QC七大手法培训教程.doc

质管部QE综合组文件 第 12 页 共 12页深圳现代科技电子有限公司QC七大手法培训教程编制： 审批：2003年2月18日QC七大手法培训教程一、 QC七大手法：1、 排列图。2、 因果图。3、 散布图。4、 直方图。5、 检查表。6、 分层法。7、 控制图。二、 各种统计方法：1、 排列图（又称累计柱状图）。1.1起源：它是由意大利经济学家巴雷特（Viferdo pateto）首先分析当时社会财富分配情况时发现后者有人称之为“巴雷特图”或者“柱状图”，后来由美国人裘兰博士（Joseph Jaraw）加以推广使用。1.2作用：打出关键名，作为今后管理工作的重点（分清主次）。1.3作成方法：1.3.1列出不良项目，收集不同时期的数据。1.3.2按数据大小排列不良项目。1.3.3设定生标系，填上坐标系，注明横坐标（不良项目）。1.3.4绘制柱状图。1.3.5计算比例，并标注。1.3.6连接各比例点直至100%。1.3.7记入附加项目（如统计图名称、作者、日期）。1.4注意事项：1.4.1采取杂抓大放小的原则，先抓前三位。1.4.2其它不良率比例总小于20%，否则要进一步细化。2、 因果图（又称鱼刺图或名骨图）：2.1定义：因果图是指用树状结构画出因果关系的图。2.2起源：它是由日本人石川馨首先提出有人亦称为石川图。2.3作用：将影响不良的因素，一一找出，开成因果对应关系。2.4方法：2.4.1列出不良项目。2.4.2根据实际情况，从4MIE（从员、设备、材料、作业方法、 环境）5个方面或某一方面找出原因。2.4.3画次于逐级细化分析。2.4.4记入附注内容。2.5注意：2.5.1尽可能的多查找原始数据，注入导致的原因，而非可能存 在的一切原因。2.5.2主次分明，刨根究底。2.5.3结合其它手法（因仅告诉你原因所在）。3、 散布图（略讲）属验证性质。3.1定义：散布图是指以点的形式在坐标系上描述出两上变量之间内在的关系。3.2作用：介定某两个变量是否存在某种内在的关系。3.3方法：3.3.1确定两个需要选定的两个变量并收集相关数据。3.3.2设定生标系。3.3.3描点。3.3.4附加注释内容。3.3.5判定两者关系。A、 判定两者关系： 正关系性，相关性极强。 正相关性相关 性弱。 图1 图2 负相关性， 斜率大 相关性弱。 负关系性，相关性强。 图3 图4 无规范分布，不相关。 图5B、 注意：收集数据至少30个以上，最好有50个。4、 直方图：4.1定义：是指对同一类型的数据进行分组、统计并根据每一组所 分布的数据画出柱子状的图，也称“柱状图”。（寻找规律性）。4.2作用：寻找众多数据分布的状态，了解总体数据的中心和变异 并推测事物发展的趋势。4.3作成方法：4.3.1收集同一类型数据。4.3.2设定租界并计算全距、组距、组界、中心值A、 概念介绍：样本总数50以下50100100200200400400以下46组710组1114组1519组20B、全距：代号为R，即计算最大值与最小值之差。C、组距：H组距=全距 / 组数=R除组数。D、组界C：各组数据之间的界限值，取整数值。 最小值 全距 最大值 组距 组界 中心值 1组 2组 3组 4组 5组 6组E、中心值：各组界之间的中心值=（该组的上边界+下边界）/2。a、统计符合各组值的数据次数，每个数据为一次并列表。b、建立坐标系（横生标为数据特性值，纵坐标为次数值）。c、根据次数多少在坐标系中画面直方图。注入注释内容。4.4举例说明：根据上述结果推算工序能力够不够：4.4.1工序能力：指工序的加工品质满足技术标准的能力。4.4.2工序有力指数是指：表示工序能力满足产品品质标准（产 品规格公差）的程度一般以CP或CPK表示。4.4.3CP适用于品质标准规格的中心值与实测数据的分布中心值一致。CPK适用于品质标准规格的中心值与实测数据的分布中心值不一致，即无偏离。4.4.4工序能力：指品质上能达到的程度。4.4.5生产能力：而生产能力指数量上的能达到的程度。4.4.6是否每次产品判为合格，则应可以“万事大吉”了。4.4.7人们经过研究发现，当工序处于稳定状态（生产要素处于 理想状态）时，产品的计量品质特性值有99.73%落在+3的范围内，如此利用此数据可以判定工序能力指数是否符合要求。CP=1.33（理想控制点）工序能力的判定及对策CP值的范围判定应采取对策CP1.67工序能力过高可考虑抽检或免检1.67CP1.33工序能力充分继续维持现状1.33CP1.0工序能力尚可要注意各生产因素的变化，产品要加严抽检。1.0CP0.67工序能力不足找出影响因素，找出对策，全检。0.6710h上时采用X-S图。B、需要把数据直接记入控制图，可用X-R更方便。C、每个数据均进行管理，数据较统一，多抽样元意义，采用X-Rs。8.3.2控制图：A、 计量值，如长度、重量、强度等可量比值，用X-R控制图。B、 当需要通过良率、合格率、报废率等管理时，用P控制17图。C、 不良个数来管理时，采用Pn控制图。D、 从预先确定的单位中统计所有不良品数时，用C控制图。E、 从非固定的材料中统计所发生的不良数，用U控制图。8.3.4各种代号小知识：X1+X2+X3+Xn nA、X平均值：X= （X1-X2）+（X2-X2）+（Xn-X）2 NB、X中位值：位于最中心的值（奇数取中间，偶数取平均）。C、S标准差：S= D、R极差：最大值减最小值。E、Rs移动偏差：RS= Ri-Ri+1 I=1、2N-1。F、P不良率：P=试料不良数 / 试料总数G、Pn不良个数：试料中的不良总灵敏。H、C不良个数：任何一个单位中的不良个数。I：U不良个数：平均每5个单位的不良个数。8.3.4控制图作用：A、 判定品质是处于稳定状态还是异常状态。B、 用作日常维护品质的工具。8.3.5注意事项（以X-R控制图为例）。A、 选定要控制对象。B、 准备数据：a、 生产稳定时期最新数据。b、 数据量越多越好，尽量在100个以上，组数在20-25以上。c、 计算以下各值：中心值（CL）上限值（UCL）下限值（LCL）平均值（X）总产均值（X）极差平均值：（R）X控制图： R控制图：UCL：X+A2R UCL=D4RCL=X CL=RLCL=X=A2R LCL：D3RA2、D4、D3可从d、 注入附注内容。e、 在坐标上标出UCL、CL、LCL。8.3.6判异原则（稳态原则）：A、 连续25个点在控制线内。B、 连续35个点只有1个点在控制线外。C、 连续100个点，只有2个点在控制线外。异常状态：A、 点落在线外或控制线上（考虑稳态原则）。B、 点在排列不是随机分布，有明显某一趋势。a、 连续3个点中有2个点接近控制线。b、 连续7个点中有3个点接近控制线。c、 连续10个点中有10个点接近控制线。d、 连续11个点中有10个点落在中心线一侧。e、 连续14个点中有12个点落在接近控制线。f、