任务2-2 质量管理的七种工具在食品生产中的应用.ppt

1、任务2-2 质量管理的七种工具在食品生产中的应用,一、质量管理工具概述,（一）产品质量的波动 产品波动产品的质量数据波动 数据的分散性：产品质量本身的差异所致，是由生产过程中条件变化和各种误差造成的。 任何一个生产过程，总存在着质量波动。 质量波动是客观存在的，是绝对的。,范例： 没有两个相同的人、树叶，对于产品也是一样的，没有两件完全相同的产品。,范例： 经验告诉我们，按照同样的工艺、遵照同样的作业指导书、采用同样的原材料、在同一台设备上、由同一个操作者生产出来的一批产品 其质量特性不可能完全一样，总是存在差异，即存在变异或波动。,影响过程（工序）质量主要有六个因素：,5M1E,Man 操作

2、者（人） Machine设备（机） Material原材料（料） Method操作方法及规范（法） Measure检验和测量（测） Environment工作环境（环）,1.正常波动 由随机因素（偶然因素）引起 质量管理中允许的波动 此时的工序处于稳定状态或受控状态 范例：机器的固有振动、液体灌装机的正常磨损 工人操作的微小不均匀性 原材料中的微量杂质或性能上微小差异 仪器仪表的精度误差 检测误差,偶然因素 是固有的 始终存在，是不可避免的 对质量的影响较小 难以测量，消除它们成本大，技术上也难以达到。 范例： 温度或电压等生产条件的微小变化,2.异常波动 由系统因素（异常因素）引起 质量管理

3、中不允许的波动 此时的工序处于不稳定状态或非受控状态。对这样的工序必须严加控制。 范例：配方错误 设备故障或过度磨损 操作工人违反操作规程 原材料质量不合格 计量仪器故障,异常因素 非过程固有 有时存在，有时不存在 对质量波动影响大 （常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险） 易于判断其产生原因并除去 （在经济上是必须消除的）,表2-1 正常波动与异常波动,（二）产品质量数据的分布规律,数据的分布是指表示某产品某质量特性的数据的规律。 数据的分布有很多种，如正态分布、二项分布、泊松分布等。 食品工业中产品质量特性的数据多数为正态分布,最常见的概率分布正态分布,连续随机变量最重要的分布正态分

4、布,表达形式 式中，为总体的算术平均值；为总体的标准偏差；,如果我们令Z=(x-)/，那么我们可以得到正态密度函数标准化形式为, 3,f,面积是全体变量的68.26落在的范围之内； 95.46的变量是落在2界限之内； 99.73的变量落在3界限之内。,但是，必须特别注意，在同样的两个已知界限内，对于样本界限内所占的百分比同总体界线内所占的百分比可能不很一致。这个差别非常重要，它构成了假设检验的基本原理。,（三）质量管理七种工具,检查表 排列图 散布图 因果图 分层法 直方图 控制图,关联图 系统图 亲和图 矩阵图 PDPC法 箭条图 矩阵数据解析法,O7与N7的差异,在工作中的应用,二、质量管

5、理的七种工具在食品生产中的应用,1、因果图（Cause and Effect Diagram） 因果图的概念和作用 又称鱼骨图（fishbone diagram）、鱼刺图、树枝图、石川图（石川罄发明） 用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性的因素（所有可能原因）,老七种方法之一：因果图,因果图是表示质量特性与原因的关系的图。 收集各种信息，比较原因大小和主次，找出产生问题的主要原因；也就是根据反映出来的主要问题（最终结果），找出影响它的大原因、中原因、小原因、更小原因等等。,因果图俗称鱼骨图或石川图，是分析特性结果与原因之间关系的图表 作图要点 明确需要分析的质量问题或确定需要解决的质量特

6、性 ； 召集同该质量问题有关的人员展开头脑风暴。 向右画一条带箭头的主干线将质量问题写在图的右边，一般按5M1E分类，然后围绕各大原因逐级分析展开到能采取措施为止。 ； 记录有关事项 ； 常见问题 确定的质量问题或质量特性笼统不具体，针对性不强； 原因分析展开不充分，只是依靠少数人“闭门造车” 画法不规范,作用： （1）分析因果关系； （2）表达因果关系； （3）通过识别症状、分析原因、寻找措施、促进问题解决,因果图是一种用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性的因素（原因）的一种工具。,步骤：,因果分析图法,影响因素（原因）,质量（结果）,特性,大原因,中原因,小原因,鱼刺图（形如鱼刺）

7、石川图（石川罄发明）,目的：解决. 日期： 年 月 日 作者：.,质量问题,原因类别,第一层原因,原因类别,第一层原因,第一层原因,第一层原因,第一层原因,第一层原因,原因类别,原因类别,第二层原因,第二层原因,原因,结果,图5-2裱花蛋糕微生物超标的因果图,因果图的制作步骤 对某糕点生产企业存在的裱花蛋糕微生物超标的质量问题进行因果图分析,确定需要分析的质量特性 即针对什么问题寻找因果关系 例如：产品质量、质量成本、产量、工作质量等问题,裱花蛋糕微生物超标,召集同该质量问题有关的人员参加的会议，充分发扬民主，各抒己见，集思广益，把每个人的分析意见都记录在图上。,画一条带箭头的主干线，箭头指向

8、右端，将质量问题写在图的右边，确定造成质量问题类别。,裱花蛋糕微生物超标, 一般按5M1E的6大因素分类,裱花蛋糕微生物超标,原料,机器,操作者,环境,测量, 然后围绕各原因类别展开，按第一层原因、第二层原因、第三层原因及相互因果关系，用长短不等的箭头画在图上，逐级分析展开到能采取措施为止。,讨论分析主要原因，把主要的、关键的原因分别用粗线或其他颜色的线标记出来，或者加上方框进行现场验证。,裱花蛋糕微生物超标,原料,果酱微生物超标,色素微生物超标,奶油微生物超标,包装材料微生物超标,机器,打奶油机消毒不好,未按时消毒,氯浓度低,操作者,卫生意识差,培训不够,人员卫生差,手未消毒,工作服不洁,环

9、境,蛋糕贮存环境差,未按时消毒,温度高,空调制冷能力差,裱花温度差,消毒不好,温度高,臭氧发生器故障,空调制冷能力差,测量,检验错误,抽样方法错误,没有校正,测氯卡失败,量具不准,记录必要的有关事项，如参加讨论的人员、绘制日期、绘制者等。 对主要原因制订对策表（5W1H），落实改进措施。,（三）注意事项,明确质量问题，应尽量具体，有多少待解决的质量特性，就要绘制多少张因果图，不要在一张因果图上解决几个问题。 会议应邀请所有有关人员如一线员工、技术人员等参加，通过大家集思广益，充分发扬民主，以免疏漏。 分析原因，应尽可能具体。 用因果找出质量问题的主要因素后，再使用排列图确定问题的主要原因。,分

10、析患近视的原因,课堂练习1： 以学校饭堂饮食质量差为问题，进行因果图分析。,2、排列图（Pareto Diagram） 排列图的概念 又称巴雷特图（帕累托图） 全称主次因素排列图 将质量改进项目从最重要到次要进行排列,老七种工具之二：排列图,排列图是通过找出影响产品质量的主要问题，以便改进关键项目。 排列图最早由意大利经济学家巴累特(Pareto)用于统计社会财富分布状况的。他发现少数人占有大部分财富，而大多数人却只有少量财富，即所谓“关键的少数与次要的多数”这一相当普遍的社会现象。,排列图的概念,1897年，意大利经济学家帕列托在对19世纪英国社会各阶层的财富和收益统计分析时发现：80%的社

11、会财富集中在20%的人手里，而80%的人只拥有社会财富的20%。 这就是“二八法则”。,二八法则的其他例子： 20%的企业可能生产市场上80%的产品 20%的顾客可能给商家带来80%的利润 20%的储户的可能拥有80%的存款额 20%的原因造成80%的产品不合格 朱兰：将质量问题分为“关键的少数”和“次要的多数”,排列图按下降的顺序显示出每个项目（例如不合格项目）在整个结果中的相应作用。相应的作用可以包括发生次数、有关每个项目的成本或影响结果的其他指标。 用矩形的高度表示每个项目相应的作用大小，用累计频数表示各项目的累计作用。,1、排列图 排列图亦称柏拉图,是按分类数据的大小从多到少顺次排列的

12、柱形图,是用以明示各类因素对最终结果影响大小的工具,亦称排列各种改进可能性的工具。 2、柏拉图的制作 确定数据的分类及其计量单位. 确定数据的时间周期. 搜集数据. 整理数据及计算. 作图. 将不良类型分类,柏拉图的结构:,5,4,3,2,1,1。项目轴X轴;,柏拉图,1。项目轴X轴;,2。频数轴主Y轴;,5。累积不良率折线图形;,4。累积不良率轴次Y轴;,3。频数柱状图形;,（最大值为所有频数之和）,（从左至右频数从多至少，最后 “其它”为几项之和）,（最大值为100%）,柏拉图的作用:,按重要性顺序显示出每个质量改进项目队整个质量问题的作用。 寻找主要问题或影响质量的主要原因,A,H,C,

13、D,F,M,其它,A,H,C,D,F,M,其它,此3项占整个问题的80%左右，为主要控制对象。,此4项以上只占整个问题的20%左右。,关鍵的少数,50,100,150,100,50,0,0,A,B,C,D,E,F（其他）,帕累托曲线,频数,项目,排列图是由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成。,累计百分比（）,此图是一个直角坐标图，它的左纵坐标为频数，即某质量问题出现次数，用绝对数表示；右纵坐标为频率，常用百分数来表示。 横坐标表示影响质量的各种因素，按频数的高低从左到右依次画出长柱排列图，然后将各因素频率逐项相加并用曲线表示。 累计频率在80%以内的为A类

14、因素，即是亟待解决的质量问题。,排列图作用： 通过区分最重要的和其他次要的项目，就可以用最少的努力获得最大的改进。 “找出主要原因”,排列图的制作案例 表2-2是某食品厂2005年6月2日至6月7日菠萝罐头不合格项调查表 表2-2 菠萝罐头不合格项调查表,步骤： 制作排列图数据表，计算不合格比率，并按数量从大到小顺序将数据填入表中。 “其他”项的数据由许多数据很小的项目合并在一起，将其列在最后。 否则横坐标会变得很长。,表2-3菠萝罐头排列图数据表,画两根纵轴和一根横轴 左边纵轴，标上件数（频数）的刻度，最大刻度为总件数（总频数）； 右边纵轴，标上比率（频率）的刻度，最大刻度为100%。 左边

15、总频数的刻度与右边总频数的刻度（100%）高度相等。 横轴上将频数从大到小依次列出各项。,在横轴上按频数大小画出矩形，矩形高度代表各不合格项频数的大小。 画累计频率曲线，用来表示各项目的累计百分比。 在图上记入有关必要事项 排列图名称、数据及采集数据的时间、主题、数据合计数等。,图2-1菠萝罐头不合格项目排列图,排列图的使用 为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计比率分为3类：,在080%的因素为A类因素（主要因素） （不超过三项） 在80% 90%的因素为B类因素（次要因素） 在90% 100%的因素为C类因素（一般因素）,从图2-1中可以看出，出现不合格品的主要原因是净重和固形物含量

16、，只要解决了这两个问题，不合格率就可以降低78.7%。,在解决质量问题时，将排列图和因果图结合起来特别有效。 先用排列图找出主要因素，再用因果图对该主要因素进行分析，找出引起该质量问题的主要原因。,3、制作柏拉图时, 应注意以下几点 重要的少数最好只12项,最多不宜超过3项,否则就失去了捕捉少数的本意,必要时可考虑重新分类. 排列图可直观表达出影响质量问题的主要因素，主次因素较明显时，可不作图只觉用统计表来代替。 用排列图找出主要问题后，可考虑进一步分层做排列图，以找出解决问题的措施。 在实际应用中，将排列图与因果图结合起来更有效，先用排列图找出主要因素，再用因果图对该主要因素进行分析，找出引

17、起该质量问题的主要原因。,课堂练习2： 某食品公司对某新产品进行市场调查，反映价格高的有12条意见，风味不好的有52条，色泽不好的有16条，包装不好的有37条，质地不好的有6条，形状不好的有4条。请制作出调查表，画出排列图，并指出改进意见。,3、散布图（Scatter Plot） 也称相关图、分布图、散点图 研究两个变量之间的关系及相关程度,老七种工具之三：散布图,散布图是通过分析研究两种因素的数据之间的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。 有些变量之间有关系，但又不能由一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值。将这两种有关的数据列出，用点子打在座标图上，然后观察这两种因素之间的

18、关系。这种图就称为散布图。,散布图 可以用来发现和确认两组相关数据之间的关系 并确认两组相关数据之间预期的关系,1、散布图 散布图是用来研究判断成对出现两个变量之间相关关系的图表。 散布图由一个纵坐标，一个横坐标，很多散布的数据坐标点组成。 2、散布图的制作 搜集数据次料.对欲进行研究的两组数据用备好的检查表搜集成对数据. 画出长度大致相等的横轴与纵轴,记上组的名称、计量单位,作好尺度标记. 按成对数据在图在绘点. 分析各点的散布状态,考察二者是否具有相关关系及其相关程度,必要时须通过相关系数的计算或其它判定方法予以判定。 3、要点 收集足够的资料，至少30对 ； 横坐标表示资料（原因），纵坐

19、标表示因变量（结果） ； 正确判断变量之间的关系模式 ； 因果图的后续工作，提供直观的相关性验证 ；,作用：通过相关分析能找到两个变量的相互关系，为分析品质问题提供便利，从而查出问题的本质之所在；直观判断有无异常点。,适应范围：计量型数据分析 。,散布图,范例： 某酒厂为了研究中间产品酒醅中的酸度和酒度2个变量之间存在什么关系，对酒醅样品进行了化验分析，结果如表2-4所示。 现利用散布图对数据进行分析、研究和判断。,表2-4酒醅中酸度和酒度分析数据表,图2-2 酒度与酸度散布图,散布图的判断分析,对照经典图法。可知酒醅中的酸度和酒度2个变量之间存在负相关性。 简单象限法。 在散布图上分别画一条

20、平行于Y轴和X轴的直线，使直线两边的点数分别相等，如课本图2-10所示，然后分别计算四个象限、的点数。 当：n1+n3n2+n4时，为正相关；n1+n3n2+n4时，为负相关，当n1+n3n2+n4时，为不相关。 以差别大小确定强弱。本例,n1+n3n2+n4，所以酒醅中的酸度和酒度关系为负相关。,注意事项： 相关的判定只限于作图所用数据的范围内，不能随意延伸判定范围。 应将不同性质的数据分层作图，否则将会导致不真实的判定结论。 若散布图中出现个别偏离分布趋势的异常点，判明原因后，予以剔除。 要应用专业技术队相关分析的结果加以鉴别，因为可能出现伪相关的现象。,4、直方图（Histogram）

21、又称频数分布图,老七种工具之四：直方图,直方图法是适用于对大量计量值数据进行整理加工，找出其统计规律，即分析数据分布的形态，以便对其总体的分布特征进行推断，对工序或批量产品的质量水平及其均匀程度进行分析的方法。,用于分析和掌握资料的分布状况，以便推断特性总体分布状态的一种统计方法 。 直方图使用目的 测知制程能力； 调查是否混入两个以上不同群体； 测知分配中心或平均值； 测知分散范围或差异； 与规格比较计算不良率 ； 测知有无假数据; 订定规格界限.,直方图的概念与作用 直方图是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理后，用一系列宽度相等、高度不等的矩形表示数据分布的图。 矩形的宽度

22、表示数据范围的间隔，矩形的高度表示在给定间隔内的数据频数。,直方图的作用： 较直观地传递有关过程质量状况的信息，显示质量波动分布的状态； 判断生产过程是否稳定 通过对数据分布与公差的相对位置的研究，可以对过程能力进行判断。 一般适用于计量值数据,直方图的制作案例 市场销售的带有包装的产品所给出的标称重量，法律规定其实际重量只允许比标称重量多而不允许少。 而为了降低成本，灌装量又不能超出标称重量太多。,某植物油生产厂使用灌装机，灌装标称重量为5000g的瓶装色拉油，要求溢出量为050g。 现应用直方图对灌装过程进行分析。,1.收集数据 作直方图要求收集的数据 一般为50个以上 最少不得少于30个

23、 数据太少时所反映的分布及随后的各种推算结果的误差会增大。 本例收集100个数据，列于表2-6中。,表2-6 溢出量数据表,2.计算数据的极差 极差 反映了样本数据的分布范围 在直方图应用中，极差的计算用于确定分组范围。,3.确定组距 先确定直方图的组数，然后以此组数去除极差，可得直方图每组的宽度，即组距（h）。,组数的确定要适当，组数k的确定可参见表2-7。,表2-7 组数选用表,该例取,组距一般取测量单位的整数倍，以便分组。,4.确定各组的边界值 为避免出现数据在组的边界上，并保证数据中最大值和最小值包括在组内 组的边界值单位应取为最小测量值减去最小测量单位的一半作为第1组的下界限 之后再

24、按所计算的组距推算各组的分组界限。,本例： 第1组下界限 Xmin-最小测量单位/2=1-1/2=0.5 （精度） 第1组上界限 第1组下界限加组距：0.5+5=5.5,第2组下界限 与第1组上界限相同：5.5 第2组上界限 第2组下界限加组距：5.5+5=10.5 其他以此类推,5.编制频数分布表,6.画直方图 建立平面直角坐标系。 横坐标表示质量特性值 纵坐标表示频数 以组距为底、各组的频数为高，分别画出所有各组的长方形，即构成直方图。 在直方图上标出公差范围、规格上限、规格下限、样本量、样本平均值、样本标准差和样本平均值的位置等。,图2-3 植物油溢出量直方图,直方图的分析 1.对图形形

25、状的观察分析 根据直方图的形状，可以对总体进行初步分析。,2.直方图与公差限的比较 直方图为正常型时，还需判断过程满足规范要求（标准要求）的程度。,直方图的形状分析与判断,根据直方图的形状，可以对总体进行初步分析。,标准型（对称型）,数据的平均值与最大值和最小值的中间值相同或接近，平均值附近的数据的频数最多，频数在中间值向两边缓慢下降，以平均值左右对称。这种形状也是最常见的。,作频数分布表时，如分组过多，会出现此种形状。另外，当测量方法有误或读错测量数据时，也会出现这种形状。,锯齿型,减少分组：,偏峰型,平均值位于中间值的左侧(或右侧)，从左至右(或从右至左)，数据分布的频数增加后突然减少，形

26、状不对称。当下限(或上限)受到公差等因素限制时，由于心理因素往往出现这种形状。,陡壁型,平均值远左离(或右离)直方图的中间值，频数自左至右减少(或增加)，直方图不对称。当工序能力不足，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，常出现这种形状。,当几种平均值不同的分布混在一起，或过程中某种要素缓慢劣化时，常出现这种形状。,平顶型,双峰型,靠近直方图中间值的频数较少，两侧各有一个“峰”。当有两种不同的平均值相差大的分布混在一起时，常出现这种形状。,孤岛型,在标准型的直方图的一侧有一个“小岛”。出现这种情况是夹杂了其他分布的少量数据，比如工序异常、测量错误或混有另一个分布的少量数

27、据。,与规范界限（公差）的比较分析,直方图的定量描述,注意事项,课堂练习3： 课本P71 实训2-2 直方图在食品生产中的应用,5、调查表（Check Sheet） 调查表的概念和作用 又称检查表、核对表、统计分析表 用来检查有关项目的表格 作用： 收集、积累数据比较容易； 数据使用、处理起来也比较方便 可对数据进行粗略的整理和分析 对顾客满意度和市场调查一般也采用调查表 常用于检测质量缺陷位置调查、不合格及原因调查和质量分布调查等,老七种工具之五：调查表,调查表是为了调查客观事物、产品和工作质量，或为了分层收集数据而设计的图表。即把产品可能出现的情况及其分类预先列成调查表，则检查产品时只需在

28、相应分类中进行统计。,为了能够获得良好的效果、可比性、全面性和准确性，调查表格设计应简单明了，突出重点；应填写方便，符号好记；调查、加工和检查的程序与调查表填写次序应基本一致，填写好的调查表要定时、准时更换并保存，数据要便于加工整理，分析整理后及时反馈。,1、调查表 系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表 。 2、用途：用在对现状的调查，以备今后作分析； 3、制作步骤 确定搜集资料的具体目的. 列举所需数据数据的项目. 确立对数据数据的分析方法、所釆用的统计工具. 绘制检查表. 评审与试用.,4、要点 对需调查的事件或情况，明确项目名称 ； 确定资料收集人

29、、时间、场所、范围； 资料汇总统计； 5、检查表可分为：收集数据用检查表，调查异常原因用检查表及点检用检查表。,明确目的,收集资料,确定方法,设计调查表,预调查,预评审,修改调查表,调查应用,调查表的种类 1.工序分布调查表 又称质量分布检查表 对计量值数据进行现场调查 根据以往的资料，将某一质量特性项目的数据分布范围分为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。,表2-8产品重量实测值分布调查表 产品名称：糖水菠萝罐头 生产线：A 调查者：张三 日期：2005-2-2,范例： 从表格形式看，质量分布调查表与直方图的频数分布表相似。 所不同的是，质量分布调查表的区

30、间范围是根据以往资料，首先划分区间范围，然后制成表格，以供现场调查记录数据；而频数分布表则是首先收集数据，再适当划分区间，然后制成图表，以供分析现场质量分布状况之用。,2.不合格项调查表 主要用来调查生产现场不合格项目频数和不合格品率，以便继而用于排列图等分析研究。 范例： 表2-9是某食品企业在某月玻璃瓶装酱油抽样检验中外观不合格项目调查记录表。 从外观不合格项目的频次可以看出，标签歪和标签擦伤的问题较为突出，说明贴标机工作不正常，需要调整、修理。,表2-9玻璃瓶装酱油外观不合格项目调查表 调查者：李四 地点：包装车间 日期： 年 月,3.不合格位置调查表 又称缺陷位置调查表 就是先画出产品

31、平面示意图，把画面划分成若干小区域，并规定不同外观质量缺陷的表示符号。 调查时，按照产品的缺陷位置在平面图的相应小区域内打记号，最后统计记号，可以得出某一缺陷比较集中在哪一个部位上的规律，这就能为进一步调查或找出解决办法提供可靠的依据。,例：课本P74 表2-12,4.矩阵调查表 又称不合格原因调查表 是一种多因素调查表 要求把生产问题的对应因素分别排列成行和列，在其交叉点上标出调查到的各种缺陷和问题以及数量。,范例： 表2-10是某饮料厂PET瓶生产车间对两台注塑机生产的PET瓶制品的外观质量的调查表。 从表中可以看出：1#机发生的外观质量缺陷较多，操作工B生产出的产品不合格最多。,注：气孔

32、 裂纹 疵点 X变形 其他,表2-10PET瓶外观不合格原因调查表,对原因进行分析表明，1#注塑机维护保养较差，而且操作工B不按规定及时更换模具。 从2月3日两台注塑机所生产的产品的外观看质量缺陷都比较多，而且气孔缺陷尤为严重，经调查分析是当天的原料湿度较大所致。,6、分层法（Stratification） 分层法的概念和分层方法 又叫分类法、分组法 按照一定的标志，把搜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。 作用：把杂乱无章和错综复杂的数据和意见加以归类汇总，使之更能确切地反映客观事实；通过分层，找到影响产品质量的具体因素。,老七种工具之六：分层法,分层就是把所

33、收集的数据进行合理的分类，把性质相同、在同一生产条件下收集的数据归在一起，把划分的组叫做“层”，通过数据分层把错综复杂的影响质量因素分析清楚。,当分层分不好时，会使图形的规律性隐蔽起来，还会造成假象。例如： 作直方图分层不好时，就会出现双峰型和平顶型。 排列图分层不好时，无法区分主要因素和次要因素，也无法对主要因素作进一步分析。 散布图分层不好时，会出现几簇互不关连的散点群。 控制图分层不好时，无法反映工序的真实变化，不能找出数据异常的原因，不能作出正确的判断。 因果图分层不好时，不能搞清大原因、中原因、小原因之间的真实传递途径。,按照一定的类别，把收集到的资料加以分类整理的一种方法。 分层的

34、目的在于把杂乱无章的数据加以整理,使之能确切地反映数据所代表的客观事实。 分层的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小,而层于层之间的差别尽可能大 。 要点 确定分层的类别和调查的对象； 设计收集资料的表格； 收集和记录资料； 整理数据并绘制相应图表； 比较分析和最终的推论 ；,一般按5M1E行分层 范例： 按操作者不同分层，区分工人A、B产生质量问题的严重性。,分层法应用案例 某食品厂的糖水水果旋盖玻璃罐头经常发生漏气，造成产品发酵、变质。 经抽检100罐产品后发现，一是由于A、B、C 3台封罐机的生产厂家不同；二是所使用的罐盖是由2个制造厂提供的。 在用分层法分析漏气原因时采用按封罐机生

35、产厂家分层和按罐盖生产厂家分层两种情况。,表5-9 按封罐机生产厂家分层,由表5-9可知，为降低漏气率，应采用B厂的封罐机。,表5-10 按罐盖生产厂家分层,由表5-10可知，为降低漏气率，应采用二厂的封罐机。,但同时采用B厂的封罐机，选用二厂的罐盖，漏气率不但没有降低，反而由原来的38增加到43。 这样的简单分层是有问题的。,表5-11多因素分层法,正确的方法应该是： 当采用一厂生产的罐盖时，应采用B厂的封罐机。 当采用二厂生产的罐盖时，应采用A厂的封罐机。 这时它们的漏气率平均为0。,因此，运用分层法时，不宜简单地按单一因素分层，必须考虑各因素的综合影响效果。 在分析时，要特别注意各原因之

36、间是否存在着相互影响，有无内在联系，严防不同分层方法的结论混为一谈。,分层法的应用步骤,搜集数据 数据根据不同目的选择分层标志 分层与归类 画分层归类图,六、控制图（Control Chart） 常规控制图的构造与原理 又称管理图、管制图，休哈特控制图 对过程质量特性值进行测量、记录、评估和监察过程是否处于统计控制状态的一种统计方法设计的图。,老七种工具之七：控制图,控制图是判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种有效方法。 控制图原理： 根据正态分布理论，若过程只受随机因素的影响，即过程处于统计控制状态，则过程质量特性值有99.73%的数据（点子）落在控制界限内，且在中心线两侧随机分布

37、。,若过程受到异常因素的作用，典型分布就会遭到破坏，则质量特性值数据（点子）分布就会发生异常（出界、链状、趋势）。,反过来，如果样本质量特性值的点子在控制图上的分布发生异常，那我们就可以判断过程异常，需要进行诊断、调整。,作用：当过程发生异常质量波动时及时显示出来，提醒操作人员要立即采取措施消除异常因素的作用，使过程恢复正常；直观地判断有无异常点。,x,LCL,CL,UCL,/2,/2,图2-4 控制图的两类错误,“3原理”（或称“千分之三法则”） 两类错误是不可避免的 一般把控制范围定在平均值的3,常规控制图的分类 按被控制对象的数据性质不同 分为计量值控制图、计件值控制图和计点值控制图,表

38、2-12常规控制图的分类,表2-12常规控制图的分类,表2-12常规控制图的分类,按用途不同 分析用控制图 用于对已经完成的过程或阶段进行分析，以评估过程是否稳定或确认改进效果。,控制用控制图 用于正在进行中的过程，以保持过程的稳定受控状态。,控制图的判断准则 控制图对过程异常的判断以小概率事件原理为理论依据。 判异准则有两类： 一是点子出界就判异 二是界内点子排列不随机就判异 若过程不判异，则过程处于统计控制状态。,规定了常规控制图有8种判异准则,常规控制图的应用案例（难，选学） 1.均值-极差控制图 最常用、最基本 控制对象： 长度、重量、强度、纯度、时间、收率、生产量、水分含量、营养物质成分等 计量值数据,控制图 主要