QC七大手法培训课件分解

1、七种主要技术的质量控制培训课件。分层方法，2。直方图，3。散点图，1。分层方法，概述：1。人们收集的数据是根据自己的特点进行分类和统计的，这种统计分析方法被称为层次分析法。2.在实际工作中，经常发现由于人、时间、材料和机器的不同，产品质量也有差异。但是，如果上述因素可以明确区分，在收集数据时应作出适当的说明和分类；在产品有缺陷的情况下，很可能只有一个因素(原材料、人员或机器)有问题，并且疾病可以很快被发现。同样，质量较好的人可以从分层数据中获得他们的状态，并寻求其他因素或条件的改善。1。人员：按年龄、级别和性别分层。机器：按设备类型、新旧程度、不同生产线和夹具类型分层。材料：按产地、批号、制造

2、商、规格和成分分层。方法：按不同的工艺要求、操作参数、操作方法和生产速度分层。测量：按测量设备和测量分层。测量和取样方法及环境条件等。6.时间：根据不同的班次和日期等进行分层。7.环境：根据亮度、清洁度、温度和湿度等分层。8.其他：根据区域、服务条件、缺陷位置和缺陷内容等进行分层。一、分层原则，分层方法使用中的注意事项：1。在实施之前，首先确定每一层的客观缺陷率分析？效率的提高？操作条件确认？2.检查台的设计应针对可疑物体。3、数据分类的性质应详细清楚地说明。4、根据各种可能的原因，找出真正的原因。案例1:气缸装配，装配工厂的气缸和气缸盖之间经常发生漏油。通过对50套产品的调查，发现三位操作者

3、在涂胶时使用了不同的技术方法；其次，他们使用的气缸垫来自两个不同的配套工厂。按操作员分类，按供应商分类，案例2，散点图的级别：x、被分类，(作为曲线传播)，(负相关)，(正相关)，二。直方图，概述：1。现场工作人员经常不得不面对大量的数据，所有这些数据都来自于产品的质量特性，这些特性是在过程中通过取样或检查获得的。如果我们用统计图的方法来整理这些数据，质量分布在过程中的情况、问题、过程和能力都可以呈现在我们眼前；我们可以利用这些信息来掌握问题点并制定改进措施。通常，生产现场最常用的图表是直方图。2.用于显示长度、重量、硬度和时间等测量值的数据分布的图形。直方图是将采集的测量值特征值或结果值划分

4、成若干个等间隔作为横轴的图形，并根据测量值出现的次数累加每个间隔中的测量值，然后按列进行排列。因此，它也被称为直方图。用excel制作直方图的方法：注：(1)一般情况下，组数k可根据测定次数n来计算，公式为：k13.32log n，可分为6组或7组。(2)一般来说，数据分组可以参考下表：使用直方图的目的：了解过程能力。衡量数据的真实性。计算产品的次品率。以便设置规格限制。与规格或标准值进行比较。调查是否要混合两个以上不同的组。首先，测量过程能力，作为改进过程的基础。从过程中收集的数据被分类到一个时间分布表中，然后被绘制到一个直方图中，过程的质量可以从其集中和分散的情况中看出。对于一个好的制造过

5、程，平均值应该接近规格中心，标准偏差越小越好。第二，衡量数据的真实性。对于一些异常直方图，主要是不均匀的，可以得出这样的结论：检查者对测量值有偏好，例如数字偏好5和10；或者伪造数据。当测量仪器不精确或者组数的宽度不是倍数时，也是这种情况。第三，为了设置规格极限，在没有设置规格极限之前，可以根据收集到的频率分布表确定频率分布是否为正态分布；在正态分布的情况下，可以根据计算的平均值和标准偏差来确定规格极限。一般来说，规格的下限是通过从平均值中减去3个标准偏差获得的，而上限是通过将3个标准偏差加到平均值中获得的。或者根据实际需要。4.调查是否有两个以上不同的群体混合在一起。如果直方图显示双峰形状，

6、两个不同的组可能是混合的，也就是说，过程是两个不同的组，例如两个不同的类、不同的生产线、不同的材料、不同的操作者和不同的机器。生产的产品混合在一起。此时，有必要对它们进行分类，而不是把不同的类别、生产线、材料、操作人员、机器和制成品放在一起，以便尽早找出缺陷的原因。与规格或标准值相比，规格、产品范围、下限和上限，(1)符合规格，(a)理想类型：工艺能力在规格范围内，平均值与规格中心一致，平均值4倍标准偏差为规格范围。这是一个理想的直方图，当它稍微放大或缩小时，制造过程不会超过规格值。说产品好，能力够。一边没有利润：产品在一边，但另一边有很多利润。如果制造过程变得更大(或更小)，很可能会出现缺陷

7、，有必要努力使产品的中心值与规格的中心值一致。规格、产品范围、下限、上限；产品的最大值和最小值都在规格内，但都在规格的上限和下限的两端，这也意味着它们的中心值与规格的中心值一致。虽然没有次品，但如果工艺稍有改变，就会有次品的危险，所以最好设法提高产品的精度。产品范围、规格、下限、上限，(d)余量类型过多：实际过程在规格范围内，但双尾远离规格范围。也就是说，产品质量是均匀的，并且变化很小。如果这种情况是由于成本增加造成的，这对公司来说不是一个好现象，所以我们可以考虑缩小规格限制或放宽质量变化，以减少成本和浪费。产品范围、上限、下限、规格、产品范围、下限、上限，(1)不符合规格，(a)左边(或右边

8、)的平均值：如果平均值偏向规格的下限并延伸到左边或规格的上限，(b)偏差太大：实际产品的最大值和最小值都超过规格值，并且有缺陷产品(斜线)。 这意味着标准太大，工艺能力不足，所以我们应该跟踪变化的人员和方法，尽量减少产品的变化； 或者如果规格太严格，规格应该放宽。产品范围、规格、上限、下限，(c)完全在规格范围内：这意味着产品的生产根本不按规格考虑；或者规格计算不合理，根本达不到规格。轨距，产品范围，常见直方图类型，(1)正常类型描述：中间高，两边低，趋势集中。结论：左右对称分布(正态分布)表明该过程处于正常运行状态。、(2)缺齿型(不均匀型)描述：有不同高度的缺齿病例。异常分布是由于错误的测

9、量值或转换方法造成的。结论：检验人员对测量值有偏好，如偏差和时间分配不当，导致如果超过某一规格被拒绝，则在右侧附近进行修整。(4)双峰描述：有两个峰。结论：有两种混合分布，如两台机器或两个不同的供应商。当有差异时，将出现此形状。由于测量值受不同原因的影响，所以应在分类后制作直方图。(5)离岛描述：岛形成于右端或左端。结论：存在测量误差、工程调整误差或不同原材料的使用误差。一定有不正常的原因，只要把它们去掉，就能满足工艺要求，生产出合格规格的产品。定义散点图和散点图特性的因素图(鱼骨图)可以大概理解工程因素会影响产品的质量特性，散点图也用这种因果关系来表示其相关性。并将对应于因果关系的变化数据分别绘制在x-y轴坐标的象限上，以观察相关性是否存在。1.收集成对的数据(x1，y1)，(x2，y2)并将其排列成数据表。2.找出x和y的最大值和最小值。3。用X和Y的最大值和最小值建立x-y坐标，并确定绘图点的适当比例。4.依次将数据指向x-y坐标，当两组数据重复时，它们由表示。y、x、5。添加一条趋势线，计算相关系数r，得到一个线性关系。R=1，完全相