉图法又称排列图法或主次因素分析图法 它是一种从诸多质量问题或影响产品质量诸多因素中寻找出主要质量问题或主要影响因素的有效图解方法 因帕拉图把收集的数据 按不良原因 不良状况 不良项目 不良发生的位置等不同区分标准而加以整理 分类 以此寻求占最大比率的原因 状况或位置 按其大小顺序排列 再把数值加以累计 所以帕拉图法又称排列图法或ABC法 2 帕拉图的作用 从帕拉图可看出哪一项目有问题 其影响程度如何 以判断问题的症结所在 并针对问题点采取改善措施 QC七大手法 帕拉图法 3 绘制帕拉图的步骤 1 决定数据的分类项目 分类的方式有 A 按结果分类 a 不良项目别 b 场所别 c 时间别 d 工序别 B 按原因分类 a 材料别 厂商 成分等 b 方式别 作业条件 程序 方法 环境等 c 人别 年龄 熟练程度 经验等 d 设备别 机械 工具等 2 决定收集数据的期间 并按分类项目在期间内收集数据 要从问题发生的状况考虑 从中选择恰当的期限 如 一天 一周 一季或一年为期 来收集数据 QC七大手法 帕拉图法 3 依分类项目别 做数据整理 并作成统计表 1 各项目按出现数据的大小顺序排列 其他项排在最后一项 并求其累积数 其他项数据不可大于前三项 若大于时应再细分 2 求各项目数据所占比率及累计数的影响度 3 其他项排在最后 若太大时 须检讨是否有其他重要要因需提出 4 按数据大小排列画出柱状图 1 在图中画出纵轴及横轴 纵轴左侧填不良数 不良率或损失额等不良项目的数量 纵轴右侧刻度可表示累计影响度 百分率 在最上方标100 在左侧依收集数据大小做适当刻度 黄轴填写分类项目名称 由左至右按照所占比率大小记入 其他项则记在最右边 2 横轴与纵轴比例应适度 5 绘制图线 1 点上累计不良数 或累计不良率 2 用折线连接 6 绘累计比率 1 纵轴右边绘折线终点为100 2 将0 100 间分成10等份 把 的分度记上 即累计影响度 3 标出前三项 或四项 的累计影响度是否大于80 或接近80 QC七大手法 帕拉图法 7 记录必要的事项 1 标题 目的 2 数据搜集期间 3 数据合计 总检查数 不良数 不良率等 4 工序别 5 作成者 包括记录者 绘图者等 分类的原则 一般分类先从结果分类上着手 以便洞悉问题的所在 然后再进行原因分类 分析出问题产生的原因 以便采取有效的对策 将此分析的结果 依其结果与原因分别绘制帕拉图 QC七大手法 帕拉图法 QC七大手法 因果图法 1 什么是因果图 什么是因果图法 2 因果图的别称3 因果图的类型4 因果图的绘制步骤5 因果图绘制应注意的事项6 因果图应用的范围7 因果图应用实例 QC七大手法 因果图法 因果图就是当一个问题的特性受到一些要因 原因 的影响时 我们将这些要因进行整理 成为有相互关系且有系统的图形 简言之它是一种将造成某项结果 特性 的诸多原因 要因 以系统的方式 图表 来表达结果与原因之间的关系 又称为 特性要因图 因果图由于是由日本品质管理大师石川馨博士于1952年所发明 故又称为 石川图 由于因果图其形状与鱼骨相似 故又常被称呼为 鱼骨图 QC七大手法 因果图法 因果图可以分为以下两种类型 1 原因追求型列出可能会影响过程 或流程 的相关因子 以便进一步从其中找出主要原因 以此图形表示结果与原因之间的关系 2 对策追求型此类型目的在于追寻问题点应该如何防止 目标结果应如何达成的对策 故以因果图表示期望效果 特性 与对策 要因 间的关系 QC七大手法 因果图法 因果图绘制时应注意的事项 绘制因果图时 应注意以下事项1 特性用 为什么 什么 来注明 较易激发联想 2 特性的决定不能使用看起来含混不清或抽象的主题 所分析的质量问题应尽量具体 3 收集多数人的意见 多多益善 运用脑力激荡原则 运用时应注意以下原则 1 意见越多越好 2 禁止批评他人的构想及意见 3 欢迎自由奔放的构想 4 可顺着他人的创意及意见 发展自己的创意 QC七大手法 因果图法 因果图绘制时应注意的事项 4 层别区分 原因别 机器别 工序别 型号别等 原因分析应深入细致 细到能直接针对该原因采取措施 原因的表达应语言简练 明确 5 无因果关系者 不予以归类 6 多加利用以往收集的资料 7 重点应放在解决问题上 并依结果提出对策 对于重要原因的分析 最好能应用各种统计方法 如 帕拉图法 相关分析 统计检验等方法 也可以采用与会者评分投票表决的办法进行 重要原因不一定是大原因 一般可以确定2 3个即可 最多不超过5个 解决问题时的方法可依5W2H原则执行 QC七大手法 因果图法 因果图绘制时应注意的事项 1 WHY 有什么必要 2 WHAT 目的是什么 3 WHERE 在什么地方做 4 WHEN 什么时候去做 5 WHO 是谁来做 6 HOW 怎么做 7 HOWMUCH 花费多少 8 以事实为依据 9 依据特性别分别制作不同的因果图 应该一个问题一幅因果图 找到重要原因后 不等于目的就实现了 重要的是使与会者到现场去核实并采取措施 经实践来验证效果 1 什么是相关图法 2 什么是相关关系 3 相关图示例 4 相关图法的作用 5 绘制相关图的步骤 数据收集和打点作图 7 相关图的分析 8 符号检定法及判定 QC七大手法 相关图法 6 相关图的六种典型图形 1 什么是相关图 相关图 是用直角坐标来表示两个变量之间的相关关系的图 2 什么是相关图法相关图法就是一种用来研究两个变量之间相互关系的方法 它是利用相关图中点子分布状况来分析两个变量间是否有相关关第以及相关程度的方法 常用来分析某质量特性与原因间的关系 某一质量特性与另一质量特性的关系 同一质量特性的两个原因间的关系等 QC七大手法 相关图法 1 相关关系 相关关系就是指两个变量之间存在不完全确定 却相互依赖或制约的关系 2 两个变量之间的三种不同的关系两个变量之间三种不同类型的关系A 相互独立的关系 即一个变量的变化不直接引起另一个变量的变化或引起的变化很微弱 以致可以忽略不计的关系 B 函数关系即两个变量之间存在着完全确定的函数关系 比如球的体积V 4 3 R3 只要知道球的半径R 就能够精确精确地求出球的体积 球的半径与体积就是完全确定的关系 C 不完全确定的关系即两个变量之间存在着不完全确定的 但是却有某种依赖或制约的关系 比如儿童的年龄与体重的关系 一般地说儿童的年龄越大 体重也越重 但是并不是所有的同龄儿童的体重都相同 QC七大手法 相关图法 相关图示例 QC七大手法 相关图法 面包质量 克 Y 面剂质量 克 1 2 3 4 5 6 0 13 14 15 16 17 18 19 碎烟率 烟叶含水量 Y X X 面包质量与面剂质量相关图 烟叶含水率与碎烟率相关图 相关图法的作用利用相关图法可以 1 能了解原因与结果 即两个变量 之间是否存在某种相关的关系 2 检查孤岛现象是否存在 3 原因与结果 即两个变量 相关性高时 二者可互为替代变量 对于过程参数或产品特性的掌握 要从原因或结果中选择较经济性的变量予以控制 并可以观察某一变量的变化而知另一变量的变化 QC七大手法 相关图法 烟叶含水量 图1 图2 相关图的分析 典型图比较法 QC七大手法 相关图法 a图 b图 c图 d图 e图 f图 表示随x增加 y随之明显增加的关系 称为强正相关 表明x与y关系密切 表示随x增加 y基本上随之增加的关系 但不如a图强烈 称为弱正相关 表明除了y的影响外 还有其他因素 表示随x与y之间没有什么关系 称为不相关 表示随x增加 y随之明显减少的关系 称为强负相关 表明x与y关系密切 表示随x增加 y基本上随之减少的关系 但不如d图强烈 称为弱负相关 表明除了y的影响外 还有其他因素 表示随x与y之间有关系 但不是线性关系 1 产品质量波动产生的六大因素 2 引起波动两种因素比较 3 直方图的相关概念及术语 4 相关图法的作用及目的 5 绘制直方图的步骤及相关数据的计算方法 7 工序 工序能力指数 工序能力评价 8 直方图应用实例 QC七大手法 直方图法 6 直方图的观察与分析 产品质量波动 1 正常波动 正常波动是由随机原因 普通原因 引起的产品质量波动 仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态 简称为控制状态或稳定状态 2 异常波动 异常波动是由系统原因 特殊原因 引起的产品质量波动 有异常波动的生产过程称为处于非统计控制状态 简称为失控状态或不稳定状态 引起产品波动的原因主要来自六个方面 5M1E 人 Man 操作者的质量意识 技术水平 文化素养 熟练程度 身体素质等 机器 Machine 机器设备 工夹具的精度 维护保养状况等 材料 Material 材料的化学成分 物理性能和外观质量等 方法 Method 加工工艺 操作规程和作业指导书的正确程度等 测量 Measure 测量设备 试验手段和测试方法等 环境 Environment 工作场地的温度 湿度 含尘度 照明 噪声 震动等 产品质量波动 产品质量波动的六大因素 QC七大手法 直方图法 引起波动的两种因素的比较 QC七大手法 直方图法 QC七大手法 直方图法 1 直方图法的作用通常用来对某些需要加强控制的工序进行观察 分析 为工序调整和控制提供依据 2 直方图法的应用目的直方图法的应用通常是为了达到以下目的 A 了解数据分布的形态 B 研究和分析过程能力 C 判断数据的真实性 D 计划产品的不良率 E 求分布的平均值与标准差 F 确定控制规格界限 G 与规格或标准值比较 制程能力指數判定表 2 计算产品不良率 1 5r 1 5r QC七大手法 直方图法 一 直接的图形观察2 常见的六种典型直方分布图所代表的意义 正常型 又称对称型 它的特点是中间高 两边低 左右基本对称 说明工序处于受控状态 孤岛型 它的特点是在远离分布的地方出现小的直方图形 犹如孤岛 孤岛 的存在表示在短时间内有异常因素在起作用 使加工条件发生了变化 QC七大手法 直方图法 一 直接的图形观察2 常见的六种典型直方分布图所代表的意义 偏向型 它的特点是直方图的顶峰偏向一侧 也叫偏坡型 当技术标准要求是单一侧向时 常出现此种情况 有的是由于操作者的加工习惯引起的 如 在加工轴的时候往往偏大 而在加工孔的时候往往偏小等 双峰型 它的特点是有两个高峰 这往往是由于两种不同分布的数据混在一起引起的 例如把两个工人加工的同种产品或两台设备加工的产品混在一起等 发生双峰型应把数据先进行分层 然后再做直方图 QC七大手法 直方图法 一 直接的图形观察2 常见的六种典型直方分布图所代表的意义 平顶型 它的特点是直方图呈平顶型 这往往是由于生产过程中有缓慢变化的因素在起作用 如刀具的正常磨损 操作者的疲劳等 应采取措施控制诸因素稳定地处于良好状态 f 锯齿型 锯齿型 它的特点是直方图高低参差不齐 但整个图形整体看起来还是中间高两边低 左右对称 造成这种情况 往往不是生产上的问题 主要是分组组数过多或测量仪器精度不够 读数有误等原因引起的 直方图在运用上的注意事项 1 直方圖可根據由形圖按分佈形狀來觀察製程是否正常 2 產品規格分佈圖案可與標準規格作比較 有多大的差異 3 是否必要再進一步層別化 QC七大手法 直方图法 1 概述2 应用控制图的步骤3 应用实例4 控制图的观察与分析 QC七大手法 控制图 1 控制图 控制图是在1924年美国质量管理大师休哈特博士所发明 它是一种用来监视 控制质量特性值随时间推移而发生波动的图表 在控制图上有三条横线 中间的一条为中心线 Controlline 简称CL 一般以蓝色的实线绘制 在上方的一条线称为上控制界限线 UpperControlLimit 简称UCL 在下方的一条线称为下控制界限线 LowerControlLimit 简称LCL 一般以红色的虚线表示 以表示可接受的变异范围 至于实际产品品质特性的点大都以黑色连线绘制 2 控制图法控制图法是具体应用控制图对生产过程进行分析和控制的一种方法 它的主要作用 A 用于工序分析 即分析工序是否处于控制状态 用于此用途时 应随机抽取样本 搜集数据 绘制控制图 观察与判断工序状态 若发现异常 则追查原因 采取措施 检查效果 并使其标准化 制度化 B 用于工序控制 用于此用途时 主要是预报与消除工序状态失控 以保持工序处于控制状态 防止不良品产生 C 其他用途 控制图还可以用来调查工序能力指数 以及为质量评定 产品设计 工艺设计积累数据 QC七大手法 控制图 3 品质变异形成的原因 一般在制造的过程中 无论是多么精密的设备 环境 其品质特性一定都会有变动 都无法做完全一样的产品 而引起变动的原因可分为两种 一种是偶然 随机 原因 一种为异常 特殊 原因3 1 偶然 随机 原因 Chancecauses 是指不可避免的原因 非人为的原因 共同性的原因 一般性原因