QC七大手法new

1、1QC QC 七工具介紹七工具介紹培训师：培训师：2层别法层别法特性特性要因图要因图柏拉图柏拉图检查表检查表散布图散布图直方图直方图控制图控制图QC 七工具七工具3一、层别法一、层别法 1.定义定义：层别法又：层别法又称分层法、归类法称分层法、归类法或分组法。层别法或分组法。层别法是是QC工具中最基本工具中最基本的概念的概念/方法。方法。质量问题往往是多种因素的质量问题往往是多种因素的综合结果。为了使原因分析综合结果。为了使原因分析清楚，问题判断准确，最有清楚，问题判断准确，最有效的办法就是将数据分层效的办法就是将数据分层把数据按各种影响质量的因把数据按各种影响质量的因素分别整理、层层分析，从

2、素分别整理、层层分析，从而使分析准确无误。这种分而使分析准确无误。这种分别整理数据的分析方法叫做别整理数据的分析方法叫做层别法。层别法。分层分得越细，判断就越准确。分层分得越细，判断就越准确。42. 2. 分层的类别：分层的类别： 可以根据具体情况采用不同的分层类别，常见的有：可以根据具体情况采用不同的分层类别，常见的有： 按个人分按个人分 现场分现场分 班次分班次分 经验分经验分 (1) 人人 按机器分按机器分 按工、夹具分按工、夹具分 (2) 机器机器 按来源分按来源分 按品种分按品种分 按生产批次分按生产批次分(3)材料材料 52. 2. 分层的类别：分层的类别： 按加工按加工 装配装配

3、 测量测量 检验等工种分检验等工种分(4) 方法方法 按室内按室内 室外室外 温湿度温湿度 电磁场等分电磁场等分(5) 环境环境 按上午按上午 下午下午 白班白班 晚班分晚班分(6)时间时间 按发生情况按发生情况 发生位置分发生位置分(7)其它其它63. 3. 层别法的应用：层别法的应用： (1) 紧记：人、机、料、法，环紧记：人、机、料、法，环(4MIE)，是，是工厂中分析品质问题的最主要因素。工厂中分析品质问题的最主要因素。(2) QC工具中的直方图、特性要因图，散工具中的直方图、特性要因图，散布图，柏拉图等方法，都常结合分层的布图，柏拉图等方法，都常结合分层的方法进行，否则，难以得出有益

4、的结论。方法进行，否则，难以得出有益的结论。7SLSUX(a)全体直方图全体直方图(3) 实例实例 (直方图的层别分析直方图的层别分析) 同一另件在同一另件在2台不同的设备上加工。对它们的加工台不同的设备上加工。对它们的加工件混在一起进行检查，做出直方图件混在一起进行检查，做出直方图(a) 8 现区分设备层别，对两台设备的加工件分别做出直方图。现区分设备层别，对两台设备的加工件分别做出直方图。 SLSUXSLSUX设备设备1设备设备2加工的另件变差大，须考虑改善。加工的另件变差大，须考虑改善。2号设备号设备9二、特性要因图二、特性要因图 1.定义定义：特性要因图方法通过对某个品质特性：特性要因

5、图方法通过对某个品质特性存在的问题进行全面彻底地思考分析，用一鱼存在的问题进行全面彻底地思考分析，用一鱼骨状骨状( (树枝状树枝状) )的图形将结果及其潜在的的图形将结果及其潜在的( (可能的可能的) )原因的因果关系表示出来。原因的因果关系表示出来。 特性要因图又称因果图或鱼骨图。特性要因图又称因果图或鱼骨图。 10二、特性要因图二、特性要因图 2. 2. 如何作特性要因图：如何作特性要因图：( (详见例图详见例图) ) (a) (a) 明确要分析改善的具体特性；明确要分析改善的具体特性； (b) (b) 画出特性画出特性( (结果结果) )与主骨；与主骨； (c)(c) 选取影响该结果的要

6、因，画出鱼的大骨，选取影响该结果的要因，画出鱼的大骨， 在骨端标记此要因；在骨端标记此要因； (d)(d) 对大骨的要因细细追究，就可以在大骨上对大骨的要因细细追究，就可以在大骨上 画出中骨，小骨，细骨，直到找到可以采画出中骨，小骨，细骨，直到找到可以采 取措施的原因为止。取措施的原因为止。 (e) (e) 全面检查要因是否有遗漏，如有应补上。全面检查要因是否有遗漏，如有应补上。 对特别主要的要因附以标记，以重点改善之。对特别主要的要因附以标记，以重点改善之。 11二、特性要因图二、特性要因图 3. 3. 注意事项：注意事项： (a)(a) 对特性要描述的具体，不能只说对特性要描述的具体，不能

7、只说另件质量不另件质量不 好，要具体指出是什么质量特性存在什么问题。好，要具体指出是什么质量特性存在什么问题。 (b)(b) 一个特性一张图。一个另件可能有几个特性不符一个特性一张图。一个另件可能有几个特性不符 合要求，例如合要求，例如 尺寸超差，擦花等，每一种特性应尺寸超差，擦花等，每一种特性应 分别做出各自的因果图。分别做出各自的因果图。 (c) (c) 要因的分析应尽可能深入细致，穷追到底要因的分析应尽可能深入细致，穷追到底( (脑力脑力 激荡方法激荡方法) )。 (d)(d) 要因图只是分析原因的方法，不要把对策也混于要因图只是分析原因的方法，不要把对策也混于 其中。其中。12 4.

8、4. 例图：例图： PCB表表 面面擦擦花花训练表面/清洁理念新手人员人员开料机刀口升降机正确拿板搬运车温湿度地面仓管进料检查指套垫板环境环境机器机器/设施设施材料材料方法方法台面通道接板器刷轮辘131. 1.定义：定义：影响产品质量的因素虽然很多影响产品质量的因素虽然很多, , 但通常只但通常只有关键的少数原因有关键的少数原因(不超过不超过20%)起着主要作用起着主要作用(对结果的影响占对结果的影响占80%)。这种被称为。这种被称为20/80规律规律是由意大利经济学家帕雷托是由意大利经济学家帕雷托(Parefo)提出的，并提出的，并得出一种能反映这种规律的图，称为柏拉图。得出一种能反映这种规

9、律的图，称为柏拉图。三、三、 柏拉图柏拉图柏拉图又叫排列图或帕雷托图。柏拉图又叫排列图或帕雷托图。 14三、柏拉图三、柏拉图2. 如何做柏拉图：如何做柏拉图： (a) 确定作图的分类项目确定作图的分类项目 为了做柏拉图，首先要定出分类方法及项目，如可按为了做柏拉图，首先要定出分类方法及项目，如可按 不合格项目、瑕疵、不同班次、不同设备等进行分类。下不合格项目、瑕疵、不同班次、不同设备等进行分类。下例按不合格项目分类。例按不合格项目分类。 (b) 定出做记录的期限定出做记录的期限 只要有足够数据即可，时间不宜过长。只要有足够数据即可，时间不宜过长。 (c) 按分类项目进行统计，汇总成统计表格。按

10、分类项目进行统计，汇总成统计表格。 (d) 在直角坐标低上按频数大小从左到右画直方图，等宽不在直角坐标低上按频数大小从左到右画直方图，等宽不留间际。留间际。 (e) 画累积频率折线。让折点位于直方宽度的画累积频率折线。让折点位于直方宽度的 中间中间。15三、柏拉图三、柏拉图1. 范例：范例： 某部门将上个月生产的产品作出统计，总不良率某部门将上个月生产的产品作出统计，总不良率414个，其个，其统计表如下：统计表如下：序号序号不良项目不良项目不良数不良数不良率不良率累计比率累计比率1破损破损19547.1%47.1%2变形变形9021.7%68.8%3刮痕刮痕6515.7%84.6%4尺寸超差尺

11、寸超差4510.9%95.5%5其他其他194.6%100%合计合计414100%16三、柏拉图三、柏拉图2001601208040195654519破损破损变形变形刮痕刮痕尺寸超差尺寸超差其他其他9047.1%95.5%100%80%60%40%20%68.8%84.6%100%制定：王制定：王 元元 日期：日期：2001.01.0117检查表是发现、分析、解决问题的十分常用的工检查表是发现、分析、解决问题的十分常用的工具。具。 四、检查表：四、检查表： 检查表定义检查表定义 将原始测量检查的数据、项将原始测量检查的数据、项目、一项一项地无遗漏地整理成极方便的目、一项一项地无遗漏地整理成极方

12、便的记录用的表格，且定期检查。记录用的表格，且定期检查。 检查表类型：检查表类型： 用于记录用于记录 用于调查用于调查 有于设备维护有于设备维护18 制作要点及程序：制作要点及程序： 符合目的符合目的 简单明了简单明了 检查项目符合要求检查项目符合要求(工艺要求、工艺指导工艺要求、工艺指导书、操作规范、操作顺序书、操作规范、操作顺序) 根据实际情况、不断核准修订根据实际情况、不断核准修订 数据真实、明确、不含糊数据真实、明确、不含糊 标准化，规范化标准化，规范化(避免因人而异避免因人而异) 制作方法：制作方法：(实例说明实例说明)四、检查表：四、检查表： 19例例1 1： 不合格成品检查表不合

13、格成品检查表 产品编号_生间班组_生产日期_编号不良项目数量(本)小计比率(%)1缺页正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正10336.42污损正正正正正正正正正正正正正正正正8028.33封面订错正正正正正正5017.64页码错乱正正正正正正3010.75纸张破损正正正正207.06其它0总计283283100谙明检查者：_审核者：_这种表格把记录、整理数据及作频数分布这三个步骤合为一步，用起来十分方便。这种表格把记录、整理数据及作频数分布这三个步骤合为一步，用起来十分方便。 20例例2 2： 某产品外观瑕疵位置分布某产品外观瑕疵位置分布 21例例3 3：轴径 检查统计表另种编号_ 日期：

14、 _ 测量者：_标准尺寸_2.1_ 车床号：_检查数 _ 加工者：_ 尺寸1.51.61.71.81.92.02.12.22.32.42.52.6频数137101420181210831353025201510522五、散布图：五、散布图： 1. 定义：定义： 散布图又称散点图或相关图，是用来散布图又称散点图或相关图，是用来分析两个相应变量之间是否存在相关关系的一分析两个相应变量之间是否存在相关关系的一种图示方法，简单方便而又能说明问题，在企种图示方法，简单方便而又能说明问题，在企业中得到广泛应用。业中得到广泛应用。 2. 实例实例 a) 目的：目的： 分析和研究某种金属材料的淬火分析和研究某

15、种金属材料的淬火后硬度和烧溶温度之间的相关性；后硬度和烧溶温度之间的相关性； b) 首先通过实验统计出相关数据如下表首先通过实验统计出相关数据如下表(一般要求数据量一般要求数据量30)；23五、散布图：五、散布图： 2. 实例实例 c) 找出数据找出数据X、Y的最大值的最大值 和最小值；和最小值； d) 在在XY座标低上画出纵轴、横轴，并依座标低上画出纵轴、横轴，并依据据X、Y的最大值、最小值决定刻度和的最大值、最小值决定刻度和长度；长度； e) 将各对数据点在相应的座标上，如果数将各对数据点在相应的座标上，如果数据点重合则画为据点重合则画为 ； f) 记录样本数、日期、特征及单位，制作记录样

16、本数、日期、特征及单位，制作者等必要事项。者等必要事项。 24图例：图例： NO烧熔温烧熔温度度Y硬硬度度NO烧熔温烧熔温度度Y硬硬度度NO烧熔温烧熔温度度Y硬硬度度123456789108108908508408508908708608108204756484554595051425311121314151617181920840870830830820820860870830820525351454648555549442122232425262728293081085088088084088083086086084044535457505446525049 的最大值的最大值=890 Y

17、的最大值的最大值=59 最小值最小值=810 最小值最小值=42 25Y 数数据 之据 之范围范围 6058565452504846444240硬度硬度 y数据之范围数据之范围800810 820 830 840 850860870 880890烧熔温度烧熔温度xx图例：图例： 26图例：图例： 6058565452504844464240800820840860880890例：数据打点法NO.2（X=890，Y=56）硬度 yNO.1（X=810，Y=47）27图例：图例： 硬度 y6058565452504844464240800820840860880890n=30时间=9/259/29

18、制品名：SA-50单位：压延课绘图者：林武东绘制日：10/1283. 3.几种典型的散布图几种典型的散布图 Ya)强性正相关强性正相关Yb)强线性正相关强线性正相关293. 3.几种典型的散布图几种典型的散布图Yc)线性不相关线性不相关Yd)强线性负相关强线性负相关303. 3.几种典型的散布图几种典型的散布图 Ye)弱线性负相关弱线性负相关Yf)非线性相关非线性相关31六、直方图：六、直方图： 1、定义：、定义：直方图是将所收集的测定值或直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为数据之全距分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内之测量值所出现横轴，并将各区间内之测量值所出现次

19、数累积而成的面积，用柱子排起来次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，故又称之为柱状图。的图形，故又称之为柱状图。 32例如下图所示：例如下图所示：a) a) 频数分布表频数分布表组号组号组界组界组中点组中点划记划记频数频数频率频率累积累积频率频率1123.5127.5125.5140.0700.0702127.5131.5129.570.0350.1053131.5135.5133.5110.0550.1604135.5129.5137.5130.0650.2255139.5143.5141.5340.1700.3956143.5147.5145.5370.1850.5807147.5151

20、.5149.5210.1600.7408151.5155.5153.5230.1150.8559155.5159.5157.5130.0650.92010159.5163.5161.5100.0500.97011163.5167.5165.540.0200.99012167.5171.5169.520.0101.000合计合计20033例如下图所示：例如下图所示：b) b) 直方图直方图40302010次次数数SL=130SU=190n=200 x=145.5s=9.76制品名：制品名：工程名：工程名：期间：期间：作成月日：作成月日：作成者：作成者：125.5 135.5 141.5 149.

21、5157.5 165.5342 2、如何制作直方图：、如何制作直方图： a) 计算数据的变化范围。计算数据的变化范围。 已知：上例所使用的已知：上例所使用的200个数据的个数据的 最大值最大值=172 最小值最小值=124 极差极差R=172-124=48 b) 根据样本大小根据样本大小n按按k表确定组数。表确定组数。 n数数组数组数(k)50500100100250250576107121012本例本例n=200,故选故选k=12 35 c) 计算组距计算组距h h=(如有小数点，可以取整数如有小数点，可以取整数) d) 确定边界值。为避免数据落在边界上，可取确定边界值。为避免数据落在边界上

22、，可取测量单位的测量单位的1/2作分界，本例中的组界为作分界，本例中的组界为123.5、143.5、171.5。 e) 制作制作“频数分布表频数分布表”，(前面的表格前面的表格) f) 以频数分布为基础，制作以频数分布为基础，制作“频数直方图频数直方图”或或“频率直方图频率直方图”。2 2、如何制作直方图：、如何制作直方图：363、直方图的应用：、直方图的应用： 过程控制中常见的直方图形过程控制中常见的直方图形 a)正正常常型型中间高，两边低，左右基本对中间高，两边低，左右基本对称称b)偏偏向向型型中间高，两边低，但高峰偏向中间高，两边低，但高峰偏向一侧，左右不对称。一侧，左右不对称。人为干涉

23、造成，例如孔径一般人为干涉造成，例如孔径一般偏小，轴径一般偏大。偏小，轴径一般偏大。c)双双峰峰型型出现两个高峰。出现两个高峰。往往是因为来自两个总体的数往往是因为来自两个总体的数据混在一起所致，分层检测统据混在一起所致，分层检测统计便可。计便可。373、直方图的应用：、直方图的应用： d)孤孤岛岛型型出现远离主分布的次分布，有出现远离主分布的次分布，有如小孤岛。往往因为过程条件如小孤岛。往往因为过程条件产生了较明显的变化，如有原产生了较明显的变化，如有原材料混杂，操作疏忽等。材料混杂，操作疏忽等。e)低低峰峰型型可能由于过程中某种倾向性因可能由于过程中某种倾向性因素缓慢作用所致。素缓慢作用所

24、致。f)高高峰峰型型可能数据来自已经过筛选再使可能数据来自已经过筛选再使用的总体。用的总体。g)锯锯齿齿型型原因是直方图分组不当或者测原因是直方图分组不当或者测量误差过大所致量误差过大所致38七、控制图七、控制图 1) 定义：定义：将一个过程定期将一个过程定期(定时定时)收集的样本数据收集的样本数据按时间顺序点绘而成的一种图示技术。控制图按时间顺序点绘而成的一种图示技术。控制图可展示过程变异并发现变异，进而采取预防措可展示过程变异并发现变异，进而采取预防措施，是过程控制的重要方法。施，是过程控制的重要方法。控制图控制图(SPCSPC图或休哈特图图或休哈特图) 39七、控制图七、控制图 2) 控

25、制图的分类控制图的分类 任何反映产品或过程特性的变量任何反映产品或过程特性的变量(计量数据计量数据)或属性或属性 (计数特性计数特性)都可以绘制控制图。都可以绘制控制图。 a) 计量值控制图。计量值控制图。 计量值是指连续的，分布区间是无限的质量特征计量值是指连续的，分布区间是无限的质量特征值，例如长度、重量、速度、强度和电阻等。值，例如长度、重量、速度、强度和电阻等。 b) 计数值控制图。计数值控制图。 计数值是指按个数数得的非连续性取值的质量特计数值是指按个数数得的非连续性取值的质量特征值，如疵点数、不合格品数等。征值，如疵点数、不合格品数等。40七、控制图七、控制图 3) 计量值控制图计

26、量值控制图 本节介绍最常用的本节介绍最常用的“均值一极差均值一极差( -R)控制图。控制图。”通通常，平均值控制图和极差常，平均值控制图和极差R控制图联合用于监控计量控制图联合用于监控计量值连续的生产过程。值连续的生产过程。41 3) 计量值控制图计量值控制图组号组号12345678910111213X146494854534749474748484852X251515250495452454652515152X354525250495152535350505351X452505246535151505048505048X548505450495150515151465053X50.250.4

27、51.650.050.650.850.849.249.449.849.050.451.2R834847387455542 3) 计量值控制图计量值控制图组号组号141516171819202122232425X1485153494752485146505050X2505149484950485253505451X3475153504952525051485051X4495246505047484951504951X5515148525249525450505146X49.051.249.849.849.45049.651.251.249.650.849.8R41745545727543 3)

28、计量值控制图计量值控制图0510152025RXCL=5.08UCL=10.74LCL=47.22CL=50.15UCL=53.0844 4) 计量值的控制图实例计量值的控制图实例 假定我们已经定期地依序收集了如前表所示的K=25组数据(样本组)每一组数据各包括n=5个数据(样本大小)。 a. 计算各组平均值 = 例如：第14组 样本大小各种的数据之和n0 .495514947504845 4) 计量值的控制图实例计量值的控制图实例 b. 计算各组的R值： R=组内最大值(L)-组内最小值 例如：第14组 R=51-47=4 c. 总平均值计算 本例中总平均值=KK组数之和各组15.50252

29、 .51.2 .514946 4) 计量值的控制图实例计量值的控制图实例 d. 总平均值的计算： 本例中KRKRR组数之和08. 5255.14R47 e. 控制图的控制界限： 中心线CL= 上限UCL= +A2R 下限 LCL= -A2R A2值为根据样本大小查表所得 4) 计量值的控制图实例计量值的控制图实例 48 4) 计量值的控制图实例计量值的控制图实例 -R控制图用系数表 样本大小样本大小控制图控制图R控制图控制图(n)A2D3D4D2d321.880 3.2681.1280.85331.023 2.5741.6930.88840.729 2.2822.0590.88050.577

30、2.1142.3260.86460.483 2.0042.5340.84870.4190.0761.9242.7040.83380.3730.1361.8642.8470.82290.3370.1841.8162.9700.808100.3080.2231.7773.0780.797本例中 CL= =50.15 UCL= +AR=50.15+0.5774=53.08 LCL= - A2R=50.15-0.5774=47.22 49 4) 计量值的控制图实例计量值的控制图实例 f. R控制图的控制界限： 中心线CL=R=5.08 上限 UCL=D4R=2.1145.08=10.74 下限 LCL

31、= D3R=(注：n=2-6时， 不考虑下限)50 4) 计量值的控制图实例计量值的控制图实例 g. 依上面的计算值，制作控制图( -R控制图) 注意事项： 1）R控制图之上下限间隔取30mm为宜并刻度之； 2）中心线画黑实线，上下限线画虚线； 3）将各组的 、R值依序标点到图上，同一组的 和R应该位于同一纵轴上； 控制图应记录：控制图名称；控制项目；工程名称；产品名称；规格值；检测记录表；抽样方式；组的大小；管理者姓名等。 515) 计数型控制图计数型控制图 a. 类型：常用的计数型控制图有 1）P控制图-控制不合格率(百分率) 2）C控制图-控制缺陷数 b. 瑕疵数(C)控制图 1) 当计

32、数检验的个数相对于被检验的对象的总体很少时，通常采用C图。 C表示每个检查单位内的瑕疵数，例如净化厂房的尘埃个数、铝板的划伤面积、铸件的气孔或溶液中的杂质等。 如果总体瑕疵率为P，总体所含的检查单位个数为n,当np5且n足够大时可采用C图。525) 计数型控制图计数型控制图 2) 产品上的疵点， 在正常生产时应服从“泊松分布” P(c=d)=其中C为总体的平均瑕疵数 =c,且c= 。我们用作为的估计，可导出C图的控制上限公式为： CL= UCL= +3 LCL= -3.)2 , 1 , 0(!deddCCCCC53如果 较小时，按上述方法计算误差较大，可按“泊松分布表”直接得到C的界限值，如下

33、表所示： C图上下界限数值表 5) 计数型控制图计数型控制图 0.20.40.60.81.01.52.03.04.05.06.07.08.09.010.0UCL2334567910121415171819LCL000000000011122CC545) 计数型控制图计数型控制图 3) 的取得一般有两个途径： a. 从以往稳定生产时的统计； b. 以最近生产的一批(不少于25个样组)的C数值取平均值。 4) 实例： 问题：每5个铸件为一样组，经X光透视检验，共检验了10个样组的气孔数为： 根据以往的经验知 =9，试问这10组铸件生产是否正常？ C组件12345678910C 1069104816

34、10125C555) 计数型控制图计数型控制图 解 ：a.由于 =9是已知数，查表 =9时，UCL=18， LCL=2 b.作C控制图 铸件气孔控制图(C控制图) 091812345678910UCL=18LCL=2CL=9CC565) 计数型控制图计数型控制图 5) 由C控制图看到，10组铸件的气孔数全部落在控制限内，因此铸件生产是正常的 * 如果不知道 值时，可以把C加总取平均值，如上例中 C=10+6+9+5=90 =CC9109057 c. 百分率百分率P控制图控制图 (1) 对计数数据来说，当计数的总数(疵点、不合格品数等)所占的比例较大时，数据就不再服从“泊松分布”,所以也就不能用

35、C控制图来控制质量了。 我们把数据折成百分率(不合格品率，破损率等)，这类数据称为百分率数据，简称P数据。用P数据作品控制图称为百分率P控制图，简称P图。 (2) 把产品按两种属性(如合格和不合格)来分类时，只要这些样组是从一个质量稳定的总体内随机抽取的，它们的计数数值服从二项分布。 (3) 如果像C图那样列出不同的 和n的对应关系，表的篇幅很大，虽有公式可算，但计算很麻烦。5) 计数型控制图计数型控制图585) 计数型控制图计数型控制图 (a) 计算不良品率，并记录入表中 例如：NO.1 P1= NO.2 P2= NO.3 P3=24. 05012nn16. 0508nn16. 0559nn595) 计数型控制图计数型控制图 (b) 计算平均不良品率 = 经计算得出 所以 =n)(n)(全检查个数全体不良个数200n980n20. 0980200605) 计数型控制图计数型控制图 (c) 控制限的计算 中心线CL= =0.20上控限UCL= +3 下控限 LCL= -3其中所以 UCL=0.20+3 LCL=0.20-3n)1(n)1(4920980knn372.