QC老七种工具PPT课件

1、2020/6/22,.,1,QC老七种工具,培训资料,2020/6/22,.,2,调查表,QC第一种工具,2020/6/22,.,3,1、明确收集资料的目的； 2、确定为达到目的所需搜集的资料（这里强调问题）； 3、确定对资料的分析方法（如运用哪种统计方法）和负责人； 4、根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式，其内容应包括：调查者、调查的时间、地点和方式等栏目； 5、对收集和记录的部分资料进行预先检查，目的是审查表格设计的合理性； 6、如有必要，应评审和修改该调查表格式。,应用调查表的步骤：,2020/6/22,.,4,主要用于调查生产现场的不合格品项目频数和不合格品率，以便继而用于排列

2、图等分析研究。,插头焊接缺陷调查表 N = 4870,一、不合格品项目调查表-案例,2020/6/22,.,5,成品抽样检验及外观不合格品项目调查表,一、不合格品项目调查表-案例,2020/6/22,.,6,主要用于记录、统计、分析不同类型的外观质量缺陷所发生的部位和密集程度，进而从中找出规律性，为进一步调查和找出解决问题的办法提供事实依据。,做法：画出产品示意图或展开图，并规定不同外观质量缺陷的表示符号。然后逐一检查样本，把发现的缺陷，按规定的符号在同一张示意图中的相应位置上表示出来。,二、缺陷位置调查表,2020/6/22,.,7,质量分布调查表是根据以往的资料，将某一质量特性项目的数据分

3、布范围分成若干区间而制成的表格，用以记录和统计每一质量特性数据落在某一区间的频数。,0,5,10,15,20,25,30,35,40,0.5,5.5,10.5,15.5,20.5,25.5,30.5,35.5,40.5,45.5,40.5,零件实测值分布调查表,三、质量分布调查表,2020/6/22,.,8,排列图,QC第二种工具,2020/6/22,.,9,-排列图又叫帕累托图。它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表。,-排列图由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序（“其他”项例外）排列的矩形和一条累计百分比折线组成。,-排列图的主要用途是：1）按主要顺序显示出每个质量

4、改进项目对整个质量问题的影响；2）识别进行质量改进的机会。,50,100,150,100,50,0,0,A,B,C,D,E,F（其他）,帕累托曲线,频数,累计百分比（）,项目,排列图格式,2020/6/22,.,10,选择要进行质量分析的项目； 选择用来进行质量分析的度量单位，如出现的次数（频数、件数）、成本、金额或其他； 选择进行质量分析的数据的时间间隔； 画横坐标； 画纵坐标； 在每个项目上画长方形，它的高度表示该项目度量单位的量值，显示出每个项目的影响大小； 由左到右累加每个项目的量值（以表示），并画出累计频率曲线（帕累托曲线），用来表示各个项目的累计影响； 利用排列图确定对质量改进最为

5、重要的项目（关键的少数项目）,一、应用排列图的步骤,2020/6/22,.,11,一般来说，关键的少数项目应是本QC小组有能力解决的最突出的一个，否则就失去找主要矛盾的意义，要考虑重新进行项目的分类； 纵坐标可以用“件数”或“金额”等来表示，原则是以更好地找到“主要项目”为准； 不太重要的项目很多时，横轴会变得很长，通常都把这些列入“其他”栏内，因此“其他”栏总在最后； 确定了主要因素，采取了相应的措施后，为了检查“措施效果”，还要重新画出排列图。,二、作排列图的注意事项,2020/6/22,.,12,某公司QC小组在2006年对其电子产品的用户反馈单进行了统计，整理后的资料如下：,用户对公司

6、产品质量的反馈统计,三、应用实例,2020/6/22,.,13,2117,4234,6352,8469,10586,100,80,60,40,20,0,从图中可看出，该公司产品的“插头焊接缺陷”应作为“质量改进”的主要对象，应对它作进一步的调查研究与分析。,0,A,B,C,D,E,F,G,频数（个）,累计百分比（）,三、应用实例 用户反馈的产品质量项目排列图,2020/6/22,.,14,因果图,QC第三种工具,2020/6/22,.,15,应用因果图的步骤：,简明扼要地规定结果，即规定需要解决的质量问题； 规定可能发生的原因的主要类别，这时可以考虑下列因素作为因素的主要类别：数据和信息系统、

7、人员、机器设备、材料、方法、度量和环境等； 开始画图，把“结果”画在右边的矩形框中，然后把各类主要原因放在它的左边，作为“结果”框的输入； 寻找所有下一个层次的原因并画在相应的枝上，继续一层层地展开下去。,一张完整的因果图展开的层次至少应有二层，一些情况下还可以有三层以上。,2020/6/22,.,16,画因果图的注意事项：,画因果图时需要召开“头脑风暴法会议”，充分发扬民主，各抒己见，集思广益，把每个人的意见都一一记录在图上； 确定要分析的主要质量问题（特性）不能笼统，一个主要质量问题只能画一张因果图，多个主要质量问题则应画多张因果图，因果图只能用于单一目标的分析； 因果关系的层次要分明，最

8、高层次的原因应寻求到可以直接采取对策为止； 对分析出来的所有末端原因，都应到现场进行观察、测量、试验等加以确认。,因果图常同排列图、对策表联合起来应用。,2020/6/22,.,17,实例噪声超标因果图,在提高135W电机的一次装机合格率时，运用因果图对 “噪声超标”进行原因分析：,未按要求做,装配经验不足,环,设计,转子部件,外圆跳动大,端盖,垂直度不够,刚性不够,环境噪声大,工作间距小,定、转子间 的间隙小,转子外圆大,端盖的轴承室与 轴承配合不当,轴承公差不合理,料,2020/6/22,.,18,直方图,QC第四种工具,2020/6/22,.,19,直方图是频数直方图的简称。它是用一系列

9、宽度相等、高度不等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高度表示在给定间隔内的数据数。,直方图的作用是： 显示质量波动的状态； 较直观地传递有关过程质量状况的信息； 当人们研究了质量数据波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。,一、概念,2020/6/22,.,20,收集数据（作直方图数据一般应大于50个）。,确定数据的极差（R = X max X min）。,确定组距（h = R k，一般取测量单位的整倍数）。,组数 k 选用表,二、应用直方图的步骤,2020/6/22,.,21,确定各组的界限值（界限值单位应取最小测量单位的1

10、/ 2）。,编制频数分布表（统计各组数据的频数 f ）。,按数据值比例画横坐标。,按数据值比例画纵坐标。,画直方图。在直方图上应标注出公差范围（T）、样本大小（n）、样本平均值（ ）、样本标准偏差值（s）和 、公差中心 M 的位置等。,二、应用直方图的步骤,2020/6/22,.,22,0,0.50,收集数据。,注：表中数据是实测数据减去1000g的简化值。,n=100,某厂产品的重量规范要求为1000 （g）。,二、应用直方图的步骤实例,2020/6/22,.,23,确定数据的极差。,R = X max X min 48147（g）,确定组距（取组数k10）。,h R k 4710 4.7

11、5（g）,确定各组的界限值（界限值单位应取最小测量单位的1 / 2 ，即1 20.5）。,第一组下限值：最小值0.5，即10.50.5； 第一组上限值：第一组下限值组距，即0.555.5； 第二组下限值：等于第一组上限值，即5.5； 第二组上限值：第二组下限值组距，即5.5510.5； 第三组以后，依此类推出各组的界限值：15.5，20.5，25.5，30.5，35.5，40.5，45.5，50.5。,二、应用直方图的步骤实例,2020/6/22,.,24,编制频数分布表。,2020/6/22,.,25,0.5,5.5,10.5,15.5,20.5,25.5,30.5,35.5,40.5,45

12、.5,50.5,55.5,0,5,10,15,20,25,30,T,TU,TL,50,M,n 100 26.6（g） S 9. （g）,重量（g）,频 数,二、应用直方图的步骤实例,2020/6/22,.,26,（一）、直方图的形状分析与判断,三、直方图的观察分析,2020/6/22,.,27,（一）、直方图的形状分析与判断,2020/6/22,.,28,（一）、直方图的形状分析与判断,2020/6/22,.,29,M,TL,TU,M,TL,TU,（二）、与规范界限（公差）的比较分析,2020/6/22,.,30,M,TL,TU,M,TL,TU,（二）、与规范界限（公差）的比较分析,2020/

13、6/22,.,31,M,TL,TU,（二）、与规范界限（公差）的比较分析,2020/6/22,.,32,散布图,QC第五种工具,2020/6/22,.,33,散布图是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。在散布图中，成对的数据形成点子云，研究点子云的分布状态便可推断成对数据之间的相关程度。,散布图可以用来发现、显示和确认两组相关数据之间的相关程度，并确定其预期关系。,一、概念,2020/6/22,.,34,X,Y,0,X,Y,0,X,Y,0,X,Y,0,X,Y,0,X,Y,0,强正相关,强负相关,弱正相关,弱负相关,不相关,非直线相关,六种典型的点子云形状图,2020/6/22

14、,.,35,收集成对数据（X，Y）（至少不得少于30对）。 标明 X 轴和 Y 轴。 找出X和Y的最大值和最小值，并用这两个值标定横轴X和纵轴Y 。 描点（当两组数据值相等，即数据点重合时，可围绕数据点画同心圆表示）。 判断（分析研究点子云的分布状况，确定相关关系的类型）。,二、应用散布图的步骤,2020/6/22,.,36,对照典型图例判断法 象限判断法 相关系数判断法,三、散布图的相关性判断,2020/6/22,.,37,实例钢的淬火温度与硬度的相关关系判断,2020/6/22,.,38,810,42,44,46,48,50,52,54,56,58,60,820,830,840,850,8

15、60,870,880,890,硬度（HRC）,淬火温度（ ）,1.对照典型图例判断法,2020/6/22,.,39,象限判断法又叫中值判断法、符号检定判断法。使用此法的步骤如下：,在散布图上画一条与Y 轴平行的中值线 f，使 f 线的左、右两边的点子数大致相等； 在散布图上画一条与X 轴平行的中值线 g，使 g线的上、下两边的点子数大致相等； f 、 g 两条线把散布图分成4个象限区域I、II、III、IV。分别统计落入各象限区域内的点子数； 分别计算对角象限区内的点子数； 判断规则； 若n I n III n II n IV，则判为正相关 若n I n III n II n IV，则判为负相

16、关,2.象限判断法,2020/6/22,.,40,810,42,44,46,48,50,52,54,56,58,60,820,830,840,850,860,870,880,890,810,42,44,46,48,50,52,54,56,58,60,820,830,840,850,860,870,880,890,810,42,44,46,48,50,52,54,56,58,60,820,830,840,850,860,870,880,890,硬度（HRC）,淬火温度（ ）,g,f,2.象限判断法,2020/6/22,.,41,分层法,QC第六种工具,2020/6/22,.,42,-又叫分类法、

17、分组法。它是按照一定的标志，把收集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。,-常用于归纳整理所收集到的统计数据。常与其他统计方法结合起来应用，如：分层直方图法、分层排列图法、分层控制图法、分层散布图法、分层因果图法。,-分层的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小，而层与层之间的差别尽可能大。,分层法,2020/6/22,.,43,分层的标志：,人员：可按年龄、工级、和性别等分层。 机器：可按设备类型、新旧程度、不同的生产线、工夹具类型分层。 材料：可按产地、批号、制造厂、规格、成分等分类。 方法：可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法、生产速度分层。 测量：可按测

18、量设备、测量方法、测量人员、测量取样方法、环境条件等分层。 时间：可按不同的班次、日期等分层。 环境：可按照明度、清洁度、温度、湿度等分层。 其他：可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等分层。,2020/6/22,.,44,分层步骤：,收集数据； 将采集到的数据根据不同的目的选择分层标志； 分层； 按层归类； 画分层归类图。,2020/6/22,.,45,不合格项目： 缸体与缸盖之间漏油 N = 50（套）,调查情况： 1）三个操作者的操作方法不同 2）气缸垫由两个制造厂提供,按操作者分层：,按供应商分层：,分层法（案例1）,2020/6/22,.,46,按两种因素交叉分层：,分层法（案例1

19、）,2020/6/22,.,47,某厂生产橡胶垫，其外径尺寸：26.1 0.2mm。最近发现外径尺寸超差，具体见直方图：,0,10,30,20,40,26.10,26.30,26.15,26.20,26.25,26.40,26.35,TU,外径（mm）,频数,分层法（案例2）,2020/6/22,.,48,0,10,20,26.10,26.30,26.15,26.20,26.25,26.40,26.35,TU,外径（mm）,频数,工人乙,工人甲,0,10,20,26.10,26.30,26.15,26.20,26.25,26.40,26.35,TU,外径（mm）,频数,0,10,20,26.1

20、0,26.30,26.15,26.20,26.25,26.40,26.35,TU,外径（mm）,频数,工人丙,分层法（案例2）,2020/6/22,.,49,控制图,QC第七种工具,2020/6/22,.,50,控制图是用来区分由异常原因引起的波动、或是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的一种工具。,控制图建立在数理统计学的基础上，它利用有效数据建立控制界限。控制界限一般分为上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。,质量特性值,抽样时间和样本序号,UCL,CL,LCL,3倍标准偏差（3）,3倍标准偏差（3）,一、概述,2020/6/22,.,51,控制图的种类很多，一般按数据的性质分为计量值控

21、制图、计数值控制图两大类。,2020/6/22,.,52,控制图的作用：,在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态； 在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态； 在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。,2020/6/22,.,53,二、应用控制图的步骤,选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等； 选用合适的控制图种类； 确定样本容量和抽样间隔； 收集并记录至少20 25个样本的数据，或使用以前所记录的数据； 计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等； 计算各统计量的控制界限；

22、 画控制图并标出各样本的统计量； 研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态； 决定下一步的行动。,2020/6/22,.,54,x,控制图控制界限线的计算公式-I,2020/6/22,.,55,3,3,3,n,控制图控制界限线的计算公式II,2020/6/22,.,56,控制系数选用表,2020/6/22,.,57,某公司新安装一台装填机。该机器每次可将5000g的产品装入固定容器。规范要求为5000 （g）。,0,50,使用控制图的步骤如下：,将多装量（g）看成应当加以研究并由控制图加以控制的重要质量特征。,由于要控制的多装量使计量特性值，因此选用 x

23、 R 控制图。,以5个连续装填的容器为一个样本（n5），每隔1h抽取一个样本。,收集25个样本数据（k5），并按观测顺序将其记录与表中（见多装量（g）和样本统计量）。,计算每个样本的统计量 x （5个观测值的平均值）和 R（5个观测值的极差） （见多装量（g）和样本统计量） 。,三、应用实例,2020/6/22,.,58,多装量（g）和样本统计量,2020/6/22,.,59,多装量（g）和样本统计量,2020/6/22,.,60,计算各样本平均值（ x）和各样本极差的平均值（ R ）。, x,k,R, R,k,计算统计量的中心值和控制界限。,中心值CL 29.86（g）,UCL A2 R 45.69（g）,图：,LCL A2 R 14.03（g） 注：A2为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。,6.计算各统计量的控制界限（UCL、LCL）。,2020/6/22,.,61,图：,LCL D3 = 0 注：D3为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。,中心值 CL 27.44（g）,UCL D4 58.04（g） 注：D4为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。,2020