QC新旧七大手法

1、QC七大手法 培训教材制造部 2012年2月概述 人类区别与一般动物的本质在于制造和使用工 具，没有工具人与动物一样。 工程技术的发展，产生了工程图样，用来表达 工程技术要求，是工程技术人员的语言。 计算机技术的发展，产生了计算机语言，用于 人与机器的交流对话。 画家用绘画作为艺术的语言。 质量工作者用数据和图表展示自己的研究发现 和思维逻辑，数据即是事实，图表即是语言， 于是有了QC工具。21、QC工具一览表序号 老七种工具 新七种工具12 3 4 5调查表排列图 因果图 散布图 分层法关联图亲和图 树 图 矩阵图 网络图6 7直方图 控制图PDPC法 矩阵数据解析法32、QC老工具浅说 调

2、查表调查问题的原因类别和数量关系， 为排列图、直方图提供数据； 排列图分析因素影响的大小； 因果图分析原因与结果的关系，找到问題 的原因； 散布图分析成对变量之间的依存关系； 分层法按照不同影响因素，寻找问题真是 原因和变化规律； 直方图显示质量波动的分布状况； 控制图区分偶因和异因引起的质量波动， 监控过程的稳定42.1调查表（Data-collection Form）别名：检查表、核对表、统计分析表概念及用途：用来系统地收集资料和积累数据确认 事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。它 能够促使我们按统一的方式收集资料，便于分析， 在质量改进的活动中得到了广泛的应用。 应用调查表的注意事

3、项： 必须按照一定的规则对调查项目进行分类，分类的 规则即考察事务的纬度，如人的年龄、学历、收入 状况等；不合格的类别、位置、模式等，不可混淆。52.1调查表（Data-collection Form）应用调查表的步骤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。调查表 的样式多种多样，可根

4、据需要调查的项目灵活设计。6应用实例不合格分项检查表不合格种类 表面缺陷 裂纹 检验记录 正 正 正 一 正 正 一 一 正 正 一 小计 16 11 1 11装配不良形状不良 其他正 一正 正 正 正 正 正 正 正 正 正6457总计2.2排列图(Pareto Diagram)别名：柏拉图、pareto图 概念及用途：柏拉图是为寻找影响产品质量的主要问题，即在影响产 品质量的诸多问题中确定关键的少数一种方法。质量问题是 以质量损失（不合格项目和成本）的形式表现出来的，大多 数损失往往是由几种不合格引起的，而这几种不合格又是少 数原因引起的。因此，一旦明确了这些“关键的少数”，就 可 消除这

5、些原因，避免由此引起的大量损失。用排列图，我们 可以有效地实现这一目的。 排列图是为了对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采 用的简单图示技术。排列图是建立在巴雷特原理的基础上， 主要的影响往往是由少数项目导致的，通过区分最终要的和 较次要的项目，可以用最少的努力获取最佳的改进果。82.2排列图(Pareto Diagram)概念及用途：1897年，意大利经济学家巴雷特(V.Pareto)提出了一个公 式，这个公式标明社会上人的收入是不均等的。1907年，美 国经济学家洛仑兹(M.C.Lorenz)也提出了类似的理论。这两 位学者都指出大部分社会财富是掌握在少数人手里。 后来，在质量管理的领

6、域，美国的朱兰博士(J.M.Juran)运 用洛仑兹的图表法将质量问题分为“关键的少数”和“次要 的 多数”，并将这种方法命名为“巴雷特分析法”。朱兰博士 称 在许多情况下，多数不合格及其引起的损失是由相对少数的 原因引起的。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92.2排列图(Pareto Diagram)排列图的分类： 正如前面所述，排列图是用来确定“关键的少数”的方法， 根 据概念及用途，排列图可分为分析现象用排列图和分析原因 用排列图。 分析现象用排列图 这种排列图与以下不良结果有关，用来发现主要问题。

7、质 量：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修； 成 本：损失总数、费用等； 交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等； 安 全：发生事故、出现差错等。分析原因用排列图 这种排列图与过程因素有关，用来发现主要问题。操作者：班次、级别、年龄、经验、熟练情况以及个人本身因素； 机 器：机器、设备、工具、模具、仪器； 原材料：制造商、工厂、批次、种类；作业方法：作业环境、工序先后、作业安排、作业方法。102.2排列图(Pareto Diagram)制作排列图的步骤：第一步，确定所要调查的问题以及如何收集数据。l 选题，确定所要调查的问题是哪一类问题，如不合 格项目，损失金额、事故等等。 l 确定问题调查

8、的期间，如自4月1日至4月30日止。 l 确定哪些数据是必要的，以及如何将数据分类， 如：或按不合格类型分，或按不合格发生的位置分，或 按工序分，或按机器设备分，或按操作者分，或按 作业方法分等等。数据分类后，将不常出现的项目 归到“其他：项目。 l 确定收集数据的方法，以及在什么时候收集数据， 通常采用调查表的形式收集数据。第二步，设计一张数据记录表（检查表）。 第三步，将数据填入表中，并合计。112.2排列图(Pareto Diagram)第四步，制作排列图用数据表，表中列有各项不合格数据，累计 不合格，各项不合格所占百分比以及累计百分比。 第五步，按数量从大到小顺序，将数据填入数据表中。

9、“其他” 的 数据由许多数据很小的项目合并在一起，将其列在最后，而不必 考虑“其他”项数据的大小。 第六步，画两条纵轴和一条横轴，左边纵轴，标上件数（频数） 的刻度；右边纵轴，标上比率（频率）的刻度，最大刻度为100% 左边总频数的刻度与右边总频率的刻度（100%）高度相等，横轴 上将频数从大到小列出各项。 第七步，在横轴上按频数大小画出矩形，矩形的高度代表各不合 格项频数的大小。 第八步，在每个直方柱右侧上方，标出累计值（累计频数和累计 频率百分数），描点，用实线连接，画累计频数折线（巴雷特曲 线） 第九步，在图上记入有关必要事项，如排列名称、数据、单位、12应用实例电气不良状况记录表项目

10、月日期间:2003年8月8-28日6日 7日 8日 9日 合计 57 34 14 28 13 3 17 48月5日收敛不良 几何失真 无书面 白平衡不良 书面倾斜 亮度不足 敲 闪 无电源过程检查组检验者:周易13应用实例不良项目 1 2 3 4 5 6 7 收敛不良 几何失真 白平衡不良 敲 闪 不良数 57 34 28 17 14 13 7 不良率% 3.93 2.34 1.93 1.17 0.97 0.90 0.48 累计数 57 91 119 136 150 163 170 影响比率% 33.5 20.0 16.5 10.0 8.2 7.6 4.2 累计影响比率% 33.5 53.5

11、70.0 80.0 88.2 95.8 100.0无书面 书面傾斜 其 他总检查数1450142.2排列图(Pareto Diagram)排列图的注意事项ll lll项目分类一定要按照同一维度，这里最容易出现的错误就是分类 混杂，如在同一张排列图上同时按照不合格的位置和原因分类， 导致无法识别问题。 分类方法不同，得到的排列图不同。通过不同的角度观察问题， 把握问题的实质，需要用不同的分类方法进行分类，以确定“关 键的少数”，这也是排列图分析方法的目的。 为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计比率分为三类： 0%80%间的因素为A类因素，也即主要因素；在80%90%间的因素 为B类因素，

12、也即次要因素；在90%100%间的因素为C类因素，也 即一般因素。 如果“其他：项所占百分比很大，则分类是不够理想的。如果出 现这种情况，是因为调查的项目分类不当，把许多项目归在了一 起，这是应考虑采用另外的分类方法。 如果数据是质量损失（金额），画排列图时质量损失在纵轴上表 示出来。152.3因果图 （Cause-and-effect Diagram） l l别名：石川图、鱼刺图、特性要因图 概念及用途：导致过程或产品问题的原因可能有很多因素，通过对这 些因素进行全面系统地观察和分析，可以找出因果关系。 因果图就是一种简单易行的方法。 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

13、的因素（原因）的一种工具。它可用于以下几个 方面： 分析因果关系； 表达因果关系； 通过识别症状、分析原因、寻找措施，促进问题解决。 许多可能的原因可归纳成原因类别与子原因，画成形似 鱼刺的图，所以该工具又称鱼刺图。 16 2.3因果图 （Cause-and-effect Diagram） 概念及用途：l 1953年，日本东京大学教授石川馨第一次提出 了因果图，所以因果图又称石川图 （ishikawachart）。石川教授和他的助手在 研究活动中用这种方法分析影响质量问题的因 素，由于因果图非常实用有效，在日本的企业 得到了广泛的应用，很快又被世界上许多国家 采用。因果图不仅仅用在解决产品质量

14、问题方 面，在其他领域也得到了广泛的应用。 l 因果图主要用于分析质量特性与影响质量特性 的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、 分析原因、寻找措施来促进问题的解决。172.3因果图 （Cause-and-effect Diagram）因果图的绘制步骤l 简明扼要地规定结果，即规定需要解决的质量问题。如主轴 颈出刀痕、烟支空松、中继线插头槽径大、青霉素瓶消毒后 胶塞水分高，等等。 规定可能发生的原因的主要原因。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、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“

15、结果”框的输入。 寻找所有下一个层次的主原因并画在相应的主（因）枝上； 继续一层层地展开下去。如图所示。一张完整的因果图展开 的层次至少有二层，许多情况下还可以有三层、四层或更多 的层。 从最高层次（即最末一层）的原因（末端因素）中选取和识 别少理（一般为35个）看起来对结果有最大影响的原因（一 般称重要因素，简称要因），并对它们做进一步的研究，如 收集资料、论证、试验、采取措施、控制等。ll ll182.3因果图 （Cause-and-effect Diagram） 因果分析图完成以后，下一步就是要评价各因 素的重要程度。因果图中所有的因素与结果不 一定紧密相关，将对结果有显著影响的因素做

16、出标记。 最后，在因果图上标明有关资料，如产品、工 序或小组的名称，参加人员名单，日期等等。 因果图方法的显著特点是包括两个活动，一个 是找出原因，另一个是系统整理这些原因。 查找原因时，要求开放式的积极讨论，最有效 的方法是“头脑风暴法”，用过去的说法就叫 “诸葛亮会”。19因果图实例202.3因果图 （Cause-and-effect Diagram）1、绘制因果图的注意事项 ：l 确定原因时应通过大家集思广益，充分发扬民主，以免疏漏。必须确定对结果影响较大的因素。如果某因素在讨论是没有考虑到，在绘图时 当然不会出现在图上。因此，绘图前，必须让有关人员都参加讨论，这样，因 果图才会完整，有

17、关因素才不会疏漏。l确定原因，尽可能具体。质量特性如果很抽象，分析出的原因只能是一个大概。尽管这种图的因果关系， 从逻辑上虽说没什么错误，但对解决问题用处不大。l有多少质量特性，就要绘制多少张因果图。比如，同一批产品的长度和重量都存在问题，必须用两张因果图分别分析分析长 度波动的原因和重量波动的原因。若许多因素只用一张因果图来分析，势必使因 果图大而复杂，无法管理，问题解决起来也很困难，无法对症下药。l验证。如果分析出的原因不能采取措施，说明问题还没有得到解决。要想改进有效果， 原因必须细分，直至能采取措施为止。 实际上，注意事项的内容分别要实现“重要的因素不要遗漏”和“不重要的因素 不要 绘

18、制”两方面要求。正如前面提到过，最终的因果图往往是越小越有效。212.3因果图 （Cause-and-effect Diagram）2、使用因果图的注意事项：l 在数据的基础上客观地评价每个因素的重要性。 每个人要根据自己的技能和经验来评价各因素，这一点很重 要，但不能仅凭主观意识或印象来评议各因素的重要程度。 用数据来客观评价因素的重要性比较科学又符合逻辑。 l 因果图使用时要不断加以改进。 质量改进时，利用因果图可以帮助我们弄清楚因果图中哪些 因素需要检查。同时，随着我们对客观的因果关系认识的深 化，必然导致因果图发生变化，例如：有些需要删减或修 改，有些需要增加，要重复改进因果图，得到真

19、正有用的因 果图。这对解决问题非常有用。同时，还有利于提高技术熟 练程度，增加新的知识和解决问题的能力。222.4散布图（Scatter Diagam）概念及用途：散布图是研究成对出现如（X，Y），每对为一个点的 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群，研究点子群的分布 状态便可推断成对数据之间的相关程度。 在散布图中： 当增加，相应地值也增加，我们就说和是正关； 当增加，相应地值却减少，我们就说和之间是负 相关。 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，常在小组的质量改进活 动中得到的应用，在各种科学研究中应用广泛。2

20、32.4散布图（Scatter Diagam）l图示出种常见的点子群状态Y 1816Y18 16 14 12 10 8 6 4 2 0Y 2014 12 10 8 615 10 5 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617 强正相关 X4 2 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 X012345678910 11 12 X弱正相关不相关Y1816 14 12 10 8 6 4 2 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617 强负相关 XY 1816 14 12 10 8 6 4 2 0 0 1 2 3

21、 4 5 6 7 8 9 10 11 12 X 弱负相关Y 109 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 X非直线相关242.4散布图（Scatter Diagam） 应用散布图的步骤：l l l l l 收集成对数据（，）。从将要对它的关系进 行研究的相关数据中，收集成对数据（，）， 至少不得少于对。 标明轴和轴。 找出和的最大值和最小值，并用这两个值标 定横轴和纵轴。两个轴的长度应大致相等。 描点。当两组数据值相等，即数据点重合时，可 围绕数据点画同心园表示，或在离前一个点的最 近处点上第个点表示。 判断。分析研究画出来的点子群的分布

22、状况，确 定相关关系的类型。252.4散布图（Scatter Diagam） 散布图的相关性判断 散布图中数据点的相关性分析 判断方法有：l 对照典型图例判断法； l 象限判断法； l 相关系数判断法等。262.4散布图（Scatter Diagam） 散布图实例Y体 重X身高272.5分层法（stratication）别名：层别法、分类法、分组法 概念及用途：l 引起质量波动的原因是多种多样的，因此搜集到的 质量数据往往带有综合性。为了能真实地反映产品 质量波动的真实原因和变化规律，就必须对质量数 据进行适当归类和整理。 分层法又叫分类法、分组法。它是按照一定的标志， 把搜集到的大量有关某一

23、特定主题的统计数据加以 归类、整理和汇总的一种方法。分层的目的在于把 杂乱无章和错综复杂的数据加以归类汇总，使之更 能确切地反映客观事实。 分层法常用于归纳整理搜集到的统计数据。分层法 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、分层散布图法和分 层因果图法等等。28ll2.5分层法（stratication） 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，否则就起不到 归类、汇总的作用。分层的目的不同，分层的标志 也不一样。一般来说，分层可采用以下标志：l l l l l 人员。可按年龄、工级和性别等分层。 机器。可按设备类型、

24、新旧程度、不同的生产线和工夹具类型等分层。 材料。可按产地、批号、制造厂、规格、成分等分层。 方法。可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法、生产速度等分层。 测量。可按测量设备、测量方法、测量人员、测量取样方法和环境条件等 分层。 l 时间。可按不同的班次，日期等分层。 l 环境。可按照明度、清洁度、温度、湿度等分层。 l 其他。可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等分层。 分层方法很多，可根据具体情况灵活运用。也可以在质量管理活动中不断创 新，创造出新的分层标志。292.5分层法（stratication） 应用分层法的步骤：l 收集数据。 l 将采集到的数据根据不同目的选 择分层标志。

25、l 分层。 l 按层归类。 l 画分层归类图。302.5分层法（stratication）分层法实例某装配厂的气缸体与气缸盖之间经常漏油。经过50套产品进行调查 后发现两种情况：（1）三个操作者在涂粘结剂时，操作方法同； （2）所使用的气缸垫是由两个制造厂提供的。于是对漏油原因进 行分层分析：（1）按操作者分层，如表1所示；（2）按气缸生产 厂家分层，如表2所示。表1 按操作者分层操作者 王师傅 李师傅 张师傅 合计 漏油 6 3 10 19 不漏油 13 9 9 31 漏油率 32 25 53 38表2 按生产厂家分层生产厂家 A厂家 B厂家 合计 漏油 9 10 19 不漏油 14 17

26、31 漏油率 39 37 38312.5分层法（stratication）l分层法实例表3 按两种因素交叉分层操作者 王师傅 李师傅 漏油情况 漏油 气缸垫 A厂家 6 B厂家 0 合 6 计不漏油漏油 不漏油20 5113 4133 9张师傅合 计 共漏油不漏油 漏油 不漏油 计37 9 14 2372 10 17 27109 19 31 50322.5分层法（stratication）l 由以上两个分层表容易得出：为降低漏油率， 应采用李师傅的操作方法并选用B厂的气缸垫。 然而，事实并不是这样的，当该厂采用这个方 案后，漏油率仍然很高(如表3所示，漏油率为 3/7=43%)。因此，这样简单

27、的处理是有问题的。 正确的方法是：（1）当采用A厂生产的气缸垫 时，应推广采用李师傅的操作方法；当采用B厂 生产的气缸垫时，应推广采用王师傅的操作方 法。这时他们的漏油率都是0% l 可见，运用分层法时，不宜简单地按单一因素 分层，必须考虑各个因素的综合影响效果。332.6直方图(Histogram)别名：分布图 概念及用途：直方图是对定量数据分布情况的一种图形表 示，由一系列矩形（直方柱）组成。它将一 批数据按取值大小划分为若干组，在横坐标 上将各组为底作矩形，以落入该组的数据的 频数或频率为矩形的高。通过直方图可以观 测并研究这批数据的取值范围、集中及分散 等分布情况。直方图根据使用的各组

28、数据是 频数还是频率分为频数直方图与频率直方图。342.6直方图(Histogram)制作直方图地步骤：在以某厂生产的产品重量为例，对应用直方图的步骤加以 说明。该产品的重量规范要求为1000（0-0.50g）数据表：测量单位（cg） 43 28 27 26 33 29 18 24 32 143424 28 38 40 42 29 28 302229 32 36 28 32 18 28 203035 22 21 28 34 21 20 242936 25 20 12 20 46 38 352230 36 26 30 28 14 12 202434 39 20 31 34 10 32 28221

29、4 24 18 30 20 21 19 242842 18 8 26 24 22 30 244838 28 12 28 27 34 28 3216 16 37 47 24 22 19 4035注：表中数据是实测值减去1000g的简化值2.6直方图(Histogram)1、收集数据。作直方图的数据一般应大于个。本例在生 产过程中收集了100个数据。 2、确定数据的极差（）。用数据的最大值减去最小值求得。 本例R48147。 3、确定组距（h）。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。组数的确定要适当。 组数太少，会引起工作量大。组数（k）的确定可参考组数 （k）

30、选用表。组数（k）选用表 数据数目 50100 100250 250以上 组数（k） 510 712 102036组数（k）102.6直方图(Histogram)4、确定各组的界限值。为避免出现数据值与组的界 限值重合而造成频数计算困难，组的界限值单位应 取最小测量单位的。本例最小测量单位是个 位，其界限值单位应取。分组时应把数据表 中最大值和最小值包括在内，第一组下限等于最小值减去最小测量单位的。 第一组下限值为：； 第一组上限值为：第一组下限值加组距，即 ； 第二组下限值就是第一组的上限值，即 第二组上限值就是第二组的下限值加组距，即 第三组以后，依此类推定出各组的组界372.6直方图(H

31、istogram)5、编制频数分布表。把各个组上下界限值分别填入频数分布 表内，并把数据表中的各个数据列入相应在组，统计各组频数。频数统计表 组号 1 2 组界 0.55.5 5.510.5 组中值 3 8 频数 1 334 5 6 7 8 910.515.515.520.5 20.525.5 25.530.5 30.535.5 35.540.5 40.545.51318 23 28 33 38 43614 19 27 14 10 31045.550.5483382.6直方图(Histogram)6、按数据值比例画横坐标。7、按频数值比例画纵坐标。以观测值数目或百分数表示。 8、画直方图。按纵

32、坐标画出每个长方形的高度，它代表了 落在此长方形中的数据数。（注意：每个长方形的宽度都 是相等的。）成品重量直方图频数30 25 20 15 10 5 0 3 8 13 18 23 28 33 38 43 4839重量（组中值）2.6直方图(Histogram)直方图的常见类型：通常直方图有以下几种类型：如图所示。根据直方图的形 状，可以对总体进行初步分析1、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。 2、锯齿型。作频数分布时，如分组过多，会出现此种形状。 另外，当测量方

33、法有问题或读错测量数据时，也会出现这种形 状。 3、偏峰型。数据的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，往往会出现这种形状。402.6直方图(Histogram)4、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。 5、平顶型。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。 6、双峰型。靠近直方图中间值的频

34、数较少，两侧各有 一个“峰”。肖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。 7、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分布的少量数据。412.6直方图(Histogram)422.6直方图(Histogram)直方图与公差限的比较加工零件时，有尺寸公差规定，将公差限用两条线在 直方图上表示出来，并与直方图的分布进行比较。典 型的五种情况如图所示，评价总体时可予以参考。 （1）当直方图符合公差要求时： 现在的状况不需要调整，因为直方图充分满足公差要求。 直方图能满足公差要求，但不充分。这种情况

35、下，应考虑减少波动。 必须采取措施，使平均值接近规格中中间值。 要求采取措施，以减少变差（波动）。（2）当直方图不满足公差要求时：要同时采取（c）和（d）的措施，既要使平均值接近规格的 中间值，又要减少波动。432.6直方图(Histogram)TLTUTLTU(a)(b)442.6直方图(Histogram)TLTUTLTU(c)(d)452.6直方图(Histogram)TLTU(e)462.6直方图(Histogram)直方图使用的注意事项：不要将直方图与柱状图、控制图、排 列图等混淆。 异常值应去除后再分组。 应取得详细的数据资料（例如：时间、 原料、测量者、设备、环境条件等）。472

36、.7控制图（Control Chart）别名：管制图、管理图、休哈特图 概念及用途 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。偶然 波动一般在预计的界限内随机重复，是一种正常波 动；而异常波动则表明需要对其影响因其加以判别、 调查，并使之处于受控状态。 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，一般分上控制界限（UCL）和下控制 界限（LCL），如果该过程不受异常原因影响，那 么，进一步得到的观测数据将不会超出控制界限。482.7控制图（Control Chart）l 控制图的种类很多，一般常按数据的性质分成 计量值控制图和计

37、数值控制图两大类,其中最常 用的是平均值极差控制图。后面将以它作 为应用实例加以表述。 l 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，可能性用来确定什么时 候需要对过程加以调整，而什么时候则需要使 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。492.7控制图（Control Chart）原理：l产品质量是具有变异的 l产品质量的变异具有统计 学规律性 l质量变异的偶因和异因502.7控制图（Control Chart）应用控制图的步骤 应用步骤如下：a、选取控制图拟控制的质量特性，如重

38、量、不合格数等。 b、选用合适的控制图种类。 c、确定样本组、样本大小和抽样间隔。在样本组内， 假定波动只由偶然原因所引起。 d、收集并记录至少个样本组的数据，或使用以前 所记录的数据。 e、计算各组样本的统计量，如样本平均值、样本极差 和样本标准差等。 f、计算各统计量的控制界限。512.7控制图（Control Chart）g、画控制图并标出各组的统计量。 h、研究在控制界限以外的点子和在控制界限内排列 有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态。 这一步要使用控制图的判断准则进行分析，当过程稳 定了，可以执行下一步；否则剔除异常数据后从第5 步重新开始。 i、研究过程能力并检验是否满足技

39、术要求。 若过程能力满足要求，可以转入下一步；否则需要调 整过程直至满足要求。 j、延长控制图地控制限作为控制用控制图，进行过 程日常管理。522.7控制图（Control Chart）应用实例 某公司为控制某型号产品的尺寸（规格100.1500.050）,每天 取样五个作测量，数据如下所示532.7控制图（Control Chart）控制图的观察和分析l l 控制图上的点子是否超出控制线及其排 列状况，反映出生产过程的稳定程度， 据此，便可决定是否采取措施。 点子没有超出控制线（在控制线上的点 子按超出处理），控制界线内的点子排 列无缺陷，反映工序处于控制状态，生 产过程稳定，不必采取措施。

40、 控制图上的点子出现下列情形之一时， 即判断生产过程异常：1、点子超出或落 在控制线上（判异准则一）；2、控制界 线内点子的排列有缺陷（判异准则二）。54l2.7控制图（Control Chart）注意事项在应用控制图中常见的错误有如下几种情况： a、在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使 用控制图管理工序。 b、在分析用控制图不满足要求（如工序能力不足、控 制图不稳等）情况下就使用控制图管理工序。 c、用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制 线。 d、仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作 用。 e、不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常。 f、当“5M1E”发生变化

41、时，未及时调整控制线。 g、画法不规范或不完整。 h、在研究分析用控制图时，对已弄清有异常原因的异 常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。552.7控制图（Control Chart）过程能力研究 a、过程能力l l 过程能力是指过程的加工质量满足技术标准的 能力，它是衡量过程加工内在一致性的，是稳 态下的最小波动。 过程能力决定于质量因素人、机、料、法、环、 测而与公差无关。 当过程处于稳态时，产品的计量质量特性值有 99.73%落 在3的范围内。其中 为质 量特性值的总体均值，为质量特性值的总体 标准差，也即有99.73%的产品落在上述6范 围内，这几乎包括了全部产品。故通常用6倍 标准差

42、6表示过程能力，它的数值越小越好。56l2.7控制图（Control Chart）b、过程能力指数l l l ll双侧公差情况的过程能力指数 对于双侧能力公差情况，过程能力指数 CP的计算公式如下： 单侧公差情况的过程能力指数 若只有上限要求，而对下限没有要求， ( ) 则过程能力指数计算如下： 若只有下限要求，而对上限没有要求， ( ) 则过程能力指数计算如下：Cp=T6s=TU - T L 6sTU - T 6sC PU =TU - m 3sTU - X 3SX TUC PL =m - TL3sm - X3SX TL572.7控制图（Control Chart）l 有偏移情况的过程能力指数

43、：过程综合能力指数CPK l 当产品质量特性值分布的均值与公差中心M不重合（即有偏 移）时，显然不合格品率增大，也即CP值降低，故需要加以修 正。分布中心与公差中心M的偏移为 e = m - M ，以及与M的 ( ) ( ) ( ) 偏移度K为 K = Te 2 则过程能力指数修正为C PK = 1 - K C P = 1 - K T 6s 1- K T 6sT/2 TL TUM58产品质量分布均值 与公差中心M不重合的情况2.7控制图（Control Chart）提高过程能力指数的途径 减由于过程能力指数的计算公式可见，影响过程能力指数有3个变量 即产品质量规范（公差范围T）；过程加工的分布

44、中心与公差中心M的 偏移量；过程加工的质量特性值的分散程度，即标准偏差S，因 此，提高过程能力指数的途径有3个，即减少中心偏移量；少标准 偏差S；或增大公差范围T。 a、调整过程加工的分布中心，减少中心偏移量 减少过程加工的中心偏移量有如下措施： 通过收集数据，进行统计分析，找出大量连续生产过程中由于工具磨 损、加工条件随时间逐渐变化而生产偏移的规律，及时进行中心调 整，或采取设备自动补偿偏移或刀具自动调整和补偿等。 根据中心偏移量，通过首件检验，可调整设备、刀具等的加工定位装 置。 改变操作者的孔加工偏向下差及轴加工偏向上差等的倾向性加工习 惯，以公差中心值为加工依据。 配置更为精确的量规，

45、由量规检验改为量值检验，或采用高一等级的 量具检测。592.7控制图（Control Chart）b、提高过程能力，减少分散程度过程加工的分散程度，即过程加工的标准偏差S。由于材料的不 均匀、设备精度等级低和可靠性差、工装模具精度低、工序安 排不合理和工艺方法不正确等，对工序能力指数的影响是十分 显著的。提高过程能力、减少分散程度的措施极为广泛，一般 有：（1）修订工序，改进工艺方法，修订操作规程，优化工艺参数，补充增添 中间工序，推广应用新材料、新工艺、新技术； （2）检修、改造或更新设备，改造、增添与公差要求相适应的精度较高的 设备； （3）增添工具工装，提高工具工装的精度； （4）改变材

46、料的进货周期，尽可能减少由于材料进货批次的不同而造成的 质量波动； （5）改造现有的现场环境条件，以满足产品对现场环境的特殊要求； （6）对关键工序、特种工艺的操作者进行技术培训； （7）加强现场的质量控制，设置过程质量控制点或推行控制图管理；开展 QC小组活动；加强质检工作。602.7控制图（Control Chart）c、修订公差范围修订公差范围，其前提条件是必须保证放宽公差范围不会 影响产品质量。在这个前提条件下，可以对不切实际的过高的 公差要求进行修订，以提高过程指数。 实践证明，在工序加工分析时，减少中心偏移量的措施，在技 术上、操作上比较容易实现，同时也不必为此花费太多的人力 、物

47、力和财力，因此把它作为提高过程能力指数的首要措施。 只有当中心偏移量=0，而值仍然小于1时，才考虑提高过程 能力，减少过程加工的分散程度或考虑是否有可能放宽公差范 围。放宽公差范围必须不影响产品质量，不影响用户使用效果。 提高过程能力往往需要对现场的生产进行工艺上的改进和改 造，技术上难度较大，需要花费较多的时间和费用，但提高过 程能力却正是提高了制造质量的水平，对于企业来说，有时是 61 很必要的。3 QC新七种工具QC新七种工具浅说：品管新七大手法的使用情形，可归纳如下： 关联图理清复杂因素间的关系； 亲和图从杂乱的语言数据中汲取信息； 系统图系统地寻求实现目标的手段，或对主题构 成因素进

48、行系统分析展开； 矩阵图多角度考察存在的问题、变量关系； 箭条图合理制定进度计划； PDPC法预测设计中可能出现的障碍和结果； 矩阵数据解析法多变量转化少变量数据分析。623.1 QC新七种工具来源l 1972年日本科技联盟整理出七个新 手法； l 1977年在日本开始在企业中推行实 施； l 1978年由日本水野滋、近藤良夫教 授召开研讨会命名为“品管新七大 手法”； l 1979年日本科技联盟正式公布品管 新七大手法。633.2 QC七种工具特点整理语言资料； 引发思考，有效解决零乱问题； 充实计划； 防止遗漏、疏忽； 使有关人员了解； 促使有关人员的协助； 确实表达过程。643.3 QC

49、新老七种工具对比QC老七种理性面 大量的数据资料 问题发生后的改善用途（当你想要）QC新七种感性面 大量的语言资料 问题发生前计划、构想内容说明 当你处于混沌不清的状况，想要查清问题 ，找出问题时使用 针对某一问题事件，寻找解决方法，展开 计划步骤时使用 针对问题事件，一步一步将处理手段排列 出来，做成实施计划图，并具体实行时使 用65使用手法 关联图 亲和图 树图 矩阵图 网络图 PDPC法 矩阵数据解析法查清问题 展开方法 实施计划4.1关联图（Relation Diagram）l 别名：关系图 l 概念及用途l 在企业的质量管理活动中，一个质量问题的影响因素多种多样、错综 复杂。要解决这

50、样复杂的质量问题，若再像过去那样，以一名管理者 为中心逐个因素加以解决，那进程将是非常缓慢的。当今，已进放由 多方管理者和有关人员密切配合并在广阔的范围内进行卓有成效的合 作时代。关联图也因此应运而生。 l 什么是关联图？它是解决关系复杂、因素之间又相互关联的原因与结 果或目的与手段的单一或多个问题的图示技术，是根据逻辑关系理清 复杂问题、整理语言文字资料的一种方法。其格式如图124 5 6问题问题 3 问题664.1关联图（Relation Diagram）关联图可用于：l l l l l l l l 制订全面质量管理计划 制订质量方针； 制订生产过程的质量改进措施； 推进外购、外协件的质量

51、管理工作； 制订质量管理小组活动规划与目标展开； 解决工期、工序管理上的问题； 改进职能部门的工作； 其他。674.1关联图（Relation Diagram）应用关联图的步骤：l 确定要分析的“问题”。“问题”宜用简洁的“主语谓语” 的短语表达，一般用粗线方框圈起。一个粗方框只圈一个 “问题”，多个问题则应用多个粗方框圈起来。“问题”识 别规则是：箭头只进不出。 如开诸葛亮会。与会者应用“头脑风暴法”就分析的“问题” 充分发表意见，找“因素” 边记录、边绘制、反复修改关联图； 用箭头表示原因与结果（目的与手段）的关系；箭头指向是： 原因结果。 找出重要因素（简称“要因”）。“要因”应出自末端

52、因素。 末端因素的识别标志是：箭头只出不进。“要因”应当用符 号加以标别。 将“要因”同“问题”之间的路线用粗箭头连接起来，以示 关键路线。 复审关联图。随着环境条件的变化，应当不断地、及时地复 审关系图并加以修正甚至重新绘制。68ll ll l l4.1关联图（Relation Diagram）l 应用实例694.1关联图（Relation Diagram）应用注意事项：l l l 单目标（即关键质量问题只有一个） 因果分析时最好不用关联图； 用因果分析关联图时，“要因”必 出自末端因素并做出“标识”； 图中一定有若干相互关联的因素。704.2亲和图(Affinity Diagram)别名：

53、KJ法、A型图解法 概念及用途：l 亲和图是由日本学者川喜田二郎于1970年 前后（一说1953年）研究开发并加以推广 的方法。这种方法是针对某一问题，充分 收集各种经验知识，想法和意见等语言.文 字资料，通过亲和图进行汇总，并按其相 互亲和性归纳整理这些资料，使问题明确 起来，求得统一认识和协调工作，以利于 问题解决的一种方法。 亲和图适合解决那些需要时间.慢慢解决. 不容易解决而非解决不可的问题，不适用 于简单的.需要迅速解决的问题。l714.2亲和图(Affinity Diagram)亲和图的主要用途如下： 认识事物。对未知的事物或领域，认真收集实际资料， 并从杂乱无章的资料中整理出事物

54、的相互关系和脉络， 就某件事情达成一致。 打破现状，提出新的方针，由于根据以往的经验，形成 了一种固有的概念，阻碍了事物的发展，而有时往往经 验是靠不住的。因此，就要打破旧框框，创造新思想。 固有的观念体系一经破坏、崩溃，思想观念又处于混乱 状态，这时，用亲和图法，重新确立自己的思想，提出 新的方针。 促进协调，同一思想，不同观点的人们集中在一起，很 难统一意见。最好能有相互理解的人员组成计划小组， 为着共同的目标，小组成员提出的经验，意见和想法， 然后将这些资料编成卡片并利用亲和图解法进行整理。 贯彻方针。向下级贯彻管理人员的想法，靠强迫命令不 会取得好的结果。亲和图可以帮助人们举行讲座，充分 讨论，集思广益，从而将方针自然地贯彻下去。724.2亲和图(Affinity Diagram)亲和图的绘制步骤确定课题 收集语言资料在亲和图的使用过程中，资料的收集是重要的一环。应按照客观事实，找出原始资 料和思