QC七大手法作业指导书

1、xxxx有限公司xx/xx xx.xxQCt大手法作业指导书版本： 第1版/ 0编制：审核：批准:作用：简便、直观地反映数据的分布情况。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。案例分析xxxx有限公司合格率目标:XX工序QC日报表分厂：班次：检验员：月 日寸间卜尔7: 308:308: 309:309: 3010:3010: 3011:3011: 3012:3012: 3013:30.累计气

2、孔缺料刮铜塑胶面开裂漏加衬套掉环铜排压坏云母未出总高超高或偏低小时不合格品数1 .小时检查数小时合格率一说明：1.检查人负责填写此表，填写的频次为每小时填写一次，发现不合格品按照“正”比划记录全天合格率2.此表由各车间主任负责收集此表，送到过程检验科，过程检验科负责统计分析数据，将问题点 提交工艺人员改善作用：寻找出数据的某项特性或共同点，对现场中的即时判定有帮助。层别法的实施步聚1 .确定研究的主题2 .设计收集数据的表格3 .收集数据4 .分层比较案例分析为了了解最终检验的质量情况，FQCt 2016年1月3日的不良项目和不良数统计如下表:某分厂2016年1月3日成品检验不良统计表不、 项

3、目QGS815EQB466CQG883QB718AQG709QB540CQB482QB623BQGS825AQH811A小 计短铜;9100011000093击穿03100010005缺料0014000000014大孔00000100001Fra60102000009碰伤20130000107压坏10001001003短路2706450271213103面破300223011012小计130323506783413247制表：李光地 审核：罗亮 统计日期：2016年1月3日获取的信息：1 .从不良数来层别，本日不良数最高的是短路不良，计103PCS其次是短铜，计93 PCS不良数最低的是大孔，

4、计 1PCS2 .从代号来层别 QGS815技现的不良数最多，计130PCS代号QB466C QB623B发现的不 良数最少，计3PCS实战时注意事项：1 .应明确不良数由谁记录并统计。2 .此表反映的是各代号的不良数，主管应及时对数据进行分析，以免贻误时机。1 .作用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， 柏拉图的使用要以层别法为前提，因为柏拉图的排列是依大小顺序，故又称排列图。2 .柏拉图制作步骤步骤1:收集数据品管部对某分厂12月的产品的制程不良作出统计， 其中抽样536007件，总不良数为2954件, 此处案例省略。步骤2:把分类好的数据进

5、行汇总，由多到少进行排序，并计算累计百分比。某分厂12月份废品统计表1 丁 P废品项目废品数量占报废总数百分比累积百分比1短铜45815.5%15.5%2粗片、细片、无片45515.4%30.9%3超大孔42414.4%45.3%4单边41714.1%59.4%5压坏、缺料2438.2%67.6%6凹铜2307.8%75.4%7碰伤1194.0%79.4%8片轴击穿1184.0%83.4%9铳坏1184.0%87.4%10宽槽893.0%90.4%11片间短路521.8%92.2%12其它2317.8%100.0%合计2954100.0%制表：李光地审核：罗亮 统计日期：2016年1月7日28

6、00 2600 2400 22002000 1800 1600 1400 1200 1000800 600 400 2000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12个坐标点。2）将各不良项目画出坐标，也就是柱状图。口废品数量累积百分比步骤5:绘制 累积 曲线1）2800260024002200集000 耳800X16001400累200 1000积800 600不400200 良0100.0%90.0%80.0%70.0%60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0%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，

7、右边纵轴表示不良率。2）左边纵轴最高刻度是不良总数2954PCS,右边纵轴最高刻度是不良率100%。3）左边的纵轴最高刻度与右边纵轴最高刻度是一条水平线。100.0%90.0%80.0%70.0%60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0%轴与横轴区域间找出坐标点，共12点。2）用折线将12个点连接。3）标题：某分厂12月份废品-柏拉图4）总检查数：536007件5）总不良数：2954件6）不良率：0.55%7）检验者：XXX8）绘图者：XXX某分厂12月份废品-柏拉图I废品数量OOOOOOOOOO OOOOOOOOOO 8642086420 2222211111累积百

8、分比45.3%80.0%15.5%30.9%OOO o O 4 270.0%60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%比分百积累0.0%步骤6:分析柏拉图1）从以上柏拉图可以看出，短铜、 （粗片、细片、无片）、超大孔、单边占总不良率比率 的59.4%,这四项是12月份重点改善的项目， 建议用因果图对这四项不良原因进行分 析。（一般改善前三项，改善后下个月的前三项可能变成其它的问题，然后继续改善， 形成一种持续的良性循环）2）应确定项目改善责任人及完成期限，在下个月份把以上前四项的比例降下来一.作用将影响品质的诸多原因一一找出，形成因果对应关系，使人一目了然，对于确定正确 的对

9、策方案有帮助。二.因果图制作实施步骤1 .列出品质发生变异的项目。2 .画出5M1E （人、机、料、法、环、测）6条支干或者只画出相关的支干。3 .在支干上面画出相关次支干，并写出原因，次支干与支干互为因果关系。4 .如此反复，直至所有支干和最终一层原因写出为止。5 .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。6 .记入必要事项：1.因果图小组组长；2.因果图小组成员；3.制作日期压制模具精度不良抛光芯棒和内孔配合不夹头设计不合理压制后外径即处于极下未葡完全清理压制模腔废料放置时间- 过长，电不 膨胀变化 形成不规 则锥度钱孔设篇破坏同心度燃箱处答位置温度不司压制模具磨损严重，容

10、易垫度废料垫入校孔 夹头未及时清理不同员工 操作手法 有差异客户精车余量小j方法不正确眇带纸过窟，包住铜片压制温度时间压力未按工艺壳与片甑 合不良某某某产品外径车不出成品族外轻超出下公差砂光后不检给同心度外径公差用 定不合理， 范围过大未按工艺留出端面不砂光耕后大木前量电化化小组组长：XXX小组成员：XXX、OOO日期：2016.1.7三.案例分析1 .作用用于确认两个变量之间，是否存在某种内在关系，有助于判明原因真假。2 .散布图的实施步骤1 .确定要调查的两个变量，收集相关的最新数据，至少3。个以上，最好5 0个2 .找出两个变量的最大值与最小值，将两个变量描入X轴与Y轴。3 .将相对应的

11、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。三.案例分析为确认XXX产品储存时间对内孔孔径影响，经试验获得以下数据:XXX产品自然大孔数据周内孔尺寸周内孔尺寸周内孔尺寸1 18.0432118.0492218.052928.0436128.0498228.053238.0446138.0506238.0531148.045148.0509248.053458.0458158.0512258.053468.0468168.0517268.0535178.047178.0519278.053688.0474188.0523288.05

12、3598.048198.0526298.0535108.048208.0526308.0536散点图寸 尺 孔 内时间：周四.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，丫也随之增大，称为正相关，如下图（c）正相关（弱）2.负相关（点子自左上至右下分布者）例子：投资率与失业率的关系（相关性强）例子：收入和消费的关系（相关性中）例子：体重与身高的关系（相关性弱）*温度油的粘度1x（d）负相关（强）例子：油的粘度与温度的关系（相关性强）y - x（e）负相关（中度）例子：举重力与年龄的关系（相关性中）y例子：血压与年龄的关系（f）负相关所 x年龄（相关性弱）3.无相关（点子分布无向

13、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（或以上两种情形均称之为无相关，如下图h jy（j）无相关例子：温度与气的关系（毫不相关）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 K-L例子：记忆与年龄的关系（曲线相关）第六章品管七大手法之六：直方图一.作用弄清众多数据的分布状态， 了解总体数据的中心和变异， 并能以此推测事物总体的发展趋 势。二.直方图（频数分布图）的制作步骤1 .收集同一类型的数据；2 .计算极差（全距）；3 .设定组数

14、，计算组距、组界、中心值；4 .制作频数表；5 .按频数值比例画横坐标、纵坐标；6 .按纵坐标画出每个矩形的角度，代表落在此矩形中的点数;7 .判读直方图（对过程状态分析）。.直方图举例为考核XXX产品在车削工序上的质量水平，随机在一批产品中抽样测得数据100个1.收集数据（见下表，单位： mmDATAKXnX1X2X3X4X5X6X7X8X9X10NO.133.05233.05833.06533.05933.05133.04933.05533.06533.05333.055NO.233.05633.05533.06333.05733.05133.0533.05633.04333.04833.

15、058NO.333.05833.04533.05533.04433.05133.06333.04733.05733.04933.053NO.433.05333.05233.06433.05233.05733.05233.05333.0733.05833.054NO.533.05633.05333.06833.05533.05733.05833.04833.05833.0633.049NO.633.04833.04733.06233.06933.0533.06233.0433.06533.05633.054NO.733.05233.04333.04333.05933.05233.06433.06

16、33.05433.05533.063NO.833.04333.05133.05633.05833.05233.05533.05233.0633.06233.061NO.933.05433.0633.05933.05933.04533.05933.04633.05733.06333.055NO.1033.05233.04833.05633.06333.06533.05533.05733.06533.05633.0482.算出极差Xmax= 33.070Xmin=33.040R =Xmax- Xmin=33.070-33.040=0.033.设定组数，计算组距、组界、中心值;数据总数50 1001

17、00 250250以上组数约6 10组约7 12组约10 20组 n=100,选组数11 ,测定值量小单位为 0.001（便于数据落在区间内）； 计算组距：h= = 0103 = 0. 002727之0. 003 ,取0.003 ; （h取值时要将小数位1111数约到测量值的精度（本案例为三位小数） ，如果取的组数刚好使得计算出的组距是测量 的精度，则调整组数，重新计算， h取值保持一个规则：取值必须大于计算出来的值，否 则会出现不包含样本的情况。 第一组下限值=Xmin测量翻成他=33.0395000122 第二组下限值（第一组上限值）=33.0395+0.003=33.0425 计算中心值

18、组中心值=组上限值+组下限值233. 039533. 0425第一组中心值= = 33.041 （以此类推）24.制作频数表（如下表）：组别组距上下限值中心值频数表133.0395-33.042533.0411233.0425-33.045533.0447333.0455-33.048533.0478433.0485-33.051533.059533.0515-33.054533.05318633.0545-33.057533.05622733.0575-33.060533.05916833.0605-33.063533.0629933.0635-33.066533.06571033.0665

19、-33.069533.06821133.0695-33.072533.07115.按频数画横坐标、纵坐标与直方图（如下图）外径：mm6.直方图的常见形态与判定不规则型不规则型正常型是正态分布，服从统计规律，制程正常缺齿型不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：1）有经验的人员故意做的假数据。2）测量仪器精确度不够，而品质要求的精确度较高，检验员只好进行估计3）次数分配不当，如作图时分组太多。4）较多特性差异的数据混杂在一起。偏态型不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：1）由习惯作业造成作业方法不对。2 ）工具、冶具、模具已经磨损或松。离岛型不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：

20、1）数据输入人员在输入的过程中，可能把 10.01输成10.1或1.012）制程中其它物料混入。3）机台设备在过程中出现特殊原因，产生了变异。高原型不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：1）新进人员做的假数据。2）经过全检挑选的数据。3）测量仪器精确度不够。双峰型不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：1）有两不同的组合，如两部机器或两家不同的供应商。2）在过程中有变异产生，而做了较大调整。不规格型不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：1 ）纯粹是不太熟悉直方图的人员做的假数据。2 ）数据太多或太少。3 ）品质实在太差，未经过全检的数据。第七章品管七大手法之七：控制图一.作用1

21、,能够判断品质是处于稳定状态还是处于异常状态。2 .可以确认不良对策是否有效。3 .可用作日常品质维护管理的主要工具。二.控制图的选择1 .控制图有两种基本类型：用于计量型数据的控制图和用于计数型数据的控制图。来自过程的数据是不连续的（如：通过和不通过，接收和拒收）就应使用计数型控制图。来自过程的数据是连续的（如：直径、长度）就应该使用计量型控制图。几种常用的控制图：均值极差图（X-R 图）、单值（I）图、移动极差（MI）图等属于计量型控制图，基于计数的或百分比数据的控制 图（如，p,np,c,u ）属于计数型控制图。控制图种类繁多，根据我司的实际情况，建议使用均值极差图（X-R图）和P图，以

22、下例子就分别针对这两种图展开。2 .控制图的引进：产品的重要特性尺寸需要引进控制图。三.控制图的数据收集1 .计量型数据的收集计量值的数据收集按一定时间间隔抽取一定的样本，然后进行测量，再将测量到的数值记录下来，搜集致少25组或125个以上的数据。收集来的数据要进行分组，每组所含之样本个 数称为样本数，用n表示，样本之组数以K表示，原则上一组数据为同一次收集的数据，使组 内不含异变数据，并使 n=5为最佳。（所以常用的抽样频率和抽样数为：每小时、每 2小时或 4小时抽一次，每次抽样 5只）抽样频率在初始阶段相对高一点， 在过程中如发现品质受控较稳定时， 可视情况斟情减少 抽样频率，当连续超过两

23、个月发现 CPK在2.0以上，且没有大幅的周期变化的特性， 则可放弃 该点做计量值控制。2 .计数值数据收集根据计数值的理论，计数值具有不连续性，但建议计数值也尽量做到连续抽取， 这样可以 预知下一批的检验时间， 也可以根据图形预测下步的品质状态， 更符合SPC的预测功能。计数 值的样本组数最好在 20组以上。四.控制图的常用系数表控制图常用系数表取 样 数n平均数管制图标准差管制图极差管制图中位数管制图个别值 管制图最大值与 最小值管 制图,_.x图管制界限中线管制界限中线管制界限管制界限管制界限管制界限界限系数AA1A21/C2B1B2B3B4d21/ d2d3D1D2D3D4A3D5De

24、E2A9M 3 A2C522.1213.7601.8800.56421.77250.0001.8430.0003.2671.1280.88650.8530.0003.6850.0003.2672.2240.0003.8652.6602.6951.8800.60331.7322.3941.0230.72361.38200.0000.8580.0002.5681.6930.59070.8880.0004.3580.0002.5751.2650.0002.7451.7721.8261.1870.46341.5001.8800.7290.79791.25330.0001.8080.0002.2662.

25、0590.48570.8800.0004.6980.0002.2820.8290.0002.3751.4571.5220.7960.38951.3421.5960.5770.84071.18940.0001.7560.0002.0892.3260.42890.8640.0004.9180.0002.1150.7120.0002.1791.2901.3630.6910.34161.2251.4100.4830.85851.15120.0261.7110.0301.9702.5340.39460.3480.0005.0780.0002.0040.5620.0002.0551.1841.2630.5

26、490.30871.1341.2770.4190.88821.12590.1051.5720.1181.8822.7040.36980.3330.2055.2050.0761.9240.5200.0781.9671.1091.1910.5090.28281.0611.1750.3730.90271.10780.1671.6380.1851.8152.847.035120.8200.3545.3070.1361.8640.4410.1391.9011.0541.1430.4320.26291.0001.0940.3370.91391.09420.2191.6090.2391.7612.9700.

27、33670.8080.5465.3940.1841.8160.4190.1871.8501.0101.1040.4120.246100.9491.0280.3080.92271.08370.2621.5840.2841.7163.0780.32490.7970.6875.4690.2231.7770.3690.2271.8090.9751.0720.3630.232110.9050.9730.2850.93001.07530.2991.5610.321136793.1730.31520.7870.8125.5340.2561.7440.9450.221120.8660.9250.2660.93

28、591.06840.3311.5410.3541.6453.2580.30690.7780.9245.5920.2841.7160.9210.211130.8320.8840.2490.94101.06270.3591.5230.3821.6183.3360.29980.7701.0265.6460.3081.6920.8990.202140.8020.8480.2350.94531.05790.3841.5070.4061.5943.4070.29350.7621.1215.6930.3291.6710.8800.194150.7750.8160.2230.94901.05370.4061.

29、4920.4281.5723.4720.28800.7551.2075.7370.3481.6520.8640.187160.7500.7880.2120.95231.05010.4271.4780.4481.5523.5320.28310.7491.2855.7790.3641.6360.8490.181170.7280.7620.2030.95511.04700.4451.4650.4661.5343.5880.27870.7431.3595.8170.3791.6210.9360.175180.7070.7380.1940.95761.04420.4611.4540.4821.5183.

30、6400.27470.7381.4265.8540.3921.6080.8240.170190.6880.7170.1870.95991.04180.4771.4430.4971.5033.6890.27110.7331.4905.8880.4041.5960.8130.166200.6710.6970.1800.96151.03960.4911.4330.5101.4903.7350.26770.7291.5485.9220.4141.5560.8030.161210.6550.6970.1730.96381.03760.5041.4240.5231.4773.7780.26470.7241

31、.6065.9500.4251.575220.6400.6620.1670.96551.03580.5161.4150.5341.4663.8190.26180.7201.6595.9790.4341.566230.6260.6470.1620.96701.03420.5271.4070.5451.4553.8580.25920.7161.7108.0060.4431.557240.6120.6320.1570.96841.03270.5381.3990.5551.4453.895025670.7121.7598.0310.4521.543250.6000.6190.1530.96961.03

32、130.5481.3920.5651.4353.9310.25440.7091.8046.0580.4591.541五.平均值一一极差控制图（x -R控制图）均值极差图的制作步奏五一收集数据选定工序，收集质量特性值，工序应较稳定，数据一般在100个以上。五一数据分组以4个或5个为一组，分成2025组。五一将各组数据纳入规定栏目内五一计算各组数据的平均值 XX- = Xl X2 Xn （精确到比观测量值多一位小数） =n五一计算总埴值»或中心:值 = X, Xc XX =2n （精确到比原始数据多二位小数）n五一计算各组n极差Ri = XmaX - Xmin五一计算极差的平均值 RR

33、R RRn五一计算上下控制界限 : UCLX=X A2RLCLx=x -4RUCR= D4 RLCLr=D3R画控制线X图在上，R图在下，横坐标表示样本号，组号或时间。纵坐标表示X值或R值，中心线用红色实线，控制界限用红色虚线。五一描点连线将各组X值和R值用点描在相应的控制图上，并用折线连续。 管制图的解读法规则一：有点超出控制界限内规则二：连续9点在管制中心线之同一则规则三：连续7点持续上升或下降规则四：连续14交替上升或下降规则五：连续3点有2点接近控制限规则六：连续15点在管制中心线下两侧一个（T区内规则七：连续8点在管制中心两侧但无点在一个b区平均值一一极差控制图（x - R控制图）实

34、例：例：QB590车外圆工序处于稳定状态，试作成 X - R控制图。日期1月3日1月4日1月5日1月6日1月7日1月8日时间9:5010:5011:5012:509:40010:4011:4012:409:5010:5011:5012:509:3010:3011:3012:309:3010:3011:3012:309:2010:2011:2012:2013:20批号12345678910111213141516171819202122232425X133.05233.05833.06533.05933.05133.04733.05533.06533.05333.05533.04833.0473

35、3.06233.06933.05033.06633.04033.06533.05633.05433.05833.05533.05133.06033.052X233.05633.05533.06333.05733.05133.04733.05633.04333.04833.05833.05233.04333.04333.05933.05233.06433.06033.05433.05533.06333.06333.04033.05533.05633.054X333.05833.04533.05533.04433.05133.06333.04733.05733.04733.05333.04333.

36、05133.05633.05833.05233.05533.05233.06033.06233.06433.06433.05033.05433.05533.063X433.05333.05233.06433.05233.05733.05233.05333.07033.05833.05433.05433.06033.05933.05933.04533.05933.04633.05733.06333.05533.05333.05233.06033.06533.061X533.05633.05333.06833.05533.05733.05833.04833.05833.06033.04933.05

37、233.04833.05633.06333.06533.05533.05733.06533.05633.04833.05933.04633.05733.06133.055x33.05533.05333.06333.05333.05333.05333.05233.05933.05333.05433.05033.05033.05533.06233.05333.06033.05133.06033.05833.05733.05933.04933.05533.05933.057R0.0060.0130.0130.0150.0060.0160.0090.0270.0130.0090.0110.0170.0190.0110.0200.0110.0200.0110.0080.0160.0110.0150.0090.0100.011利用公式计算下列数据:Xi X2 xn33.05533. 05333.05725=33.055R RRn 0. 0060.0130. 011=0.013R = _ = n _25UCLX =x + A2R =33.055+0.577 X 0.013=33.063LCLx =x - A2R =33.055-0.577 乂 0.013=33.048UC