品管七大手法(培训资料).ppt_[修复的]

1、讲讲 授授 内内 容：容：第一章第一章 数据与图表数据与图表第二章第二章查检表查检表第三章第三章 层别法层别法第四章第四章 柏拉图法柏拉图法第五章第五章 特性要因图法特性要因图法第六章第六章 散布图散布图第七章第七章 直方图直方图第八章第八章 管制图管制图 原原 因现因现 象象例一：有人经过塑胶部摔倒，主管例一：有人经过塑胶部摔倒，主管立即感到现场，发现地上有油请这立即感到现场，发现地上有油请这属于什么？属于什么？例二：部门主管向你反应，近期工例二：部门主管向你反应，近期工作忙？希望能够增加人手，请问你作忙？希望能够增加人手，请问你会如何回答？会如何回答？为什么有为什么有人会摔倒？人会摔倒？第

2、一章第一章 数据与图表数据与图表一一.何谓数据何谓数据? 就是根据测量所得到的数值和资就是根据测量所得到的数值和资料等事实料等事实.因此形成数据最重要的基本因此形成数据最重要的基本观念就是观念就是:数据数据=事实事实二二.运用数据应注意的重点运用数据应注意的重点: 1.收集正确的数据收集正确的数据2.避免主观的判断避免主观的判断3.要把握事实真相要把握事实真相三三.数据的种类数据的种类 A.定量数据定量数据:长度长度.时间时间.重量等测量所得数据重量等测量所得数据,也称计也称计量值量值;(特点连续不间断特点连续不间断)以缺点数以缺点数,不良品数来作为计算不良品数来作为计算标准的数值称为计数值标

3、准的数值称为计数值.(特点离散性数据特点离散性数据) B.定性数据定性数据:以人的感觉判断出来的数据以人的感觉判断出来的数据,例如例如:水果水果的甜度或衣服的美感的甜度或衣服的美感.四四.整理数据应注意的事项整理数据应注意的事项 1.问题发生要采取对策之前问题发生要采取对策之前,一定要有数据作为依一定要有数据作为依据据2.要清楚使用的目的要清楚使用的目的3.数据的整理数据的整理,改善前与改善后所具备条件要一致改善前与改善后所具备条件要一致4.数据收集完成之后数据收集完成之后,一定要马上使用一定要马上使用.第二章第二章 查检表查检表一一.何谓查检表何谓查检表? 为了便于收集数据为了便于收集数据,

4、使用简单使用简单记号填记并予统计整理记号填记并予统计整理,以作进以作进一步分析或作为核对、检查之用一步分析或作为核对、检查之用而设计的一种表格或图表。而设计的一种表格或图表。(用用来检查有关项目的表格来检查有关项目的表格)二二.查检表的种类查检表的种类 查检表以工作的种类或目的查检表以工作的种类或目的可分为记录用查检表、种点检用可分为记录用查检表、种点检用查检表两种。查检表两种。(1)记录用记录用(或改善用或改善用)查检表查检表主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目、主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目、不良原因、工程不良原因、工程 分布、缺点位置等情形分布、缺点位置等情形.其中有其中有

5、: (a)原因别、机械别、人员别、缺点别、原因别、机械别、人员别、缺点别、不良项目别不良项目别(b)位置别位置别(2)点检用查检表主要功用是为要确认作业实施、点检用查检表主要功用是为要确认作业实施、机械整备的实施情形机械整备的实施情形,或为预防发生不良事故、或为预防发生不良事故、确保安全时使用确保安全时使用如如:机械定期保养点检表、登山装备点检表、不机械定期保养点检表、登山装备点检表、不安全处所点检表安全处所点检表四、四、 查检表的作法查检表的作法(1)明确目的明确目的-将来要能提出改善对策数据将来要能提出改善对策数据,因之因之 必需把握现状解析必需把握现状解析,与使用目的相配合与使用目的相配

6、合(2)解决查检项目解决查检项目-从特性要因图圈选的从特性要因图圈选的46项决项决定之定之(3)决定抽检方式决定抽检方式-全检、抽检全检、抽检(4)决定查检方式决定查检方式-查检基准、查检数量、查检时查检基准、查检数量、查检时间与期间、查检对象之决定、并决定收集者、记间与期间、查检对象之决定、并决定收集者、记录符号录符号(5)设计表格实施查检设计表格实施查检五五. .查检表的使用查检表的使用数据收集完成应马上使用数据收集完成应马上使用,首先观察整体首先观察整体数据是否代表某些事实数据是否代表某些事实?数据是否集中数据是否集中在某些项目或各项目之间有否差异在某些项目或各项目之间有否差异?是是否因

7、时间的经过而产生变化否因时间的经过而产生变化?另外也要另外也要特别注意周期性变化的特殊情况特别注意周期性变化的特殊情况. 查检表查检表 统计完成即可利用统计完成即可利用QC七大手法七大手法中的柏拉图加工整理中的柏拉图加工整理,以便掌握问题的重以便掌握问题的重心心.查检表操作者操作者不良种类不良种类 月月 日日月月 日日A尺寸尺寸缺点缺点材料材料其他其他B尺寸尺寸缺点缺点材料材料其他其他第三章第三章 层别法层别法一一. .何谓层别法何谓层别法? ?层别法就是针对部门别层别法就是针对部门别.人别人别.工作方法别工作方法别.设备设备.地点等所收集的数据地点等所收集的数据,按照它们共同的按照它们共同的

8、特征加以分类特征加以分类.统计的一种分析方法统计的一种分析方法.也就是也就是为了区别各种不同原因对结果的影响为了区别各种不同原因对结果的影响,而以个而以个别原因为主别原因为主,分别统计分析的一种方法分别统计分析的一种方法.二、层别的对象与项目二、层别的对象与项目2.12.1时间的层别时间的层别 小时别、日期别、周别、月别、季节别小时别、日期别、周别、月别、季节别.等等. .例例: :制程中温度的管理就常以每小时来层别制程中温度的管理就常以每小时来层别. .2.22.2作业员的层别班别、操作法别、熟练度别、年龄别、作业员的层别班别、操作法别、熟练度别、年龄别、 性别、性别、 教育程度别教育程度别

9、.等等. .例例: : A A班及班及B B班的完成品质量层别班的完成品质量层别. .2.32.3机械、设备的层别场所别、机型别机械、设备的层别场所别、机型别 、年代别、年代别 、工具别、工具别 、 编号别、速度别编号别、速度别.等等. .例例: :不同机型生产相同产品以机型别来分析其不良率不同机型生产相同产品以机型别来分析其不良率. 2.4. 2.4作业条作业条件的层别件的层别 温度别、温度别、 湿度别、压力别湿度别、压力别 、天气别、天气别 、 作业时间别、作业作业时间别、作业方法别方法别 、测定器别、测定器别.等等. .例例: :对温度敏感的作业现场所应记录其温湿度对温度敏感的作业现场所

10、应记录其温湿度, ,以便温湿度变化时以便温湿度变化时能层别比较能层别比较. .二、层别的对象与项目二、层别的对象与项目 2.52.5原材料的层别原材料的层别 供应者别、供应者别、 群体批别、制造厂别群体批别、制造厂别 、产地别、产地别 、材、材质别、大小质别、大小类类别、贮藏期间别、成分别别、贮藏期间别、成分别.等等. .例例: :同一厂商供应的原材料也应做好批号别同一厂商供应的原材料也应做好批号别, ,领用时均能加领用时均能加以层别以层别, ,以便了解各批原料的质量以便了解各批原料的质量, ,甚至不良发生时更能迅甚至不良发生时更能迅速采取应急措施速采取应急措施, ,使损失达最小的程度使损失达

11、最小的程度. . 2.6 2.6测定的层别测定的层别 测定器别、测定者别、测定方法别测定器别、测定者别、测定方法别.等等. . 2.7 2.7检查的层别检查的层别 检查员别、检查场所别、检查方法检查员别、检查场所别、检查方法.等等. . 2.8 2.8其他其他 良品与不良品别、包装别、搬运方法别良品与不良品别、包装别、搬运方法别.等等. .三三.层别法的使用层别法的使用活用层别法时必须记住三个重点活用层别法时必须记住三个重点: :1 1. .在收集数据之前就应使用层别法在收集数据之前就应使用层别法 在解决日常问题时在解决日常问题时, ,经常会发现对于收集来的经常会发现对于收集来的数据必须浪费相

12、当多的精神来分类数据必须浪费相当多的精神来分类, ,并作再一次并作再一次的统计工作的统计工作. .在得到不适合的数据在得到不适合的数据, ,如此又得重新如此又得重新收集收集, ,费时又费力费时又费力. .所以在收集数据之前应该考虑所以在收集数据之前应该考虑数据的条件背景以后数据的条件背景以后, ,先把它层别化先把它层别化, ,再开始收集再开始收集数据数据.(.(在做查检时在做查检时, ,考虑适当分类考虑适当分类) )2.QC2.QC手法的运用应该特别注意层别法的使手法的运用应该特别注意层别法的使用用. .QCQC七大手法中的柏拉图七大手法中的柏拉图. .查检表查检表. .散布图散布图. .直方

13、图和管制图都必须以发现的问题或原直方图和管制图都必须以发现的问题或原因来作层别法因来作层别法. .例如制作柏拉图时例如制作柏拉图时, ,如果设定太多项目或如果设定太多项目或设定项目中其他栏所估的比例过高设定项目中其他栏所估的比例过高, ,就不就不知道问题的重心知道问题的重心, ,这就是层别不良的原因这就是层别不良的原因. .别外直方图的双峰型或高原型都有层别的别外直方图的双峰型或高原型都有层别的问题问题. .三三. .管理工作上也应该活用层别法管理工作上也应该活用层别法这是一张营业计划与实际比较图这是一张营业计划与实际比较图, ,可以知道营业成绩可以知道营业成绩来达成目标来达成目标, ,如果在

14、管理工作上就用层别法的概念先如果在管理工作上就用层别法的概念先作分类的工作作分类的工作, ,以以商品别商品别作业绩比较表作业绩比较表, ,可查出那种商可查出那种商品出了问题品出了问题. .如再以营业单位别销售落后业绩产品的如再以营业单位别销售落后业绩产品的层别化再比较即可发现各单位对这种产品的销售状况层别化再比较即可发现各单位对这种产品的销售状况. .如对业绩不理想的单位如对业绩不理想的单位, ,以营业人员别化即可发现各以营业人员别化即可发现各营业人员的状况营业人员的状况, ,如此问题将更加以明确化如此问题将更加以明确化. .以上的说明中可以发现管理者为了探究问题的真正原以上的说明中可以发现管

15、理者为了探究问题的真正原因因, ,分别使用了商品别分别使用了商品别, ,单位别单位别. .人别等层别手法人别等层别手法, ,使得使得间题更清楚间题更清楚, ,这就是层别法的观点这就是层别法的观点. .二二. .柏拉图的制作方法柏拉图的制作方法1.1.决定不良的分类项目决定不良的分类项目2.2.决定数据收集期间决定数据收集期间, ,并且按照分类项目并且按照分类项目收集数据收集数据. .3 3. .记入图表纸并且依数据大小排列书出柱记入图表纸并且依数据大小排列书出柱形形. .4 4. .点上累计值并用线连结点上累计值并用线连结. .5 5. .记入柏拉图的主题及相关数据记入柏拉图的主题及相关数据.

16、 .三三. .柏拉图的使用柏拉图的使用1 1. .掌握问题点掌握问题点2.2.发现原因发现原因3.3.效果确认效果确认四四. .制作对策前制作对策前. .对策后的效果确认时应注意以对策后的效果确认时应注意以下三项下三项1 1. .柏拉图收集数据的期间和对象必须一样柏拉图收集数据的期间和对象必须一样2.2.对季节性的变化应列入考虑对季节性的变化应列入考虑3.3.对于对策以外的要因也必须加以注意对于对策以外的要因也必须加以注意, ,避免避免在解决主要原因时影响了其他要因的突然增加在解决主要原因时影响了其他要因的突然增加第五章第五章 特性要因图特性要因图一一. .何谓特性要因图何谓特性要因图? ?一

17、个问题的特性受到一些要因的影响时一个问题的特性受到一些要因的影响时, ,我我们将这些要因加以整理们将这些要因加以整理, ,成为有相互关系而成为有相互关系而且有条理的图形且有条理的图形, ,这个图形称为特性要因图这个图形称为特性要因图. .由于形状就像鱼的骨头由于形状就像鱼的骨头, ,所以又叫做鱼骨图所以又叫做鱼骨图. .二二. .用发散整理法制作特性要因图用发散整理法制作特性要因图1 1. .决定问题或质量的特征决定问题或质量的特征2.2.尽可能找出所有可能会影响结果的因素尽可能找出所有可能会影响结果的因素3.3.找出各种原因之的关系找出各种原因之的关系, ,在鱼骨图中用箭头联接在鱼骨图中用箭

18、头联接4.4.根据对结果影响的重要程度根据对结果影响的重要程度, ,标出重要因素标出重要因素5.5.在鱼骨图中标出必要信息在鱼骨图中标出必要信息此方法包括两项活动此方法包括两项活动: :一找原因一找原因; ;二系统整理出这二系统整理出这些原因些原因注意事项注意事项: : 1 1. .严禁批评他人的构想和意见严禁批评他人的构想和意见. . 2 2. .意见愈多愈好意见愈多愈好. . 3 3. .欢迎自由奔放的构想欢迎自由奔放的构想. . 4 4. .顺着他人的创意或意见发展自已的创意顺着他人的创意或意见发展自已的创意.三三. .用逻辑推理法制作特性要因图用逻辑推理法制作特性要因图1.确定品质的特

19、征2.将质量特性写在纸的右侧,从左至右画一箭头(主骨),将结果用方框框上.3.列出影响大骨(主要原因)的原因,也就是第二层次原因作为中骨,接着列出第三层次原因4.根据对结果影响的重要程度,标出重要因素5.在鱼骨图中标出必要信息注意事项:利用5个为什么进行追踪原因三三.特性要因图的使用特性要因图的使用1.1.问题的整理问题的整理2 2. .追查真正的原因追查真正的原因3 3. .寻找对策寻找对策4.4.教育训练教育训练 四四.绘制特性要因图应该注意的事项绘制特性要因图应该注意的事项:1 1. .绘制特性要因图要把握脑力激激荡法的原则绘制特性要因图要把握脑力激激荡法的原则, ,让所有的成员表达心声

20、让所有的成员表达心声2.2.列出的要因应给予层别化列出的要因应给予层别化3.3.绘制特性要因图时绘制特性要因图时, ,重点应放在为什么会有这重点应放在为什么会有这样的原因样的原因, ,并且依照并且依照5W1H5W1H的方法的方法 WHY:为什么必要为什么必要; WHAT:目的何在目的何在; WHERE:在何处做在何处做; WHEN:何时做何时做; WHO:谁来做谁来做; HOW:如何做如何做.WH特性要因图的思考原则特性要因图的思考原则一、脑力激荡法一、脑力激荡法 四原则四原则: 1.自由奔放自由奔放2.意见越多越好意见越多越好3.严禁批评他人严禁批评他人4.搭便车搭便车二二、5W1H法法(W

21、HAT(WHATHERE WHEN WHO WHYHERE WHEN WHO WHY HOW) HOW) 三、三、5M法法(MAN(MAN、MACHINEMACHINE、MATERIALMATERIAL、METHODMETHOD、MEASUREMENTMEASUREMENT) )四、系统图法四、系统图法特性要因图画法特性要因图画法一、决定问题的特性一、决定问题的特性二、画一粗箭头二、画一粗箭头,表示制程表示制程为什么为什么饭饭菜菜不不好吃好吃材料材料方法方法锅子锅子人人为为什什么么饭饭菜菜不不好好吃吃？特性要因图之画法特性要因图之画法五、寻求中、小原因五、寻求中、小原因,并圈出重点并圈出重点时

22、间时间材料材料人人方法锅子为什么饭不好吃为什么饭不好吃？不熟练不熟练为为何何交交货货延延迟迟找找 原原 因因特性要因图特性要因图第六章第六章 散布图散布图一一. .何谓散布图何谓散布图? ?就是反互相有关连的对应数据就是反互相有关连的对应数据, ,在方格纸上以纵在方格纸上以纵轴表示结果轴表示结果, ,以横轴表示原因以横轴表示原因; ;然后用点表示出然后用点表示出分布形态分布形态, ,根据分布的形态来判断对应数据之间根据分布的形态来判断对应数据之间的相互关系的相互关系. .这里讲的数据是成双的这里讲的数据是成双的, ,一般来说成对数据有三一般来说成对数据有三种不同的对应关系种不同的对应关系. .

23、 1 1. .原因与结果数据关系原因与结果数据关系. . 2 2. .结查与结果数据关系结查与结果数据关系. . 3 3. .原因与原因数据关系原因与原因数据关系. .1 1. .收集相对应数据收集相对应数据, ,至少三十组上至少三十组上, ,并且整并且整理写到数据表上理写到数据表上. .2 2. .找出数据之中的最大值和最小值找出数据之中的最大值和最小值. .3 3. .书出纵轴与横轴刻度书出纵轴与横轴刻度, ,计算组距计算组距. .4 4. .将各组对应数据标示在坐标上将各组对应数据标示在坐标上. .散布图的分析一来般来说有六种形态.1.在图中当X增加,Y也增加,也就是表示原因与结果有相对

24、的正相关,如下图所示:散布图的分析2.散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这个时候X增加,一般Y也会曾加,但非相对性,也就是就X除了受Y的因素影响外,可能还有其他因素影响着X,有必要进行其他要因再调查,这种形态叫做似有正相关称为弱正相关3.当X增加,Y反而减少,而且形态呈现一直线发展的现象,这叫做完全负相关.如下图所示:4.当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这时的X除了受Y的影响外,尚有其他因素影响X,这种形态叫作非显著性负相关,如下图所示:5.如果散布点的分布呈现杂乱,没有任何倾向时,称为无相关,也就是说X与Y之间没有任何的关系,这时应再一次先将数据层别化之后再分析,如下图所示:6.假设X增

25、大,Y也随之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而开始减少,因此产生散布图点的分布有曲线倾向的形态,称为曲线相关,如下图所示:第七章 直方图一.何谓直方图? 直方图就是将所收集的数据.特性质或结果值,用一定的范围在横轴上加以区分成几个相等的区间,将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形书出的图形.三.直方图名词解释1.求全距:在所有数据中的最大值与最小值的差2.决定组数 组数过少,虽可得到相当简单的表格,但却失去次数分配的本质;组数过过多,虽然表列详尽,但无法达到简化的目的.(异常值应先除去再分组).分组不宜过多,也不宜过少,一般用数学家史特吉斯提出的公式计算组数,其公式如下:K=1+

26、3.32 Lgn一般对数据之分组可参考下表:数据数组数50100610100250712250个以上10203.组距组距=全距/组数组距一股取5,10或2的倍数5.计算各组的组中点各组的组中点=下组距+组距/2实例1 某电缆厂有两台生产设备,最近,经常有不符合规格值(135210g)异常产品发生,今就A,B两台设备分别测定50批产品,请解析并回答下列回题: 1.作全距数据的直方图. 2.作A,B两台设备之层别图 3.叙述由直方图所得的情报收集数据如下:A设备 B设备20179168165183156148165152161168188184170172167150150136123169182

27、177186150161162170139162179160185180163132119157157163187169194178176157158165164173173177167166179150166144157162176183163175161172170137169153167174172184188177155160152156154173171162167160151163158146165169176155170153142169148155作次数分配表序号组界组中点全体A设备B设备次数次数次数1118.5126.5122.5222126.5134.5130.511313

28、4.5142.5138.5444142.5150.5146.58175150.5158.5154.5172156158.5166.5162.5218137166.5174.5170.5231678174.5182.5178.5141319182.5190.5186.59910190.5198.5194.511合计10050502.全体数据之直方图2 21 14 48 817172121232314149 91 10 00 00 05 510101515202025253030122.5122.5130.5130.5138.5138.5146.5146.5154.5154.5162.5162.5

29、170.5170.5178.5178.5186.5186.5194.5194.5202.5202.5210.5210.5次次數數組中點組中點2.作A设备之层别直方图0 00 00 01 12 28 8161613139 91 10 00 00 02 24 46 68 810101212141416161818122.5122.5130.5130.5138.5138.5146.5146.5154.5154.5162.5162.5170.5170.5178.5178.5186.5186.5194.5194.5202.5202.5210.5210.5次數次數組中點組中點3.B设备之层别图2 21 1

30、4 47 7151513137 71 10 02 24 46 68 8101012121414161618182020122.5122.5130.5130.5138.5138.5146.5146.5154.5154.5162.5162.5170.5170.5178.5178.5186.5186.5194.5194.5202.5202.5210.5210.5次數次數組中點組中點项目全体A设备B设备形状稍偏左正常稍偏左分布中心与规格中心值相比较,稍为偏左,若变动大,则有超出规格下限全部在规格界限内,没有不良品出现分布 中习与规格中心值相比较,稍为偏左,若变动大,则有超出规格下限的可能B设备可能发生

31、超出规格下限的可能,因此,有必要加以改善,使数据平均值右移到规格中心.A设备若能使CP值再小,则将更好.4.结论直方图例NO组界组中心点次数1119.5126122.7532126132.5129.25113132.5139135.75104139145.5142.25305145.5152148.75216152158.5155.25117158.5165161.75118165171.5168.2533 31111101030302121111111113 30 05 5101015152020252530303535119.5126119.5126126132.5126132.5132.

32、5139132.5139139145.5139145.5145.5152145.5152152158.5152158.5158.5165158.5165165171.5165171.5下限下限SL130四.如何依据图案的分布状态判断1.如图中显示中间高,两边低,有集中的趋势,表示规格.重量等计量值的相关特性都处于安全的状态之下,制品工程状况良好.如下图所示:0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 910102.如图中显示缺齿形图案,图形的柱形高低不一呈现缺齿状态,这种情形一般就来大都是制作直方图的方法或数据收集(测量)方法不正确所产生.如下图所示:0 01 12 23 34

33、45 56 67 78 89 93.如图所示为绝壁形,另外一边拖着尾巴,这种偏态型在理论上是规格值无法取得某一数值以下所产生之故,在质量特性上并没有问题,但是应检讨尾巴拖长在技术上是否可接受;例治工具的松动或磨损也会出现拖尾巴的情形.如下图所示:0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 910104.双峰型有两种分配相混合,例如两台机器或两种不同原料间有差异时,会出现此种情形,因测定值受不同的原因影响,应予层别后再作直方图.0 02 24 46 68 810105.离散型 测定有错误,工程调节错吴或使用不同原材所引起,一定有异常原存在,只要去除,即可制造出合规格的制品0 01

34、12 23 34 45 56 67 78 89 910106.高原型不同平均值的分配混合在一起,应层别之后再作直方图0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 91010五.与规格值或标准值作比较1.符合规格A.理想型:制品良好,能力足够.制程能力在规格界限内,且平均值与规格中心一致,平均值加减4倍标准偏差为规格界限,制程稍有变大或变小都不会超过规格值是一种最理想的直方图.0 01 12 23 34 45 56 67 78 8B.一则无余裕:制品偏向一边,而另一边有余裕很多,若制程再变大(或变小),很可能会有不良发生,必须设法使制程中心值与规格中心值吻合才好.0 01 12 23

35、 34 45 56 67 7C.两侧无余裕:制品的最小值均在规格内,但都在规格上下两端内,且其中心值与规格中心值吻合,虽没有不良发生,但若制程稍有变动,说会有不良品发生之危险,要设法提高制程的精度才好.0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 92.不符合规格A.平均值偏左(或偏右) 如果平均值偏向规格下限并伸展至规格下限左边,或偏向规格上限伸展到规格上限的右边,但制程呈常态分配,此即表示平均位置的偏差,应对固定的设备,机器,原因等方向去追查.0 01 12 23 34 45 56 67 78 8B.分散度过大:实际制程的最大值与最小值均超过规格值,有不良品发生(斜线规格),表

36、示标准偏差太大,制程能力不足,应针对人员,方法等方向去追查,要设法使产品的变异缩小,或是规格订的太严,应放宽规格.0 01 12 23 34 45 56 67 78 8C.表示制程之生产完全没有依照规格去考虑,或规格订得不合理,根本无法达到规格.0 01 12 23 34 45 56 67 7六.直方图在应用上必须注意事项1.直方图可根据由形图按分布形状来观察制程是否正常.2.产品规格分布图案可与标准规格作比较,有多大的差异.3.是否必要再进一步层别化.第八章 管制图从每日生产的产品线中所测得的从每日生产的产品线中所测得的零乱数据中零乱数据中, ,找出经常发生和偶然发生找出经常发生和偶然发生事

37、故的数据事故的数据, ,以便帮助找出问题原因以便帮助找出问题原因, ,这就是非依靠管制图不可这就是非依靠管制图不可. . 管制图分为两大类管制图分为两大类, ,本文每一类举本文每一类举一例进行讲解一例进行讲解一.计量值管制图作为管制制程的计量值管制图,一方面以平均数管制图管制平均数的变化,以全距管制其变异的情形.本节将介绍平均数与全距管制图,将就管制图在制程中的每一步详加描述.计量值管制图的种类如下:数据名称管制图计量值平均数与全距管制图XR管制图平均数与标准偏差管制图X S管制图个别值管制图X管制图实例:平均数与全距管制图某厂制造全铜棒,为控制其质量,选定内径为管制项目,并决定以X-R管制图

38、来管制该制程的内径量度,并于每小时随机抽取5个样本测定,共收集最近制程之数据125个,将其数据依测定顺序及生产时间排列成25组,每组样本5个,每组样数5个,记录数据如下:样本组X1X2X3X4X51404038434124042393939342394143404404039424154239424340643414140417433837424183743433540样本组X1X2X3X4X510394141363811404442403912433839414213384036394114363539383915403940394816424646474717364043414318373

39、9403842194037393943204740393640214037404342样本组X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139样本组12345678各组平均数40.439.84140.441.241.241.239.6全距53434268样本组1011121314151617各组平均数394140.638.837.441.245.640.6样本组1819202122232425各组平均数39.2 39.6 40.4 40.4 40.434.640.642.2全距561166827计算如下:X=40.264 R=5

40、.查系数表,当N=5时,D4=2.115,D3=0X管制图上下限:CL= =40.264UCL= + =43.4249LCL= - =37.1031R管制图上下限:CL= =5.48UCL= =11.5867LCL= =040.440.439.839.8414140.440.441.241.241.241.241.241.239.639.641.241.23939414140.640.638.838.837.437.441.241.245.645.640.640.639.239.239.639.640.440.4 40.440.4 40.440.434.634.640.640.642.242.

41、234343535363637373838393940404141424243434444454546461 12 23 34 45 56 67 78 89 91010111112121313141415151616171718181919202021212222232324242525測量值測量值樣本號數樣本號數X X管制圖管制圖R管制图5 53 34 43 34 42 26 68 85 5 5 5 5 5 5 5 5 54 49 95 57 75 56 611116 6 6 68 82 27 70 02 24 46 68 8101012121 12 23 34 45 56 67 78 89

42、 91010111112121313141415151616171718181919202021212222232324242525觀測值觀測值樣本號數樣本號數分析结论在管制图中有第16个及第23个样本组的点分别超出管制上限及管制下限,表示制程平均发生变化,而R管制图并无点超出界限或在界限上,表示制程变异并未增大.二.计数值管制图 1.何谓计数值? 商品制造的质量评定标准有计量型态,例如:直径,容量;然而有些质量特性定义为良品或不良品将更合理.所谓计数值就是可以计数的数据,如不良品数,缺点数等. 2.计数值管制图的类型数据名称管制图计数值不良率管制图P管制图不良个数管制图PN管制图缺点数管制图

43、C管制图单位缺点数管制图U管制图P管制图实例运用条件:1.产品不是良品就是不良品2.抽样放回3.彼此独立进行样品不良率计算公式为: P=标准偏差公式为: S=上下限计算公式如下:管制上限(ucl): = +3 (为平均不良率,n为样本数)中心线(cl) :管制下限(lcl) = -3 如果下限计算结果可能为负数,因为二项分配并不对称,且其下限为零,故当管制下限出现小于零的情况,应取0表示.平均不良率应用加权平均数来计算(用不良数总数与全体的样本总数之比).例:宝光厂生产的MOUSE用的包装袋,检验其底部是否有破损即包装为不良品,取30个样本,每个样本数为50个,这些样本是在机器每天三班制的连续

44、工作每半小时取一次而得. 样本数不良数样本数不良数样本数不良数1811521102161224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010计算结果如下:平均不良率P= =0.233(CL)用P当真实过程不合格的估计值,可以计算管制上限和下限,如下: UCL=P+3 =0.412 LCL=P- 3 =0.054P管制图如下:0.160.160.320.320.180.180.280.280.20.20.240.240.30.30.160.160.20.20.10.1 0.1

45、0.10.480.480.240.240.140.140.260.260.180.180.120.120.10.10.260.260.220.220.20.20.360.360.30.3 0.30.30.520.520.340.340.240.240.120.120.150.150.20.20 00.10.10.20.20.30.30.40.40.50.50.60.61 12 23 34 45 56 67 78 89 9101011111212131314141515161617171818191920202121222223232424252526262727282829293030不良率不

46、良率樣本號數樣本號數P P管制圖管制圖针对管制图进行分析 由管制图中我们可以发现来自样本12及25的两点超出管制上限,故制程是在非管制状态,必须进一步探讨是否有异常原因.分析样本12得知,在这半小时里,有一批新进的包装袋被使用,所以这异常的现象是由于新原料加入引起.而在样本25那半小时,有一个没有经验的员工在操作此机器,而使样本25有这么高的不良率. 现在将超出管制界限的两个点删除掉,重新计算管制界限,管制以后的制程,其管制中心线及上.下限为 不是管制图的选择数据性质计量值计数值样本大小N=?数据系不良数或缺点数N=1N2CL性质?N=?管制图X_XN=25N10缺点数不良数N是否相等?是不是

47、单位大小是否相同?是XR管制图RX管制图管制图管制图nC管制图XXRmp管制图pn管制图 三.管制图的判别管制状态,意指制程安定,管制状态也称安定状态.我们无法知道制程的真正状态,只能对制程的某种特性值收集数据,将其绘在管制图上,由管制图来观察制程的状态.在判定制程是否处于管制状态,可利用以下基准:1. 管制图的点没有逸出界外.2. 点的排列方法没有习性,呈随机现象.在正常管制的状态下,管制图上的点子应是随机分布,在中心线的上下方约有同数的点,以中心线近旁为最多,离中心线愈远点愈少,且不可能显示有规则性或系统性的现象.归纳得到下面两种情形: 3 3点中有点中有2 2点在点在A A区区0 01

48、12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414觀測值觀測值樣本號數樣本號數0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414觀測值觀測值樣本號數樣本號數连续连续9 9点在点在C C区或区或C C区以外区以外0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414觀測值觀測值樣本號數樣本號數连续连续6 6点递增或递减点递增或递减0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414觀測值觀測值樣本號數樣本號數1414点上下交替点上下交替0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414觀測值觀測值樣本號數樣本號數5 5点中有点中有4 4点在点在B B区区0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414觀測值觀測值樣本號數樣本號數1515点在点在C C区中心在线