品质七大手法.ppt

质量管理7种技术、数据统计分析方法、QC迁移7种工具排列图、因果图、散点图、直方图、直方图、控制图、核对清单和分层QC新7种工具(略)关联图、KJ方法、系统图方法、矩阵数据分析方法、流程确定过程图(，数据统计分析方法，数据统计分析方法-排列图，定义排列图：根据收集的数据，使用各种不同的标准(如坏原因、坏状态、坏发生地点)查找表示最大比率的原因、情况或地点的一个图表。帕累托(也称为帕累托)的统计分析方法-帕累托、帕累托的原因：意大利社会经济学家帕累托在1887年研究资本主义意大利社会的财富分布，结果显示少数人拥有大部分财富，而大多数人只有少量财富他还用坐标图绘制了这个定律，得到了累积百分比曲线。为了纪念他，后人把这条曲线称为调色板曲线。后来，调色板的原理被用于质量管理活动，成为七大手法之一，现在该理论被提升到80/20原则。基本上，一切都是由少数人造成的，大部分设备故障是由少数几个原因造成的，企业80%的利润遵循20%客户的相同规则。排列图由两个纵坐标、一个横坐标、上下排列的矩形和累计百分比行组成，用于查找主要问题或主要原因的图。示例1:100、200、300、400、0、500、600、100%、80直观、说明-全球质量管理行业常见的数据说明问题-有说服力的用途包括：质量管理/人力资源管理/安全性管理、数据统计分析方法-排列图、排列图映射步骤收集数据(计划时间)缺陷项目统计图绘制并排图横坐标(表示项目的分解比例)绘制左坐标(表示频率数)绘制条形图(按每个频率数打印)右坐标(累计对于结果(特性)和原因(原因)或所需效果(特性)和对策之间的关系，用箭头连接起来，详细分析原因或对策的图形称为因果图。原因和结果图是1952年日本品观权威学者石泉信博士发明的，也是石泉图，因为其形状与鱼骨相似，所以也可以称为鱼骨图，其特性包括地图、数据统计分析方法-因果图、人、法、环、机器、材料、材料、材料、材料、材料、所有可能的原因都被发现了。写有对少数人的主要原因的特殊标记的日期、作者、相关说明等，作为数据统计分析方法-因果图、因果图，需要注意的事项问题(结果)必须单一、具体，规范最终细化的原因必须具体才能采取措施。在寻找和分析原因时，要集思广益，努力正确、没有遗漏地举行诸葛亮，采取头脑风暴法层次，正确分类因果关系不可逆转的原因，作为数据统计分析方法-因果关系、因果关系地图，需要注意的问题的画法从左到右贯穿执行-因果关系地图标准化之前，在排列图中找出主要问题，召集对主要问题的讨论。因果图今后也可以持续修改，逐步完善和重复使用。数据统计分析方法-因果图，数据统计分析方法-因果图，实例2:直方图是什么？直方图是通过数据处理整理数据，分析和掌握质量数据分布，估计工序不合格率的一种方法。直方图是直方图的三阶段频表图片直方图、数据统计分析方法直方图(Histogram)、直方图阶段(示例3)1。数据收集，数据统计分析方法-直方图(Histogram)，直方图步长计算极值(Range)，上表的最大值Xmax=48最小值Xmin=1；R=xmax-xmin=48-1=47适当的分组(k)在此示例中，选择k=10会将组距离(h)组间距显示为字母h。h=R/k=47/10=4.7，Y约为5。确定组边界-组的边界值单位是最小测量单位的一半。数据统计分析方法-直方图，此示例中第一个组的下限为：第一组的上限是下限，第二组的下限是上限。第一组的上限加上组距离，然后加上第二组的上限，以确定每个组的边界。数据统计信息分析方法-直方图(Histogram)，最小值-，最小度量，2，=1-1/2=0.5，准备频率分布表，数据统计信息分析方法-直方图因此，绘制直方图后需要进一步分析。实际上，经常出现的非标准直方图的外观分析如下：a图是锯齿，通常是由过度分组或测量等引起的。数据统计分析方法-直方图(Histogram)，B图中所示的直方图旁边出现孤立岛，称为孤岛形状，此直方图是由于普通人、机器、材料、方法、环、测量等条件的急剧变化而产生的。数据统计分析方法-直方图，c图是通常在习惯处理、修复或清除废物后发生的偏转类型。数据统计分析方法-条形图(Histogram)，D图是墙的形式，其原因与偏转类型相同。数据统计分析方法直方图、E图通过混合两种不同生产条件中的数据进行整理，从而避免在以分层方式预处理数据时出现此类图形。，f图是通过混合两种不同生产条件中的数据而产生的平底顶形，如果生产条件发生缓慢变化(例如夹具的磨损、跳线损耗增加、测试板电流变化、工人疲劳等)，则可能发生这种形状。数据统计分析方法-什么是直方图，什么是散点图？方差图也称为相关图。用于研究和判断两个变量之间关系的图。两种关系确定性函数关系-这种关系是两个变量具有完全确定的函数关系。圆周和圆的直径d之间存在c= * d的关系。非决定性的相关性-这种关系是非决定性的相关性或约束关系。儿童的年龄和体重、数据统计分析方法散布图(ScatterPlot)、散布图的基本形式的散布图由横坐标、横坐标和许多散布点组成。打点-x以横坐标(参数)表示，y以坐标(变量)表示数据表中每个组的相应数据，以坐标位置表示。如果两组完全相同，则在点上显示圆；如果三组完全相同，则添加双圆标记。通过查看散点图的点分布状态，可以分析两个变量(X，Y)之间的相关性和关系紧密程度。数据统计分析方法-散点图(ScatterPlot)、散点图的判断分析与一般图例是最简单的方法。通过对比绘制的方差图例，可以得出两个变量之间是否相关，以及哪一个相关的结论。强正相关-x变量增加，y变量增加。想法分布密集，相关关系趋向直线。数据统计分析方法-散点图(ScatterPlot)，散点图的判断分析弱正相关-点的分布比较宽松，相关关系大体上趋于直线。数据统计分析方法-散点图(ScatterPlot)，散点图的判断分析强负相关-x变量增大时y变量减小；想法分布密集，相关关系趋向直线。数据统计分析方法-散点图(ScatterPlot)，散点图的判断分析弱负相关-松散分布思想，相关关系大致呈直线趋势。数据统计分析方法散布图是什么，分层的目的是确定主要矛盾，找出主要影响因素，并根据不同的目的、性质、来源等对无序和复杂的数据进行分类，以便更准确地反映系统化、理化、数据所表示的客观事实，从而确定产品质量波动的实际原因和变化规律，采取相应的措施。分层原则分层的原则是尽可能地扩大层次和层次之间的差异，同时最大限度地减少同一层次内数据的波动。数据统计分析方法-通过分层方法，通常按操作员、机械设备、材料、过程方法、测量方法、环境条件和时间等标志对数据进行分层，以实现目的。实例：*工作人员可以按原产地、生产工厂、组件、大小、批量、模型等分层。*在操作环境中，按噪音、清洁度、照明、运输形式。*时间可以分层到季度、月、周、日、班次、上午、下午等。*员工可以根据男性员工、女性员工、现有员工、新员工和多种技术进行分层。数据统计分析方法-分层方法、数据统计分析方法-分层方法，例如4:4表明，a、b、c三个工人具有LD点焊运行时间。其中a最严重，位置比例为11%，c最好，为2%。因此，三名工人可以根据不同的质量情况采取不同的措施。(1)称赞c，总结经验，宣传，鼓励努力跑100%。(2)呼吁甲和乙向c学习。(三)对甲停止运营，密切调查其原因，发现与c的差距，采取有效措施。(4)对，让它找出与丙的区别，生产的同时采取措施，有效地降低利用率。调查表，也称为核对清单或核对清单，为了便于数据收集，使用简单的表示法，进行统计整理，进行进一步分析或验证，预先设计用于检查的一种表或图表，数据统计分析方法-调查表，例如5: LD耦合不合格项目调查表，从表中可以看出，固定装置的不适当夹紧问题更加突出，b的这种问题更加严重。总的来说，甲的质量更好。数据统计分析方法-调查表，常用调查表：常用调查表包括不良项目调查表(也称为不良项目调查表)、缺陷位置调查表、不良原因调查表、工序分布调查表(也称为质量分布调查表、频率表)和矩阵调查表。缺陷位置调查表用于调查产品各部分的缺陷。不良项目调查表用于调查发生了哪些不良项目，各个比例。坏原因调查表按影响流程流程的人员、机器、配料、方法、环、测试等显示进行分层调查。工序分配调查表用于调查工序中各种质量特性发生频率的表。每个测量相应地记录在列中，测量完成后，还会显示频率的分布状态。矩阵调查表是一种多因素调查表，它分别以行和列的形式排列问题及其影响因素，并显示矩阵交叉点中调查的各种缺陷、问题和数量。数据统计分析方法-调查表，实例6:模块外部质量调查矩阵表，数据统计分析方法-调查