品管七大手法培训.ppt

1、,质 量 管 理,品管七大手法,1.鱼骨图: 追原因 寻找因果关系 2.排列图: 抓重点 找出“重要的少数” 3.分层法: 作解析 按层分类,分别统计分析 4.检查表: 集数据 调查记录数据用以分析 5.散布图: 看相关 找出两者的关系 6.直方图: 显分布 了解数据分布与制程能力 7.控制图: 找异常 了解制程变异,品管七大手法,品管七大手法的作用,工作及生活中免难免碰到问题，一旦发生问题如不立即解决，小问题也可能变成大问题。然而，解决问题是要用方法的，而品质管理（QC）手法就是能协助我们迅速且正确解决问题的利器之一。 一般问题解决的程序约可分为收集整理归纳分析判断决策等阶段，每一阶段都有不

2、同的QC手法可供搭配使用。如果能夠充分了解QC手法且运用得宜，就能收集到正确有效的资讯，并作出精准的判断。,品管七大手法所的作用,1.收 集：須根据事实或数据說明. 工具包括：查检表（Check List）,散布图（Scatter Diagram）、层别法（Stratification）。 2.整 理：理清问题所在以作为判断重大问题的依据。工具包括：柏拉图（Pareto Diagram），直方图(Histogram）. 3.归纳分析：主要针对原因与问题的关系，探讨其相互关系与潜在的真因。工具包括：特性要因图（Characteristic Diagram）. 4.判断决策：针对问题所发生的原因，

3、采取有效对策，加以处置.工具包括：特性要因图、统计图中的管制图(Control Chart).,一个问题的结果/特性受到一些原因(要因)的影响时,我们将 这些原因(要因)加以整理,成为相关而有条理的图形,这种图形 称为特性因果图。,由于其形狀像鱼的骨頭,所以也叫做鱼骨图(Fish-Bone Diagram).又像树枝状, 故也称树枝图. 1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又称“石川图”.,一. 鱼骨图,1.定义:,1. 特性要因图不止在发掘原因而已，可借此整理问题，找出最重要的问题点，并依循原因找出解决问题的方法。其用途可依目的分类：,一. 鱼骨图,2.应用与分类:,(1). 改善分

4、析用； (2). 管理用； (3). 品质管制导入及教育用；,2.按特性要因的关系可分为： (1).原因追求型：以列出可能会影响制程（或流程）的相关因 子，以便进一步从其中找出主要原因，以此图形表示结果 与原因之间的关系。 (2).对策追求型：此类型是将鱼骨图反转成鱼头向左的图形， 目的在于追寻问题点应该如何防止，目标结果应如何达成 的对策，故以特性要因图表示期望效果（特性）与对策（ 要因）间的关系。,1.确定特性：在未绘制之前，首先须决定问题或品质的特性为何？一般 来说，特性可以用零件规格、帐款回收率、制品不良率、客户抱怨、 设备停机率等与品质有关或是以和成本有关的人事费、行政费、材料 费予

5、以展现. 2.绘制骨架：首先纸张或其他用具（如白板）右方划一“口”填口决定的 特性，然后自左而右划出一条较粗的干线，并在线的右端图示： 3.大略记载各项原因：确定特性之后，就开始找出可能的原因，然后将 各原因以简单的字句，分别记在大骨上的“口”加上箭头分枝，以斜度 约60划向干线，划时应留意较干线稍微细一些。各大要因记载可以 4M+1E：人员（Man)、机械(Machine)、材料(Material)、方法(Methed) 及环境(Environment)等五大类加以应用。,特性,一. 鱼骨图,3.做法与步骤:,4、依据大要因，再分出中要因：细分出中要因之中骨线(同样为60插线）应较 大骨线细

6、，中要因之选定约35个为宜，绘制时应将有因果关系之要因归于 同一骨线内.,5、要更详细列出小要因：选用中要因之方式，可将更详细的小要因讨论出来.,一. 鱼骨图,6.圈出最重要的原因：造成一个结果的原因有很多可以透过收集数据或自 由讨论的方式，比较其对特性的影响程度，以“”或“”圈选出来，作 为进一步检讨或对策之用。,7.记载所依据的相关条件：当特性要因图绘制完成后，别忘了填上下列要项。 （1）制作目的。 （2）制作日期。 （3）制作者。 （4）参与人员。,一. 鱼骨图,1. 以4M1E法找出大原因 2. 以5W2H之思维模式找出中小原因: What 何事（做什么） Where 何地（在何处做）

7、 When 何时（何时做） Who 何人（由谁来做） Why 何因（为什么） How 何法（怎么做） How much 何费（要花费多少） 3. 创造性思考法:希望点列举法,缺点列举法,特性列 案法 4. 脑力激荡法: “Brain Storming” 严谨批评,自由奔放,可顺着他人的创意 及意见，发展自己的创意,意见越多越好. 5. 特性以注明“为什么”“什么”较易激发联想,绘制时注意事项,一. 鱼骨图,（1）追求原因型,一. 鱼骨图,4.案例分析与练习:,提案8件,改善系统 文件,规格执行度94%,所有产品导入SPC,两个产品导入CCD,应用QA Network,干部学习FMEA,改善品质

8、记录稽核,100%持证上岗,他山之石检讨,观摩兄弟单位5次,教育训练140hr/人/年,IPQC与FQC交叉担当,每日点检,推动模具稽核,每日IPQC作业点检,点检结果反饋,随时问题反饋,模具问题反饋,规格问题反馈,來料问题反饋,每周品质状況汇整,QIT活动10次以上,协助生产品质教育训练,品质检讨会,推动成立QCC,他山之石汇整,完善相关品质系统,开发导入品管新技术,提升品管人员素质,加強生产作业稽核,品质情報及时反饋,推动品质活动,达成年度工作目标,（2）追求对策型,一. 鱼骨图,4.案例分析,一. 鱼骨图,4.案例分析,根据所搜集之数据，按不良原因、不良状况、不良发生位置等不同区分标准,

9、以寻求占最大比率之原因,状况或位置的一种图形.又因图的排列是依大小顺序为之，故又可称为排列图.,1897年,意大利学者帕累托（Pareto）分析社会经济结构，发现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法则” 1907年美国经济学者M.O.Lorenz使用累积分配曲线来描绘“柏拉图法则”，也就是经济学所构的劳伦兹（Lorenz)曲线。 美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了“Vital Few, Trivial Many”(关键的少数,次要的多数)的名詞,称为“柏拉图原理”,二. 排列图,1.定义:,A B C D E F,A B C D E F,3.确认改善效果（改善前、后之比较）：

10、,作为降低不良的依据：想降低不良率，先绘柏拉图看看. 真正影响不良 的大原因只23项而已，只要对23项主要原因把握住，整个不良原因 就减掉大半了。,2. 决定改善目标，找出问题点： 柏拉图分析并不限于“不合规格”的不良，任何工厂的问题都可应用柏 拉图分析，例如： （1）修理件数、费用、时间。 （2）客诉件数、处理时间及费用。 （3）不良品数及所损失金额。,二. 排列图,2.应用:,4. 应用于发掘现场的重要问题点。 依结果的分类将结果的数据加以分类绘柏拉图，可掌握住少数 而重要的结果。诸如：不良项目等。 依要因的分类将主要的结果找出后，再依特性要因图中之要 因，收集要因数据，作成柏拉图，即可找

11、寻或掌握住重要的要因,5. 用于整理报告或记录。 若只有数据来写报告或记录，比较不容易了解问题点，若采用柏拉 图来整理或记录时，则可使看者一目了然.,6. 配合特性要因图使用。 柏拉图上之项目当作品质特性加以要因分析。再用柏拉图整理重新 分类，可以找出改善的方案。,二. 排列图,2.应用:,1. 决定分类项目： 以产品或制程订定检查项目或不良原 因。可使用层别法2. 收集数据： 以某一期间收集特定问题的检查记录。,二. 排列图,3.做法与步骤:,3. 依数量之大小排序整理数据，如下表,二. 排列图,4.记入图表并依数据大小排列画出柱状图。 （1）于图表用纸记入纵轴及横轴。纵轴左侧填不良数、不

12、良率，或损失金额，纵轴右侧刻度 表示累计影响度 （比率）;在最上方刻100%，左方则依收集数据大 小做适当刻度。横轴填分类项目名称，由左至右按 照所占比率大小记入，其他项则记在最左边。 （2）横轴与纵轴应做适度比例，横轴不宜长于纵 轴。,5.绘累计曲比率。 （1）.纵轴右边绘折线终点为100%。 （2）.将0100%间分成10等分，把%的分度记上 （3）.标出前三项（或四项）之累计影响度是否80%或接近80%.,二. 排列图,2、绘制柏拉图应注意事项。 （1）.柏拉图之横轴是按项目别，依大小顺序由高而低排列， “其他”项排在最后一项。 （2）.纵轴最高点为总不良数，且所表示之间距应一致。,二.

13、 排列图,6.绘累计曲线。 （1）点上累计不良数（或累计不良率）。 （2）用折线连结。,（3）.次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成“其他” 项，其他项不应大于前几项，若大于时应再分析。有时，改 变层别或分类的方法，亦可使分类的项目减少。通常，主要 项目别包括其他项在内，以不要超过46项为原则。 (4).改善前后之比较时： a.改善后，横轴项目别依照出现大小顺序由高而低排列。 b.前后比较基准应一致，且刻度应相同。 c.各项目别以颜色来区分，则更易于比较。 (5).柏拉图中，连接各项目与纵轴对应点之线，各为“柏拉 曲线”外，但因各项次之数据分配并非连续分配;所以， 其连接线为折线而非曲线。

14、 (6).一般而言，前三项不良项目往往累计影响度之7080% 强；如能针对前三项做改善，便可得到70%以上的成效。 (7).柏拉图适用于计数值，而计量值则使用直方图。,二. 排列图,月費用支出分析（排列图）,二. 排列图,4.案例分析,对观察到的现象或所收集的数据，按照它们共同的特征加 以分类、统计的一种分析方法。即为了区别各种不同的原 因（部门、人员、工作方法、设备、地点等）对结果的影 响，而以个别原因为主，分别统计分析的一种方法。是一 种容易观察，有效掌握事实的最有效、最简单的方法。,三. 层别法,1.定义:,1.层别法为一概念性的方法，可配合其他品质改 善方法一并使用，透过分层收集数据，

15、找出品 质改善的最佳方法。 2.透过各种分层收集数据以寻求不良原因之所在 或最佳条件，作为改善品质之有利手段。 3.如数据未能适当层别，则当有异常时，往往在 调查上浪费庞大之人力、物力、时间，有时甚 最终还是无法寻获真正原因。,三. 层别法,2.应用与分类:,1.时间的层别 2.作业員的层别 3.机械、设备层别 4.作业条件的层别 5.原材料的层别 6.测量/检验条件的层别 7.地区的层别等,三. 层别法,1.先行选定欲调查之原因对象。 2.设计搜集资料所使用之表单。 3.设定资料之收集点并训练站别员工如何填制表单。 4.记录及观察所得之数值。 5.整理资料、分类绘制应有之图表。 6.比较分析

16、与最终推论。,三. 层别法,3.做法与步骤:,对QC手法上各种图表均可运用层别法加以分类比分析之； 以下范例介绍之： 1.推移图之层别,(孔尺寸不良之总推移层别）,三. 层别法,4.案例分析与练习:,2、直方层之层别： （超出规格甚多） 且非常态分布,B线,C线,A线,三. 层别法,3. 柏拉图之层别：,A,B,E,D,C,F,45,25,13,10,5,2,件数,原因,100 75 50 25,% 100,累积比例,n=5000 np=100件 p=2.0%,累积比例,B,C,D,A,F,E,n=6000 np=70件 p=1.2%,100 75 50 25,改善,前移,30,14,10,9

17、,6,1,100%,（a）改善前,（b）改善后,三. 层别法,4、特性要因图之层别：,设备 人员 砂 孔 方法 砂模,设备 人员 含 渣 方法 钢水,设备 人员 裂 方法 时间,保温帽 方案 缩 孔 浇筑口 钢水温度,铸造不良偏高,三. 层别法,X,5. 散布图之层别：,Y,X,Y,X,Y,予以层别,（作为曲线散布）,（负相关）,（正相关）,三. 层别法,为了便于收集数据，使用简单记录填记并予统计整理，以作進一步分析或作为核对,检查之用而设计的一种表格或图表。,以简单的数据、用容易了解的方式做成图形或表格。表中记有检查的必要项目，只要记上检查记号，并加以统计整理，就可做为進一步分析或核对检查之

18、用。,四.检查表,1.定义:,1.点检用查检表：在设计时即已定义使用时，只做是非或 选择的注记，其主要功用在于确认作业执行、设备仪器保 养维护的实施状况或为预防事故发生，以确保使用时安全 用，此类查验表主要是确认检核作业过程中的状况，以防 止作业疏忽或遗漏，例如教育训练查检表、设备保养查检 表，行车前车况检表等等均属之。 2. 记录用点检表：此类查检表是用来搜集计划资料，应用 于不良原因和不良项目的记录，作法是将数据分类为数 个项目别，以符号、划记或数字记录的表格或图形。由 于常用于作业缺失，品质良莠等记录，故亦称为改善用 查检表。,四.检查表,2.应用与分类:,1 点检用查检表之制作方法：

19、.列出每一需要点检的项目。 (2).非点检不可的项目是什么?如：非执行不可的作业，非检查 不可的事情等。 (3).有顺序需求时，应注明序号，依序排列。 (4).如可行仅可能将机械别、种类别、人员、工程别等加 以层别，利于解析。 (5).先用看看，如有不符需求处，加以改善后，才正式复印。,四.检查表,3.做法与步骤:,2. 记录用查验表制作方法： .决定希望把握的项目和及所要搜集的数据。在执行此一步骤时，应该由相关人员以过去累积的经验及知识来决定，最佳的方法是召集部门内所有人共同参与，集思广益以免遗漏某些重要项目。 .决定查检表的格式，格式的决定，应依据层别分析的程度 ，设计一种记录与整理都很容

20、易及适合自己使用的格式。 (3).决定记录的方式： a .“正”字记号，运用频率极高，一般较常采用。 b. “+”棒记号，多运用于品质管理，如：次数分配表。 c. “、”图形记录 (4).决定搜集数据的方法：由何人搜集、期间多久、检查方法等均应事先决定。,四.检查表,1、点检用查检表 例1-1汽车驾驶前之查检表 汽车驾驶前查检表 操作顺序 注意点 查核点 走进汽车 车胎是否漏气 走一圈看看车子是 车胎固定情形如何? 否异常 开车锁 钥匙正确插入钥匙孔 检核车内配线异常 检核车内异常音 坐位调整 离合器的踩踏感觉如何 启开引擎盖查看 刹车的踩踏感觉如何 是否设定时限装置等? 引擎启动 排档是否在

21、空档 领带歪斜? 头发散乱 空转 后视镜、侧镜是否适当? 脸不洁 出发 系上安全带 周围有无他人,举例及练习,四.检查表,4.案例分析与练习:,例1-2上班前服饰的查检表 防止不小心失误的查检表 07.7.107.7.6 上 班 时 的 服 饰 注记 区 分 周一 周二 周三 周四 周五 周六 携带 钱袋 手帕 车票 小笔记本 服饰 领带 头发 皮鞋 全体的调合 ,四.检查表,例1-3：教育训练前查核用之查检表例 训练准备的查检表 下列查检表可以帮助你查核训练教室是否已经准备妥当。 一. 资料准备 学员签到簿？ 意见调查表？ 讲义是否已摆在教室里？ 讲义是否以使用的顺序排列？ 讲义将如何分发？

22、 所有的教学资料都已经在教室里了吗？ 二.文具 纸笔供应品是否备妥？ 油性笔是否备妥？ 黑板是否干净? 是否备有白板笔和板擦?,四.检查表,例1-4：产品品质检验判定用查检表例 生产成品外观品质判定基准表,四.检查表,例1-5：堆高机每年自动检查记录表 检查日期： 年 月 日,负责人： 各级主管： 检查表：,四.检查表,2、记录用查检表 例2-15S活动评分用查检表例 诊断日 年 月 日 现场区分（ 号栋 楼 区） 诊断者,四.检查表,例2-2制程分布用查检表例,四.检查表,例2-3应用于直方圆之次数分配查检表例子,四.检查表,例2-4某检验状况记录查检表例,四.检查表,例2-5收集数据用查检

23、表例,种 类 检 核 小 计 表面伤痕 正正正正正正 30 裂纹 正正正 18 表面不良 正正正正正正正正 40 模型不良 正 8 其他 正正 11 107,四.检查表,例2-6研讨改进用查检表例 课 程 问 卷 调 查 表,四.检查表,二.散布图,定义 特性要因图（鱼骨图）大概可以了解工程上的要因会影响产品的品质特性，散布图也是以这种因果关系的方式来表示其关连性。并将因果关系所对应变化的数据分别点绘在x-y轴座标的象限上，以观察其中的相关性是否存在。,应用： 1 能大概掌握原因与结果之间是否有相关及相关的程度如何。 2 能检视离岛现象是否存在。 3 原因与结果相关性高时，二者可互替代变数，对

24、于制程参数 或产品特性的掌握，可从原因或结果中择一较经济性的变数 予以监测。并可借观察一 变数之变化而知另一变数的变化。,五.散布图,1.定义:,调查两种变量之间的关系： 1.品质特性与品质特性的关系 2.品质特性与要因之间 3.要因与要因之间 例: A.材料热处理时,某一成分的量与硬度关系 B.锡铅中,锡铅比例与温度之关系 C.电镀处理时,电镀时间与电镀厚度之关系 D.焊膏厚度与印刷压力之关系.,应用：,五.散布图,2.应用:,1.收集数据: 收集50100相对应之数据.至少30组. 2.决定横轴与纵轴 一般以横轴代表要因,纵轴代表品质特性. 若是要因与要因或品质特性与品质特性.则可任意决定

25、. 刻度大小,则两者变异弧度大致相同大小即可以. 3.点绘数据 将收集之数据绘于相对位置上. 4.判读散布图 把握正确资讯,采取必要的措施.,五.散布图,3.做法与步骤:,散布图的注意事项： （1）是否有异常点： 有异常点时，不可任意删除该异常点，除非异常的原因已确实掌握。 （2）是否需层别： 数据的获得常常因为作业人员、方法、材料、设备或时间等的不同，而使 数据的相关性受到扭曲。 a.全体时低度相关，层次后高度相关。,(3).勿依据技术、经验作直觉的判断 (4).数据太少,易发生误判,五.散布图,b.全体时高度相关，层别后低度相关。,X,（3）是否散布图与固有技术、经验相符：散布图若与固有技

26、术、经验不相符 时，应追查原因与结果是否受到重大因素干涉。,五.散布图,四、散布图的判读 散布图的方向、形状，有以下数种相关情形： 1、完全正（负）相关：点散布在一直线上,2、高度正（负）相关：原因（X）与结果（Y）的变化近于等比例。,五.散布图,3、中度正（负）相关：原因（X）与结果（Y）的变化仍然近于等比例。,4、低度正（负）相关：原因（X）与结果（Y）的变化几乎已不成比例。,Y,X,x,y,X,五.散布图,5、无相关：原因（X）与结果（Y）的变化完全不成比例。,6、曲线相关：原因（X）与结果（Y）的变化呈曲线变化。,五.散布图,身高与体重 高重 ? 矮輕?,五.散布图,直方图是将所收集的

27、测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间內之测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排起來的图形。,6. 藉以订定规格界限 7. 规格与标准值比较 8. 设计控制界限是否 可用于制程控制 9. 求分布的平均值与 标准差,1. 测知制程能力 2. 测知数据的真伪 3. 测知分布型态 4. 计算产品不良率 5. 调查是否混入两个 以上的不同群体,六.直方图,2.应用:,1.定义:,四.直方图,测量100个外壳尺寸 单位:mm,1.收集数据 作直方图,数据至少50个以上.一般对于数据个数多少,称为样品大小, 用 n 表示.随机抽样，不可抽部分样品.,六.直方图,3.做法与步骤:,四.直

28、方图,2.整理数据 将数据整理,并找出最大值(MAX)与最大值(MIN). Max= 1.55 Min=1.27 3.求全距（R） 数据最大值（MAX ）减最小值(MIN )全距(R) R=1.55-1.27 = 0.28 4.决定组数(K) a. 分组的组数并沒有统一的规定，但太多或太少组皆 会使直方图失真 .组数过少，但失却失去了次数分配之本质与意义;组数过多，虽然表列详尽，但无法达到简化的目的。通常，应先将异常值剔除后再行分组,六.直方图,四.直方图,b.分组组数依数据之样本大小n决定.史特吉斯（Sturges)公式: k13.32log n c. 一般对数据之分组可参照下表： n=10

29、0 , k=610. 为方便计算,此例我们以k=10计算,六.直方图,四.直方图,5.决定组距 组距(h)= 全距(R) / 组数 (k)；一般取 h 值为量测单位之整数倍. 组距=全距/组数=0.28 / 10 =0.028 0.03 6.决定组界 组界即是每一分组之上下界限值，由小而大顺序：第一组下界1MINXij量测单位2第一组上界11h第二组下界21第二组上界22h第组下界ii-1第组上界iih第组下界kk-1第组下界kkhMAXXij则停止,六.直方图,L11.27 - (0.01/2) U11.265 + 0.031.265 1.295L21.295U21.325 L31.325U

30、31.355 L41.355U41.385 L51.385U51.415 L61.415U61.445 L71.445U71.475 L81.475U81.505 L91.505U91.535 L10 1.535U10 1.565,六.直方图,7. 计算组中点 各组皆以组中点为代表值，其计算方法如下： 组中点= ( L1+U1 ) / 2=(1.265+1.295) /2 = 1.280 ,四.直方图,8.计算次数并作次数分配表： 将组界、组中点填入次数分配表，将原数据依其值归类入某一组并以计票的方式以 /字划记各组之次数,六.直方图,9.绘制直方图 以组界或组中点为X軸 ，次数为Y軸。再以各

31、组之组距为底边，次数为高，对每一组绘一长方形，相邻的组其长方形需紧靠在一起，不要有空隙.,六.直方图,四.直方图,10.记入必要事项 收集数据期间,样本大小,品质特性的单位,测定日期,测定者,必要的批号. 11.记入相关数据履历（数据总数n，平均值x，标准差），并划出规格之上、下限.,六.直方图,1. 正常型,2. 锯齿型,直方图常見的形态,左右对称分配（正态分布），显示制程在正常运转下,高低不一，有缺齿情形。不正常的分配，系因测定值或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。 稽查员对测定值有偏好现象，如5，10之数字偏好;或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时，亦有此情况,六.直方

32、图,直方图常見的形态,3. 绝壁型,4. 双峰型,在理论上是规格值无法取得某一数值以下所产生之故，在品质特性上并沒有问题，但应检討尾巴拖长在技術上是否可接受；例治工具的松动或磨损也会出现拖尾巴的情形,两种不同的分布相混合,例如，两台机器或两种不同原料间有差异时，会出现此类情形，因测定值受不同的原因影响，应予层别后再作直方图,六.直方图,5. 离岛型（孤岛型）,6. 高原型（平峰型）,不同平均值的分布混合在一起造成,在右端或左端形成小岛.测定有错误，工程调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在，只要去除，即可合乎制程要求，制出合格规格的制品。,六.直方图,7. 偏态型（偏向型）,高处偏向

33、一边，另一边低，拖长尾巴。可分偏右型、偏左型。 偏右型：例如，微量成分的含有率等，不能取得某值以下的 值时，所出现的形状。 偏左型：例如，成分含有高纯度的含有率等，不能取得某值 以上的值时，就会出现的形状,六.直方图,管制图,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,而以时间順序用图形表示者.,七.控制图,1.定义:,按种类,七.控制图,2.应用与分类:,依用途分,1. 解析用控制图: A.决定方針用. B.制程解析用. C.制程能力研究用. D.制程控制之準备用. 2. 管制用控制图: 用于控制制程之品质,如有点子跑出界限时,立即 采取如下措施. A.追查不正常原因. B.迅速消除此原因. C.研究采取防止此项原因重复发生的措施.,Set-up chart 先有数据,后有控制界限,Process control chart 先有控制界限,后有数据,七.控制图,1、计量值管制图： （1）X-R管制图： a.先行收集100个以上数据，依测定之先后顺序排列之。 b.以25个数据为一组（一般采45个），分成