全面质量管理的常用七种分析工具

1、全面质量管理的常用七种分析工具(2007-05-19 12:11:51) 所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。一、统计分析表法和措施计划表法质量管理讲究科学性，一切凭数据说话。因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要，为此必须根据本班组，本岗位的工作特点设计出相应的表格。常用的统计分析表有以下几种，供参考。.不良项目调查表某合成树脂成型工序使用的不良项目调查表如下。每当发生某种不良时，工

2、人就可在相应的栏目里画上一个调查符号，这样，下班时哪些不良项目发生了多少，立即可知。.零件尺寸频数分布表此表与不良项目调查表属同一类型。第二栏为零件尺寸的分组，第四栏的“ ”与不良项目调查表中的“正”是相同的符号。工人每加工完一个零件，经检测后，将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应的尺寸组，然后再在第四栏中记录符号，待到下班或完工时，再统计第五栏。这样的图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸的分布情况。.汽车油漆缺陷统计表该表的特点是直观，而且将每个缺陷的部位表示出来了。.不良原因调查表要分清不良的发生原因，可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查，填写不良原因调查表。下表为调查了甲、乙两位

3、工人5天生产塑料勺不良原因的调查表。.不合格品分类统计分析表下表为某工序同时生产三种规格的轴承，按不良项目分别统计。表的右侧和下边的合计栏均画作虚线，表示可根据需要取舍。需要注意的是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目，下面还细分若干细目，这是表格设计的一种技巧，与此对应，下边合计栏也应合理设计。6. 措施计划表措施计划表，又称对策表。在制订一个具体的改进措施计划后，所有对策编制成计划表的形式。下表为某照相机厂生产一种自拍照相机，为了解决自拍质量问题，针对所分析的原因，制订的改进措施计划表。二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法，其形式如下图。排列图中有两个纵座标，一个横座

4、标，几个直方形和一条曲线。左边的纵座标表示频数(件数金额等)，右边的纵座标表示频率(以百分比表示)，有时，为了方便，也可把两个纵座标都画在左边。横座标表示影响质量的各个因素，按影响程度的大小从左至右排列；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称帕累托曲线。通常把累计百分数分为三类：080为A类，是累计百分数在80的因素，显然它是主要因素。累计百分数8090的为B类，是次要因素；累计百分数在90100的为C类，这一区间的因素是一般因素。作排列图需注意:不重要的项目很多时，横轴会变得很长，通常就把这些项目并列入“其它”项内。“其它”项的高度即便比前项目高，也排列在最后。横轴上各问题(项目)的

5、宽度为多少，一般没有严格要求，但各问题(项目)间的宽度却要求相等。左纵坐标的最大值可参考质量问题(项目)数量的最大值；右纵坐标的最大值是100，左右两纵坐标的刻度相互无关。制作排列图的步骤：.收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。如，可收集1个月或3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。.进行分层，列成数据表，即将收集到的数据资料，按不同的问题进行分层处理，每一层也可称为一个项目；然后统计一下各类问题(或每一项目)反复出现的次数(即频数)；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算和作图时的基本依据。例如，甲厂收集到某半年的锥柄扭制钻头废品的数据。经分层整理后列成的数

6、据表，见下表(1)(2)(3)栏。.进行计算，即根据第(3)栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4)栏，然后计算出累计百分数，计入第(5)栏。.作排列图。即根据上表数据进行作图。需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。三、因果分析图法因果分析图又叫特性要因图。按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。其基本格式如图所示:从图上可以看出，因果分析图的“果”，指的是大黑箭头所指的方框中的质量特性，即质量问题，“因”是与大黑箭头成60°夹角的中箭头及与中箭头成60

7、6;夹角的小黑箭头。画因果分析图要召开与质量特性有关人员参加的技术民主会，共同讨论，边谈边记画出草图。分析原因时要从大到小，从粗到细，寻根究底，直到可以采取措施为止。主要原因要采取投票或举手表决的办法确定。一般每人只准提两到三个主要问题，票数最多的为主要问题。用方框框起来作为标志。画好草图还要到现场进行核对，漏项的要补上，已经采取措施改进了的要取消。画因果分析图的注意事项：1. 影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法和工作环境。每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到可以采取措施为止。2. 讨论时要充分发挥技术民主，集思广益。

8、别人发言时，不准打断，不开展争论。各种意见都要记录下来。四、分层法分层法又叫分类，是分析影响质量(或其它问题)原因的方法。我们知道，如果把很多性质不同的原因搅在一起，那是很难理出头绪来的。其办法是把收集来的数据按照不同的目的加以分类，把性质相同，在同一生产条件下收集的数据归在一起。这样，可使数据反映的事实更明显、更突出，便于找出问题，对症下药。企业中处理数据常按以下原则分类：1)按不同时间分：如按不同的班次、不同的日期进行分类；2)按操作人员分：如按新、老工人、男工、女工、不同工龄分类；3)按使用设备分：如按不同的机床型号，不同的工夹具等进行分类4)按操作方法分：如按不同的切削用量、温度、压力

9、等工作条件进行分类；5)按原材料分：如按不同的供料单位不同的进料时间，不同的材料成份等进行分类。6)按不同的检测手段分类。7)其它分类：如按不同的工厂、使用单位、使用条件、气候条件等进行分类。总之，因为我们的目的是把不同质的问题分清楚。便于分析问题找出原因。所以，分类方法多种多样，并无任何硬性规定。为了便于理解，举两个例子说明。例一加工一根轴，其前工序是两个车工甲、乙操作的，其后工序是另外两个磨工丙、丁操作的。现在要研究磨加工过程中出现的废品。如果把丙、丁两个人加工的零件混在一起研究，只能知道这道工序上问题，而不知每个人的加工情况。如果把车工甲加工的零件分成两部分让丙、丁磨，统计后进行分析。再

10、把车工乙加工的零件分成两部分让丙、丁磨；又统计后分析，这样就可以清楚地了解每个人的加工情况。例二有一种零件在四轴自动磨床上进行磨加工。如果要分析这台磨床加工问题，把四根轴加工出的零件分别分析，就能找出每一个轴上存在的问题。如果四根轴所磨的零件混在一起分析，就很难找出问题症结所在。五、直方图法直方图，又称质量分布图。直方图法，是指通过对生产过程中产品质量分布状况的描绘与分析，来判断生产过程质量的一种常用方法。直方图的格式如图所示：分组数以1020组为宜收集数据100个左右1. 直方图的观察分析：作直方图的目的，是通过观察图的形状，来判断生产过程是否稳定，预测生产过程的不合格品率。那幺如何观察和分

11、析呢？首先要看图形本身的形状;然后用公差(标准)要求来与之比较，这样就可大致有个结论。关于图形，对直方形多少有参差不齐不必太注意，而应着眼于图形的整个形状。常见的几种图形见图:a)直方呈锯齿状，这多因测量方法或读数有问题，也可能是数据分组不当所引起的。b)直方以中间为顶峰，左右对称地分散。正常状况都是这样分布。c)直方的顶峰偏向一侧，有时象跳动等形位公差是这样的分布的；也有时因加工习惯造成这样的分布，如孔加工往往偏小，而轴加工往往偏大等等。d)在远离主分布中心的地方又出现小的直方。这表示有某种异常，可能加工条件有变动。e)两个顶峰，这往往是两个不同的分布混在一起所致。f)直方呈平顶形，往往是由

12、于生产过程中某种缓慢的倾向在起作用，如工具的磨损，操作者的疲劳等影响。用直方图与公差(或标准)进行对比，看直方图是否都在公差要求的当中。不过应当注意，这时想的是生产过程，并不是少数加工出来的产品。这种对比大体有六种情况，见下图。图中B是实际尺寸分布范围；T是公差范围。图a)中B在T的中间，平均值也正好与公差中心重合，实际尺寸分布的两边还有一定的余地,这是很理想的。图b)这样的分布虽然也是落在公差界限之内，但因偏向一边，故有超差的可能，须采取措施把分布移到中间来。图c)的分布虽然也落在公差范围之内，但完全没有余地，一不小心就会超差，必须采取措施，缩小分布的范围。图d)的公差范围过分大于实际尺寸分

13、布范围。此时应考虑经济性，可以改变工艺(由精度高变为精度低),或缩小公差。图e)的实际尺寸分布范围过分地偏离公差中心，造成了超差或废品，应采取措施将其纠正回来。图f)的实际尺寸的分布范围太大，产生了超差。应采取措施缩小它，要幺放宽公差。.工序能力和工序能力指数工序能力，是指工序在一定时间里，处于控制状态(稳定状态)下保证质量的能力。工序能力指数(Cp或Cpk)是反映工序能力的指标。按其等级的高低,在管理上可以作出相应的判断和处置，见下表：六、控制图法：控制图法是以控制图的形式，判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种常用的质量控制统计方法。它能直接监视生产过程中的过程质量动态，具有稳定生

14、产，保证质量、积极预防的作用。控制图的基本形式如下图所示。在直角坐标中有三条线。纵坐标表示需要控制的质量特性值，横坐标表示按系统取样方式得到子样的编号；上、下两条虚线表示上控制界限(UCL)和下控制界限(LCL)，中间的细直线表示中心线(CL)。在控制图上，把采取系统取样方式取得的子样质量特性值，用点子描在图上的相应位置。若点子全部落在上下控制界限之间，且点子排列没有什幺异常状况时，应说明生产过程是处于稳定状态(控制状态)。否则，判定生产过程中出现异常因素，则应查明原因，设法消除。下图中第6点超出上控制界线，就是控制图报警的一种常见情况。.控制图的种类：控制图在实践中，根据质量数据通常可分为两

15、大类七种。1) 计量值控制图a.平均值极差控制图，一般用符号X-R图表示b.中位数极差控制图，一般用符号X-R图表示c.单值移动极差控制图，一般用符号X-Rs图表示2) 计数值控制图a.不合格品数控制图，一般用符号Pn图表示b.不合格品率控制图，一般用符号P图表示c.缺陷数控制图，一般用符号c图表示d.单位缺陷数控制图，一般用符号U图表示控制图的种类虽有不同，但它们的基本原理却是共同的。.控制图的观察如果点子落到控制界限之外，应判断工艺过程发生了异常变化。如果点子虽未跳出控制界限，但其排列有下列情况，也判断工艺过程有异常变化；1) 点子在中心线的一侧连续出现次以上；2) 连续个以上的点子上升或

16、下降3) 点子在中心线一侧多次出现，如连续个点中，至少有个点(可以不连续)在中心线的同一侧4) 连续个点中，至少有点(可以不连续)在上方或下方2 横线以外出现(即很接近控制界限)5) 点子呈现周期性的变动在X-R图、XR图和X-Rs图中，对极差R和移动极差Rs的控制观察，一般只要点子未超出控制界限，就属正常情况。七、散布图法散布图法，是指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。在生产实际中，往往是一些变量共处于一个统一体中，它们相互联系、相互制约，在一定条件下又相互转化。有些变量之间存在着确定性的关系，它们之间的关系，可以用函数关系来表达，如园的面积和

17、它的半径关系：S=r2 ；有些变量之间却存在着相关关系，即这些变量之间既有关系，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关系。这种图就称为散布图或相关图。散布图法在工厂生产中会经常用到，例如，棉纱的水分含量与伸长度之间的关系，喷漆时的室温与漆料粘度的关系；热处理时钢的淬火温度与硬度的关系；零件加工时切削用量与加工质量的关系等等，都会用到这种方法。下图就是反映钢的淬火温度与硬度关系的散布图。散布图的观察分析 根据测量的两种数据作出散布图后，就可以从散布图上点子的分布状况，看出两种数据之间是否有相关关系，以及关系的密切

18、程度。散布图的基本形式有六种，如下图以上七种质量管理工具，各有所长，各有特色，难易程度也不同，各班组长可结合自己的工作实际，有选择地练习和应用，在循序渐进的过程中，相信你能带领班组成员取得良好的成果。质量管理中常用的统计工具质量管理中常用的统计工具目前，我国很多企业都在推行ISO9000系列标准，并按照这一系列标准建立起一套完整的质量体系，其中“统计技术”作为一个质量体系要素，是质量体系的组成部分。ISO9000系列标准中提出了制订、控制和验证各项活动的具体统计方法有：实验设计和析因分析；方差分析和回归分析；显著性检验；质量控制图与累计和技术；统计抽样等。这些方法主要应用于市场分析；产品设计；

19、可靠性规范及寿命预测；过程改进；工序控制和工序能力研究；确定抽样检验方案的质量水平；数据分析、性能评定和不合格分析；安全性评价和风险分析等方面。以下仅就过程改进、工序控制、数据分析中常用的统计工具进行介绍。1、排列图排列图又称帕雷特（Pareto）图，它是用来寻找影响产品质量的主要因素的图表，影响产品质量的因素很多，通过它找出主要因素，以便确定改进项目。排列图由两个纵坐标、一个横坐标、几个直方形和一条曲线组成。以下以通信电缆交接箱为例，说明作图方法。a、收集数据：某厂收集了半年来交接箱的检验数据，其中有30台不合格。b、按不合格项目分类列表，见表1。c、计算不合格比率及累积不合格百分率，填入表

20、1。表1序号 不合格项类别 不合格数（台） 不合格比率（%） 累积不合格比率（%）A 接触电阻超标 12 40.0 40.0B 箱体表面有锈蚀 8 26.7 66.7C 接线端子管帽脆裂 5 16.6 83.3D 拉脱力小于规定值 2 6.7 90.0E 箱体上无接地端子 1 3.3 93.3F 其 它 2 6.7 100.0d、作图：横坐标用一定的间隔代表不合格项目，左边的纵坐标代表不合格项目发生的数目，右边的纵坐标代表累积不合格百分率；以横坐标的间隔为宽度画直方形，直方形的高度表示该项目发生的数量，然后在直方形右边的延长线上打点,该点的纵坐标表示该项目发生的累积百分率；以原点为起点，依次连

21、接上述各点，即得出累积百分率曲线。e、确定质量改进项目，图中直方形的高度即表示该项目的影响程度，一般取累积百分率大约在80%以内的项目作为改进项目，本例取A、B两项作为改进项目。2、因果图因果图又称特性因素图、树枝图或鱼刺图。它用于分析产生不合格的原因，以便确定因果关系，为改进质量提供依据。因果图由质量问题和影响因素两部分组成。3、直方图直方图又称质量分布图，它用于分析和描述生产过程中产品质量分布的状况，以便对总体的质量分布特性进行推断，从而掌握和控制生产过程的质量保证能力。直方图是工序质量控制统计方法中主要的工具之一。直方图由直角坐标系中若干个顺序排列的长方形组成，横坐标为观测值，各长方形在

22、横坐标上的底边相等，底边表示观测值区间，长方形的高度表示观测值落入各相应区间的频数。整个直方图高度的变化呈现出一定的规律，一般正常的规律是中间高、两边低，从中间向两边呈逐渐下降的分布，见图3。以下以总配线架中使用的放电管为例，说明作图方法。a、收集数据：某厂为掌握放电管的质量情况，对放电管的质量情况，对放电管的直流击穿电压进行了测试，共获得160个数据。b、整理数据：首先找出测试值中的最大值Xmax和最小值Xmin，本例中的Xmax=249.5V,Xmin=200.5V，然后将数据进行分组，确定分组数k，本例确定k=7，再根据k确定组距h，h=(Xmax-Xmin)÷k=(249.5

23、V-200.5V)÷7=7V 。根据组距确定各组的组界，见图3。表2 序号 测试值区间（V） 数据个数 占总数百分比（%）1 200.5207.5 40 25.02 207.5214.5 32 20.03 214.5221.5 28 17.54 221.5228.5 24 15.05 228.5235.5 20 12.56 235.5242.5 12 7.57 242.5249.5 4 2.5质量管理体系五大核心工具摘要：质量是企业的生命，是一个企业整体素质的展示，也是一个企业综合实力的体现。伴随人类社会的进步和人们生活水平的提高，顾客对产品质量要求越来越高。因 此，企业要

24、想长期稳定发展，必须围绕质量这个核心开展生产，加强产品质量管理，借以生产出高品质的产品，让企业领导放心，让我们的客户称心！下面我们主要针对质量管理中核心的五大工具进行介绍。质量管理概述质量管理是指在质量方面指挥和控制组织的协调的活动。质量管理，通常包括制定质量方针和质量目标以及质量策划、质量控制、质量保证和质量改进。质量管理五大工具质量管理五大工具，也称品管五大工具。包括：1.统计过程控制（SPC， Statistical Process Control）；2.测量系统分析（MSA， Measure System Analyse）；3.失效模式和效果分析（FMEA， Failure Mode

25、& Effct Analyse）；4.产品质量先期策划（APQP， Advanced Product Quality Planning）；5.生产件批准程序（PPAP， Production Part Approval Process）。1、统计过程控制（SPC）SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。实施SPC的目的：对过程做出可靠的评估；确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；减少

26、对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作附：SPC软件免费下载地址：2、测量系统分析（MSA）测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。MSA的目的：    了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。MSA促进了解和改进（减少变差）。    在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必

27、须从两方面来保证：1)是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；2)是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。 MSA使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。3、失效模式和效果分析（FMEA）潜在的失效模式和后果分析（FMEA）作为一种策划用作预防措施工具，其目的是发现、评价产品/过程中潜在的失效及其后果；找到能够避免或减少潜在失效发生的措施并不断地完善。FMEA的目的1)能够容易、低成本地对产品或

28、过程进行修改，从而减轻事后修改的危机。2)找到能够避免或减少这些潜在失效发生的措施；4、产品质量先期策划（APQP）APQP是用来确定和制定确保产品满足顾客要求所需步骤的结构化方法。APQP的功能为满足产品、项目或合同规定,在新产品投入以前,用来确定和制定确保生产某具体产品或系列产品使客户满意所采取的一种结构化过程的方法。为制订产品质量计划提供指南，以支持顾客满意的产品或服务的开发。5、生产件批准程序（PPAP）生产件批准程序为一种实用技术，其目的是在第一批产品发运前，通过产品核准承认的手续，验证由生产工装和过程制造出来的产品符合技术要求。PPAP的目的1)确定供方是否已经正确理解了顾客工程设

29、计记录和规范的所有要求。2)并且在执行所要求的生产节拍条件下的实际生产过程中，具有持续满足这些要求的潜能。以上是对质量管理体系的五大核心工具的介绍，另：全面质量管理七大工具 全面质量管理的常用长种工具摘要所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。一、检查表检查表又称调查表，统计分析表等。检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。但或许正因为其简单而不受重视，所以检查表使用的过程中存在的问题不少

30、。使用检查表的目的：系统地收集资料、积累信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。也就是确认有与没有或者该做的是否完成（检查是否有遗漏）。二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。制作排列图的步骤：1、收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。如，可收集1个月或3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。2、进行分层，列成数据表，即将收集到的数据资料，按不同的问题进行分层处理，每一层也可称为一个项目；然后统计一下各类问题(或每一项目)反复出现的次数(即频数)；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算和作图时的基本依据。3、进行计算，即根据第(3)栏的

31、数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4)栏，然后计算出累计百分数，计入第(5)栏。4、作排列图。即根据上表数据进行作图。需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。三、因果图法因果图又叫特性要因图或鱼骨图。按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。画因果分析图的注意事项：1、影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法和工作环境。每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到可以采取措施为止。2、讨论时要充分发挥技术民主，集思广

32、益。别人发言时，不准打断，不开展争论。各种意见都要记录下来。四、分层法分层法又叫分类，是分析影响质量(或其他问题)原因的方法。我们知道，如果把很多性质不同的原因搅在一起，那是很难理出头绪来的。其办法是把收集来的数据按照不同的目的加以分类，把性质相同，在同一生产条件下收集的数据归在一起。这样，可使数据反映的事实更明显、更突出，便于找出问题，对症下药。企业中处理数据常按以下原则分类：  1)按不同时间分：如按不同的班次、不同的日期进行分类；  2)按操作人员分：如按新、老工人、男工、女工、不同工龄分类；  3)按使用设备分：如按不同的机床型号，不同的工夹具等进行分类&

33、#160; 4)按操作方法分：如按不同的切削用量、温度、压力等工作条件进行分类；  5)按原材料分：如按不同的供料单位不同的进料时间，不同的材料成份等进行分类。  6)按不同的检测手段分类。  7)其它分类：如按不同的工厂、使用单位、使用条件、气候条件等进行分类。总之，因为我们的目的是把不同质的问题分清楚。便于分析问题找出原因。所以，分类方法多种多样，并无任何硬性规定。五、直方图法直方图(Histogram)是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高度表示在给定间隔内的数据数。直方图的作用&#

34、160;(1)显示质量波动的状态；(2)较直观地传递有关过程质量状况的信息；(3)通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。六、控制图法控制图法是以控制图的形式，判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种常用的质量控制统计方法。它能直接监视生产过程中的过程质量动态，具有稳定生产，保证质量、积极预防的作用。1、控制图的种类：控制图在实践中，根据质量数据通常可分为两大类七种。计量型数据的控制图 Xbar-R图（均值极差图）Xbar-S图（均值标准差图） X-MR图（单值移动极差图）X-R控制图（中位数图）计数型数据的控制图&#

35、160;P图（不合格品率图） np图（不合格品数图）c图（不合格数图）u图（单位产品不合格数图）2、控制图的观察如果点子落到控制界限之外，应判断工艺过程发生了异常变化。如果点子虽未跳出控制界限，但其排列有下列情况，也判断工艺过程有异常变化；1) 点子在中心线的一侧连续出现7次以上；2) 连续7个以上的点子上升或下降3) 点子在中心线一侧多次出现，如连续11个点中，至少有10个点(可以不连续)在中心线的同一侧4) 连续3个点中，至少有2点(可以不连续)在上方或下方2 横线以外出现(即很接近控制界限)5) 点子呈现周期性的变动在X-R图、XR图和X-Rs图中，对极差R和移动极差Rs的控制

36、观察，一般只要点子未超出控制界限，就属正常情况。七、散布图法      散布图法，是指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。在生产实际中，往往是一些变量共处于一个统一体中，它们相互联系、相互制约，在一定条件下又相互转化。有些变量之间存在着确定性的关系，它们之间的关系，可以用函数关系来表达，如园的面积和它的半径关系：S=r2 ；有些变量之间却存在着相关关系，即这些变量之间既有关系，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

37、之间的关系。这种图就称为散布图或相关图。散布图法在工厂生产中会经常用到，例如，棉纱的水分含量与伸长度之间的关系，喷漆时的室温与漆料粘度的关系；热处理时钢的淬火温度与硬度的关系；零件加工时切削用量与加工质量的关系等等，都会用到这种方法。下图就是反映钢的淬火温度与硬度关系的散布图。 质量控制中常用的统计工具(2007-11-14 21:38:35) 在统计过程控制中可以应用各种统计方法，保证并改进质量。其中最常用的统计方法有控制图、排列图、因果图、散布图、直方图、检查表、分居法，统称为常用的七种工具。本文结合一些实例把部分统计工具在印制板、SMT质量控制中的应用情况作一些介绍。

38、; y0 m' O1 S8 v+ P0 z# f1 o    一、引言    20世纪二、三十年代，美国人休哈特博士首先提出过程控制的概念与实施过程监控的方法，经过几十年的发展，现己形成统计过程控制理论，即SPC(Statistical Process Control)。它是应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证与改进质量的目的。SPC强调全过程的预防为主。SPC的精髓是全系统的，要求全员参加，人人有责，强调用科学方法来保证达到目的。质量控制中的统计工具是SPC在现场应用过程中所采用的重要的统

39、计方法。1 B. V1 b3 j: Q8 w    二、SPC的理论要点( 5 + i( 0 # e, Z6 F    在SPC中最常用、最重要的是控制图理论。控制图可用来直接监控过程，是七种工具的核心。SPC理论要点主要包括以下内容。1产品质量的统计观点2 Y2 3 V( C0 u# u4 u/ V. K"     产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点。它包括两部分内容：(1)产品质量是具有变异性的。(2)产品质量的变异具有统计规律性。认识了统计规律的特点和

40、性质，我们就可以用来保证与改进产品质量。控制图就是在这种思想指导下提出来的。" G+ X. ' h: - O" u3 z' p2 k2  抓住异常因素就是抓住主要矛盾3 V" w+ v, G5     将质量因素分为偶然因素和异常因素。偶然因素对产品质量影响微小，随生产过程始终存在。难以去除。反之，异常因素对产品质量影响很大，在生产过程中有时存在，又不难去除。因此，在生产过程中，要时刻关注异常因素，一旦发生，要尽快把它找出来，并采取措施消除，这就是住主要矛盾。控制图是发现异常因素的主要工具

41、。0 l2 j" I' C7 G$ |  3稳定状态是生产过程追求的目标    在生产过程中，只存在偶然因素而没有异常因素的状态称为稳定状态，简称为稳态，也叫作统计控制状态。在稳态下生产，我们对产品的质量有完全的把握，同时，生产过程也是最经济的，所生产的不合格品最少，因此，稳定状态是生产过程追求的目标，一道工序稳定称为稳定工序，道道工序稳定的生产线称为全稳生产线。建立全稳生产线是建立产品质量保证体系的基础。9 y2 Z/ M* F1 c4预防为主是质量管理的重要原则    SP

42、C中的控制图和其他经常采用的统计方法，在实际应用中都遵循预防为主这一质量管理的重要原则。在SPC的进行过程中有一个关键的步骤，即确定关键变量，(关键质量因素)，要完成这一工作，要对生产过程中每道工序进行分析，此时我们常用的是因果图。当要找出对最终产品影响最大的关键变量时，我们常采用排列图。下面对排列图和因果图的使用进行举例说明。三、排列图- K* F( " / l. W7 3 5 Y现场质量管理往往有各种各样的问题，我们应从何入手?怎样抓住关键?一般说来，任何事物都遵循“少数关键，多数次要”的客观规律。例如，大多数废品由少数人员造成，大部分设备停顿时间由少数故障引起。排列图即是一种能

43、够反映出这种规律的图。此图是将各种问题按原因或状况分类，把数据从大到小排列后所作出的累计柱形图。例一：某厂为降低多层印制板的翘曲度，对98年6月至99年5月期间印制板产生翘曲超标的原因进行统计，列出统计表，做出排列图。0 j4 O8 Z9 F. i  " V$ L表1翘曲度超标因素统计表2 g0 P9 Y7 L7 d1 H7 序号  1  2  3  4  5, U3 f* C! C/ j项目  层压产生翘曲  热风整平产生翘曲  布线不匀产生翘曲  其他  合计, t* T: u" n$ r( a: y$ A' u频数