QC七大手法040908课件

QC七大手法04-09-082024/4/17QC七大手法040908以事实和数据为基础进行判断和管理！QC七大手法思想理念QC七大手法040908品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括:

①、查检表（统计分析表）

②、排列图（柏拉图）

③、因果图（特性要因图、石川图、鱼刺图等）

④、直方图⑤、控制图(管制图）

⑥、散布图（相关图）

⑦、数据分层法

等所谓的QC七工具。第一招：查检集数据第二招：柏拉抓重点第三招：鱼骨追原因第四招：直方显分布第五招：管制找异常第六招：散布看相关第七招；层别作解析QC七大手法0409081、查检表◆定义：为了便于收集数据,使用简单记号填记并予统计整理,以作进一步分析或作为核对检查之用的一种表格或图表。

◆功用:通常是利用查检表来了解现状或收集数据以作分析之用。

◆查检表种类①.点检用查检表②.记录用查检表◆查检表制作程序①.明确目的所在②.决定查检项目③.决定抽样方法④.决定查检方式⑤.设计表格实施查检⑥.记下资料相关条件点检用查检表记录用查检表QC七大手法0409082、柏拉图（排列图、重点管制法）

柏拉图又称为排列图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图法（重点管制法），提供了我们在没法面面俱到的状况下，去抓重要的事情，关键的事情，而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的，而是有数据依据的，并用图形来加强表示。也就是层别法提供了统计的基础，柏拉图法则可帮助我们抓住关键性的事情。柏拉图是分析和寻找影响质量主要原因的一种工具，柏拉图在使用时,最主要是用来设定改善的目标。

其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数

金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主要原因。

QC七大手法040908柏拉图的使用要以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能画制成柏拉图。

柏拉图制作的步骤；

（1）

将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。

（2）

纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈。

（3）

决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期。

（4）

各项目依照大小顺位从左至右排列在横轴上。

（5）

绘上柱状图。

（6）

连接累积曲线。柏拉图制作步骤3020100405060%100%ABCD不良數累計影響度(%)QC七大手法040908经过品质改善后的对比用柏拉图改善效果改善前改善后QC七大手法0409083、特性要因图(因果图、石川图、鱼骨图)◆定义：将造成某项结果的众多原因,以系统的方式图解之，亦即图表来表达结果(特性)与原因(要因)之间的关系。

◆功用：可使用于管理，工程改善的各个阶段，特别是在树立问题意识的初期。◆因果图运用步骤

1：集合有关人员（召集与此问题相关的有经验的人员，人数最好4-10人）

2：挂一张大白纸，准备2-3支色笔。

3：由集合的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问。4：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。

5：就所搜集的原因，何者影响最大，再由大家轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色圈。

6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈。7：重新画一张因果图，未圈的除去，圈数愈多的列为最优先处理。

因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易秦效。

品質特性机器物料人員材料方法其它QC七大手法040908因果图又称鱼刺图范例MD传送不良机人料法操作夹具和工具安装材料动作定位排列材料的质量健康检验稳定失恒变形磨损方法零件拧紧程度顺序位置角度程序速度直径形状成分贮存项目素质精神疲劳疾病经验培训集中注意力教育尺寸4MQC七大手法0409084、直方图◆定义：直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等区间作为横轴,并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形,叫直方图,亦称之为柱状图。

◆制作程序①.搜集数据并记录于纸上②.找出最大值(L)及最小值(S),并计算全距R=L-S（全距又称极差）③.定组数k，直方图分组规则：样本量n推荐组数k50--1007--9101--2008--10201--5009--11501--100010--15④.定组距:h=R/k⑤.决定组限1、为避免一个数据可能同时属于两个组，因此通常将各组的区间确定为左开右闭的：（a0,a1］，（a1,a2］…，（ak-1,ak］2、通常要求a0＜xmin,ak＞xmax3、在等距分组时，a1=a0+h,a2=a1+h,…，ak=ak-1+h,⑥.计算各组的组中值，组中值=(上组界+下组界)/2⑦.作次数分配表⑧.制作频数频率直方图QC七大手法040908分析用原始数据342352346344343339336342347340340350347336341349346348342346347346346345344350348352340356339348338342347347344343349341348341340347342337344340344346342344345338351348345339343345346344344344343345345350353345352350345343347354350343350344351348352344345349332343340346342335349348344347341346341342

xmax=356,xmin=332,R=356-332=24h=R/k=24/9=2.7，故取组距h=3

①、搜集数据并记录于纸上②、找出最大值、最小值，计算全距③、确定组数④、确定组距直方图运用步骤频数、频率及累积频率表组号i（ai-1，ai]组界x´i组中值ni个数fi频率Fi累计频率1(331.5，334.5]33310.010.012(334.5，337.5]33640.040.053(337.5，340.5]339110.110.164(340.5，343.5]342200.20.365(343.5，346.5]345300.30.666(346.5，349.5]348190.190.857(349.5，352.5]351120.120.978(352.5，355.5]35420.020.999(355.5，358.5]35710.011.00合计

1001.00

⑤、决定组界（限）⑥、计算组中值⑦、作成频数（频率）及累积频率表⑧、作成频数（频率）直方图ni或fi/hQC七大手法040908直方图类型

①、正常型（标准型）说明：中间高两边低,有集中趋势。结论：制程在正常运转下。

②、锯齿型说明：高低不一,有缺齿情形。结论：分组过细、或是假造数据、数据有错、测量方法有问题。

③.偏峰型说明：高处偏向一边,另一边低,拖长尾巴。结论：尾巴拖长时,应检讨是否在技术上能够接收多由工具磨损、松动及加工习惯引起。④.陡壁型说明：平均值远离左离（右离）直方图的中间值，频数自左至右减少（或增加），直方图不对称。结论：当工序能力不足时，为找出符合要求的产品，经过全数检查，或过程中存在自动反馈调整时，常出现这种情形。QC七大手法040908直方图类型⑤.双峰型说明：有两个高峰出现。结论：有两种分配混合。⑥.孤岛型说明：在左端或右端形成小岛。结论：工序异常、测量错误或混有另一分布的少量数据。

⑦.平顶型说明：平顶状。结论：不同平均值的分配混在一起，过程中某种要素缓慢劣化。QC七大手法0409085、散布图（相关图）

定义:散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。依散布图之相关性可分为：1.正相关2.负相关3.毫不相关4.弱正相关5.弱负相关制作程序：1.资料搜集，至少30组以上；2.找出数据中的最大值和最小值3.画出纵轴横轴刻度,计算组距4.将各组的对应数据标示在坐标上5.记下资料和图的条件功用：用来判定不同种类资料之间的相互关系。

正相关(相关性强)

负相关(相关性强)毫不相关似乎有正相关(相关性弱)似乎有负相关(相关性弱)QC七大手法040908散布图某体育运动俱乐部，为了研究运动员的身高与体重之间是否存在某种关系，将所有运动员的身高和体重的测量数据，作散布图进行分析。示例身高和体重呈正相关QC七大手法0409086、层别法

定义：层别法是指对某一个项目，按统计数据分类进行区别的方法，层别法是统计方法中最基础的工具。通常与其它方法如柏拉图、因果图等结合使用。运用层别法一定要先了解如何分层，即按什么条件分层。分类:4M+1E4M1EEnvironment环境Man人Machine机器Material材料Method方法序号

日期12345678910合计不良项目1显影不良151812171614171918131592电镀变色10812791311159121063进异物5658456634524起折3354365725435划伤2243543533346贴胶错位4264274252387冲压错位2134213524278H/P起泡3513542353349合计44454850465451624746493从上表可清楚分别出该机种某月1日到10日，生产的产品每天的不良项目、不良数量，对每天生产的产品的品质状况一目了然。◆某机种FPCQA成品验货统计表（层别图）QC七大手法0409087、管制图(控制图）◆定义：控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。是一种以实际产品品质特性与根据过去经验所判明的制程能力的管制界限比较。

◆控制图的作用

1、预防不合格品的生成2、控制和监督生产过程3、为质量管理者衡量质量状态提供了量化的参数指标4、为质量管理人员提供了直观的管理工具QC七大手法040908时间（H）μCLμ+3σμ-3σLCLUCL（管制图上限）12345678控制图式样UCL=μ+3σCL=μLCL=μ-3σμ：表示总数据分布中心μ=（x1+x2+x3+…xn）/nσ：表示总数据的标准差σ=QC七大手法040908控制图分类◆根据使用的目的不同，管制图可分为分析用管制图与控制用管制图两类。1.解析用管制图：一道工序开始应用控制图时，几乎不会恰巧处于稳态，也即存在异因。如果就以这种非稳态状态下的参数来建立控制图，控制图界限之间的间隔一定较宽，以这样的控制图来控制未来，将会导致错误的结论。因此一开始，总需要将非稳态的过程调整到稳态，这就是分析用控制图的阶段。等到过程调整到稳态后，才能延长控制图的控制线作为控制用控制图，这就是控制用控制图的阶段。2.控制用管制图：当过程达到了确定的状态后，才能将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图。主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。◆依数据之性质分类:一.计量值管制图（例：10±0.1mm就表示一计量值）1.均值与极差管制图(X-RChart)2.均值与标准差管制图(X-sChart)3.中位值与极差管制图(Me-RChart)4.单值与移动极差管制图(X-RsChart)二.计数值管制图（例：NG100PCS就表示一计数值）1.不良率管制图(pChart)2.不良数管制图(pnChart)3.缺点数管制图(cChart)4.单位缺点数管制图(uChart)QC七大手法040908各类控制图控制限计算公式作用应用特点备注判断工序是否正常的效果好，计算量大，最常用效果较差计算简便能及时判断工序是否稳定，但不易发现工序分布中心的变化，较简便要通过不良率、合格率、报废率管理品质时，用P控制图计算简单易操作理解较常用在不固定的试验中统计产生的不良数，并用于管理品质，用U控制图在预先确定的项目中统计不良数，并用来管理品质时，用C控制图样本数量相等样本数量不等样本数量可以不等样本数量相等产品批量大工序正常稳定产品批量大工序正常稳定抽样困难或尽快发现并消除异常原因需通过长度高度重量等管理品质时用每一个数据都需要管理或抽样数据均匀时用要通过不良个数管理品质时用计算量大控制线凹凸不平计算简单，易于操作理解，较常用。计算量大控制线凹凸不平判断工序是否正常的效果最好，计算量大，但应用将越来越广泛产品批量大工序正常稳定应用渐渐减少QC七大手法040908CP、CPK的计算T：技术公差的幅度Tu：表示规格值的上限值TL：表示规格值的下限值σ：质量特性分布的总体标准差σ===CP：反映了过程加工质量满足产品技术要求的程度，CP值越大表明加工质量越高，修但此时对设备和操作人员的要求也高，加工成本越大，因此通常取CP大于1。CPK：反映了过程中心μ与公差中心M的偏移情况，CPK越大，则偏移越小，是过程的“质量能力”与“管理能力“二者综合的结果，通常CPK大于1.33代表过程控制好。QC七大手法04090811控制限系数中位数控制图33QC七大手法040908控制图判异准则①、点子出界②、界内点排列不随机两类。（若出现有点出界和界内点排列不随机，要立即查明原因并采取措施尽量防止它再次出现。）①②③④⑤⑥⑦⑧QC七大手法040908X-R应用实例1、X-R控制图适用范围：对于计量数据而言，X-R控制图是最基本的控制图。它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、生产量等计量值的场合，X控制图主要用于观察均值的变化R控制图用于观察正态分布的分散或变异情况的变化；2、X-R控制图的操作步骤：①、确定控制对象，或称统计量。◆选择技术上最重要的控制对象；◆控制对象要明确，并为大家理解与同意；◆控制对象要能以数字来表示；◆控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。②、取预备数据（PreliminaryData)。◆取25个子组；◆子组的大小取为多少？国标推荐样本量为4或5；◆合理子组原则。“组内差异只由偶因造成，组间差异主要由异因造成！”因此在过程不稳，变化激烈时应多抽取样本，而在过程平稳时，则可少抽取样本；③、计算Xi，Ri（计算每子组的平均值及极差值）。④、计算X，R（计算总数据的平均值与极差值）。QC七大手法040908⑤、计算R图控制线并作图。⑥、将预备数据点绘在R图中，并对状态进行判断。若稳，则进行步骤⑦

，若不稳，则除去可查明原因后转入步骤2重新开始。

⑦、计算X图控制线并作图。将预备数据点绘在X图中，对状态进行判断。若稳，则进行步骤⑧

，若不稳，则除去可查明原因后转入步骤2重新开始。⑧、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。若过程能力指数满足技术要求，则转入步骤9。若过程能力指数不满足技术要求，则需调整过程直到过程能力指数满足技术要求为止。

⑨、延长X-R控制图的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。上述步骤①~⑧分析用控制图。上述步骤⑨为控制用控制图。X-R应用实例3、X-R控制图示例为了提高手表的质量，应用排列图分析造成手表不合格的各种原因，发现“停摆”占第一位。为了解决停摆问题，再次应用排列图分析造成停摆的原因，结果发现主要是由于螺丝松动引发的螺栓脱落造成的。为此厂方决定应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制。QC七大手法040908①、取预备数据。②、计算组平均值。③、计算每组极差。④、计算样本总平均值X平均样本极差RX=163.272R=357/25=14.28X-R应用实例QC七大手法040908X-R应用实例30.18814.2800.000⑤、计算R图的参数UCLR=D4R=30.188CLR=R=14.28LCLR=D3R=—所有点子均在控制限以内，且排列随机，R图判稳！接着建立X图。⑥、计算X图的参数UCLx=X+A2R=163.272+0.577×14.280≈171.512CLx=X=163.272LCLx=X-A2R=163.272-0.577×14.280≈155.032※上图发现第13组的均值为155.00小于

LCLx155.032，故过程的均值失控。经调查其原因后，改进夹具，然后去掉第13组数据，再重新计算R图与X图的参数。QC七大手法040908X-R应用实例⑦、计算R图的参数R`=(357-18)/24≈14.125X`=(4081.8-155)/24≈163.617UCLR=D4R`=2.114×14.125≈29.860CLR=R`=14.125LCLR=D3R`=—R图中第17组R=30出界，查明原因，改善后，舍去第17组数据，重新计算R图参数！⑧、计算R图的参数R``=(339-30)/23≈13.435X``=(3926.8-162.4)/23≈163.670UCLR=D4R``=2.114×14.435≈28.402CLR=R``=14.435LCLR=D3R``=—R图判稳！于是计算X图参数！QC七大手法040908X-R应用实例⑨、计算X图的参数UCLx=X``+A2R``=163.670+0.577×13.434≈171.422CLx=X``=163.670LCLx=X``-A2R``=163.670-0.577×13.434≈155.918※上图发现X图也处于控制状态，判稳！R图也判稳！可见，统计过程状态下的CP为1.15＞1，质量要求是满足的！但由于u与M偏离，所以CPK＜1，因此应根据对手表螺栓扭矩的质量要求，确定当前的统计过程状态是否满足设计的、工艺的和顾客的要求，决定是否，以及何时对过程进行调整。若需调整，那么调整数应重新收集，绘制X-R图。⑩、与规范进行比较对于给定的质量规范TL=140，TU=180，利用R和X计算CP

TU-TL=CP=6σd2R2.32613.435≈5.776=180-1406×5.776≈1.15σ=由于X=163.670与规范中心M=160不重合，所以需要计算CPK。K=M-uT/2=160-163.670(180-140)/2=0.18CPK=(1-K)CP=(1-0.18)×1.15=0.94QC七大手法040908X-s应用实例字组号直径标准差SiX1X2X3X4X51154174164166162164.07.2112166170162166164165.62.9663168166160162160163.23.6334168164170164166166.42.6085153165162165167162.45.5506164158162172168164.85.4047167169159175165167.05.8318158160162164166162.03.1629156162164152164159.65.36710174162162156174165.68.05011168174166160166166.85.02012148160162164170160.88.07513165159147153151155.07.07114164166164170164165.62.60815162158154168172162.87.29416158162156164152158.44.77517151158154181168162.412.21918166166172164162166.03.74319170170166160160165.25.02020168160162154160160.85.02021162164165169153162.65.94122166160170172158165.26.09923172164159165160164.05.14824174164166157162164.66.22925151160164158170160.67.057平均值Xi①、取预备数据。②、计算组平均值。③、计算每组标准差。s1=QC七大手法040908X-s应用实例s1==(154-164)2+(174-164)2+(164-164)2+(166-164)2+(162-164)2③、计算每组标准差。5-1=7.21④、计算总平均值X与平均标准差s，得到X=163.256,s=5.644⑤、计算s图的控制限UCLs=B4s=2.089×5.644=11.790CLs=s=5.644LCLs=B3s=—※第17点出界！需查找原因，并改善，剔除第17组数据，重新计算s图控制界限！QC七大手法040908X-s应用实例⑥、计算s图的控制限X=163.292s=5.370UCLs=B4s=2.089×5.370=11.218CLs=s=5.370LCLs=B3s=—s图判稳！可计算X图控制限！QC七大手法040908X-s应用实例⑦、计算X图的参数UCLx=X+A3s=163.292+1.427×5.370≈170.955CLx=X=163.292LCLx=X-A3s=163.292-1.427×5.370≈155.629※上图发现第13组的均值为155小于下限值155,629，故过程的均值失控，调查原因，并改善后，剔除第13组数据，重新计算s图的参数！⑧、计算s图的控制限X=163.617s=5.265UCLs=B4s=2.089×5.265=10.999CLs=s=5.265LCLs=B3s=—s图判稳！可计算X图控制限！QC七大手法040908X-s应用实例⑨、计算X图的参数UCLx=X+A3s=163.617+1.427×5.265≈171.131CLx=X=163.617LCLx=X-A3s=163.617-1.427×5.265≈156.104※X图判稳！可计算CPK⑩、与规范进行比较对于给定的质量规范TL=140，TU=180，利用s和X计算CP

TU-TL=CP=6σc4s0.9405.265≈5.601=180-1406×5.601≈1.19

σ=由于X=163.617与规范中心M=160不重合，所以需要计算CPK。CPK=(1-K)CP=(1-0.18)×1.19=0.9758K=M-uT/2=160-163.617(180-140)/2=0.18可见，统计过程状态下的CP为1.19＞1，质量要求是满足的！但由于u与M偏离，所以CPK＜1，因此应根据对手表螺栓扭矩的质量要求，确定当前的统计过程状态是否满足设计的、工艺的和顾客的要求决定是否，以及何时对过程进行调整。若需调整那么调整数应重新收集，绘制X-s图。QC七大手法040908X-Rs应用实例批号12345678910X：%水分含量2.93.23.64.33.83.53.03.13.63.5R：移动极差00.30.40.70.50.30.50.10.50.1计算R图的控制限X=3.45%R=0.38%UCL=D4R=3.267×0.38=1.24CL=R=0.38%LCL=D3R=—计算X图的控制限UCLx=X+E2R=3.45+2.66×0.38=4.46CLx=X=3.45LCLx=X-E2R=3.45-2.66×0.38=2.44QC七大手法040908P图应用实例①、计算月平均不合格品率p=不合格品总数/检查产品总数=233/3893=0.060②、由于每个子组大小不相同，故对每个子组根据下式分别计算UCL和LCL：

p±3p(1-p)ni子组号检验数不合格品数不合格品率UCLLCL1158110.0700.1170.0032140110.0790.120.000314080.0570.120.000415560.0390.1770.003516040.0250.1160.004614470.0490.1190.0017139100.0720.120.0008151110.0730.1180.002916390.0550.1160.0041014850.0340.1190.0011115020.0130.1180.0021215370.0460.1180.0021314970.0470.1180.0021414580.0550.1190.0011516060.0380.1160.00416165150.0910.1150.00517136180.1320.1210.00018153100.0650.1180.0021915090.0600.1180.0022014850.0340.1190.0012113500.0000.1210.00022165120.0730.1150.00523143100.0700.120.0002413880.0580.1210.00025144140.0970.1190.00126161200.1240.1160.004总计38932330.060

QC七大手法040908P图应用实例※由下图可知第17、26组不合格品率超出上控制限，查明原因，采取措施，改善后，剔除第17、26组数据。※为方便操作，将每次检查数统一为150，重新计算p(平均不合格品率）p=195/3596=0.054CL=p=0.054UCL=p0+3P0(1-P0)n=0.054+30.054(1-0.054)=0.109LCL=p0-3p0(1-p0)n=0.054-30.054(1-0.054)150=150QC七大手法040908c图应用实例盘号1234567891011121314151617181920合计不合格疵点数7125062044633163135668QC七大手法040908u图应用实例uuQC七大手法040908范例（控制用控制图）控制限下限控制限上限标准下限标准上限特性（或管理项目）控制界限已确定！QC七大手法0409081、选定GAP的特性用管制图进行控制；2、每天取5个数据；3、用每天5个数据的平均值在管制图上进行描点；4、20天后（或20批后）计算过程能力CPK

①、首先计算总体数据的平均值，用每天平均值的和/天数

X=X1+X