QC七大手法培训

1、 1QCQC七大手法七大手法品保部品保部2015-04-25 2目录目录 前言前言 PDCA简介简介 QC应用手法概述应用手法概述 QC七大手法七大手法 其他手法其他手法 3 工作及生活中难免碰到问题，一旦发生工作及生活中难免碰到问题，一旦发生问题如不立即解决，问题如不立即解决，小问题也可能变成小问题也可能变成大问题大问题。 然而，解决问题是要用然而，解决问题是要用方法方法的，否则必的，否则必将杂乱无章，思路混乱。将杂乱无章，思路混乱。 而而QC手法手法就是能协助我们迅速且正确解就是能协助我们迅速且正确解决问题的利器之一。决问题的利器之一。 前言前言 4 一般问题解决一般问题解决,一般都是按照

2、一般都是按照PDCA的原理的原理来解决的。来解决的。 每一阶段都有不同的每一阶段都有不同的QC手法手法可供搭配使可供搭配使用。如果能够充分了解质量工具且运用得用。如果能够充分了解质量工具且运用得宜，就能搜集到正确有效的信息，并作出宜，就能搜集到正确有效的信息，并作出精准的判断。精准的判断。 5PDCA和和QC手法的关系手法的关系1 排列图法排列图法, ,直方图法直方图法, ,控制图法控制图法, ,工序能力分析工序能力分析,KJ,KJ法法, ,矩矩阵图法阵图法2 因果分析图法因果分析图法, ,关联图法关联图法, ,矩阵数据分析法矩阵数据分析法, ,散布图法散布图法3 排列图法排列图法, ,散布图

3、法散布图法, ,关联图法关联图法, ,系统图法系统图法, ,矩阵图法矩阵图法,KJ,KJ法法, ,实验设计法实验设计法4 目标管理法目标管理法, ,关联图法关联图法, ,系统图法系统图法, ,矢线图法矢线图法, ,过程决策过程决策程序图法程序图法5系统图法系统图法, ,矢线图法矢线图法, ,矩阵图法矩阵图法, ,过程决策程序图法过程决策程序图法 6 排列图法排列图法, ,控制图法控制图法, ,系统图法系统图法, ,过程决策程序图法过程决策程序图法, , 检查表检查表, ,抽样检验抽样检验7 标准化标准化, ,制度化制度化,KJ,KJ法法8 在下一个改进机会中重新使用在下一个改进机会中重新使用P

4、DCAPDCA循环循环PDCA简介简介 6PDCA的四个阶段八个步骤的四个阶段八个步骤 7PDCA的职责分布的职责分布7效果维持效果维持8反省及今后计划反省及今后计划6效果确认效果确认3方策拟定方策拟定2课题明确化与目标设定课题明确化与目标设定1主题选定主题选定4最终方案确定最终方案确定5最终方案确定最终方案确定P管理人员管理人员D作业人员作业人员A管理人员管理人员C检验人员检验人员 81、表示事物特征、表示事物特征 在质量管理活动中收集到的数据大都表现为在质量管理活动中收集到的数据大都表现为杂乱杂乱无章无章的，这就需要运用统计方法计算其特征值，以显的，这就需要运用统计方法计算其特征值，以显示

5、出事物的示出事物的规律性。规律性。 如平均值、中位数、标准偏差、方差、极差（全如平均值、中位数、标准偏差、方差、极差（全距）等。距）等。 QC手法应用概述手法应用概述 9 2、比较两事物的差异、比较两事物的差异 在质量管理活动中，实施质量改进或应用新材料、新工在质量管理活动中，实施质量改进或应用新材料、新工艺，均需要判断所取得的结果同改进前的状态有无显著差异，艺，均需要判断所取得的结果同改进前的状态有无显著差异，这就需要用到假设检验、显著性检验、方差分析和水平对比这就需要用到假设检验、显著性检验、方差分析和水平对比法等。法等。 3、分析影响事物变化的因素、分析影响事物变化的因素 为了对症下药，

6、有效地解决质量问题，在质量管理活动为了对症下药，有效地解决质量问题，在质量管理活动中可以应用各种方法，分析影响事物变化的各种原因。如因中可以应用各种方法，分析影响事物变化的各种原因。如因果图、调查表、散布图、排列图、分层法、树图、方差分析果图、调查表、散布图、排列图、分层法、树图、方差分析等等。等等。 10 4、分析事物之间的相互关系、分析事物之间的相互关系 在质量管理活动中，常常遇到两个甚至两个以上的变量之在质量管理活动中，常常遇到两个甚至两个以上的变量之间虽然没有确定的函数关系，但往往存在着一定的相关关系。间虽然没有确定的函数关系，但往往存在着一定的相关关系。运用统计方法确定这种关系的性质

7、和程度，对于质量活动的运用统计方法确定这种关系的性质和程度，对于质量活动的有效性就显得十分重要。这里就可利用散布图、实验设计法、有效性就显得十分重要。这里就可利用散布图、实验设计法、排列图、树图、头脑风暴法等。排列图、树图、头脑风暴法等。 5、研究取样和试验方法，确定合理的试验方案、研究取样和试验方法，确定合理的试验方案 用于这方面和统计技术有：抽样方法、抽样检验、实验用于这方面和统计技术有：抽样方法、抽样检验、实验设计、可靠性试验等。设计、可靠性试验等。 11 6、发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动、发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化态变化 用于这方面的统计技术

8、有：频数直方图、控制图、散布图、用于这方面的统计技术有：频数直方图、控制图、散布图、排列图等。排列图等。 7、描述质量形成过程、描述质量形成过程 用于这方面的统计技术有流程图、控制图等。用于这方面的统计技术有流程图、控制图等。 12QC七大手法七大手法调查表法分层法排列图法 因果图法散布图法 直方图法控制图法 关联图法 亲和图法 过程决策程序图法 系统图法 矩阵数据分析法矩阵图法 箭条图法 旧旧新新 13用途用途 调查表：收集数据 分层法：数据项目的设立 排列图：看问题的分布情况,找出主要因素。 因果图：理清思路，寻找原因。 散布图：两个因素之间的关系。 直方图：看问题的分别情况，发现异常情况

9、存在。 控制图：稳定与否。 14口決口決 查检集数据查检集数据 收集、整理资料收集、整理资料 层别作解析层别作解析 从不同角度层面发现问题从不同角度层面发现问题 排列抓重点排列抓重点 确定主导因素确定主导因素 鱼骨追原因鱼骨追原因 寻找引发结果的原因寻找引发结果的原因 散布看相关散布看相关 展示变量之间的线性关系展示变量之间的线性关系 直方显分布直方显分布 展示过程的分布情况展示过程的分布情况 管制找异常管制找异常 识别波动的来源识别波动的来源 15 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

10、出现的情况及分类预先列成调查表，据而设计的图表。即把产品可能出现的情况及分类预先列成调查表，则检查产品时只需在相应分类中进行统计。则检查产品时只需在相应分类中进行统计。调查表调查表 161、不良项目调查表 质量管理中质量管理中“良良”与与“不良不良”，是相对于标准、规格、公，是相对于标准、规格、公差而言的。一个零件和产品不符合标准、规格、公差的质量项差而言的。一个零件和产品不符合标准、规格、公差的质量项目叫不良项目，也称不合格项目。缺陷调查表如目叫不良项目，也称不合格项目。缺陷调查表如1-1表。表。表1-1 不良品项目调查表不良品不良品类型项目日期交验数合格数 废品数次品数返修品数废品类型次品

11、类型返修品类型良品率/% 17 2、缺陷位置调查表 大多是画成产品外形图、展开图，然后在其上对缺陷位大多是画成产品外形图、展开图，然后在其上对缺陷位置的分布进行调查。缺陷位置调查表宜与措施相联系，能充置的分布进行调查。缺陷位置调查表宜与措施相联系，能充分反映缺陷发生的位置，便于研究缺陷为什么集中在那里，分反映缺陷发生的位置，便于研究缺陷为什么集中在那里，有助于进一步观察、探讨发生的原因。有助于进一步观察、探讨发生的原因。 18 除产品除产品外形图，用外形图，用语言或文字语言或文字描述缺陷发描述缺陷发生的频数也生的频数也是可以的，是可以的，如表如表1-21-2所所示。示。 表表 1-2 收音机功

12、能、外观缺陷调查表收音机功能、外观缺陷调查表型号生产日期甲生产日期92.5.10送检总数400 台调查日期92.5.11检查员007缺陷程度检查项目记号频数缺陷程度检查项目记号频数声音时有时无2任一功能键工作不正常正丨6声音小正7有明显机械传动杂音失真严重2指示灯不亮丯4灵敏度太低电池弹簧卡松紧不合适2严重串台正正12特殊（外壳划伤）正正丯14严重机震其他正5任一功能健不起作用正丨6调谐传动机构卡死、打滑调谐过头是可变电容损坏丯4轻缺陷（能收听）小 计31拉杆天线不能伸缩定位任一旋钮手感不适正5接入耳机没有声音2开关手感不适丯4特殊（ ）插孔手感不适2其他正 正丨11其他川3重缺陷（影响正常收

13、听）小 计46微缺陷小 计14 注：总计缺陷数：91 个；缺陷率：21.5% 193、频数调查表、频数调查表 为了做直方图而需经过收集数据、分组、统计频数、计算、绘图等步骤。如果运用频数调查表，那就在收集数据的同时，直接进行分解和统计频数。每得到一个数据，就在频数调查表上相应的组内作一个符号，测量和收集数据完毕，频数分布表也随之作出，便能迅速的得到直方图的草图。 目前，调查表广泛应用于各行各业，调查表的形式也多种多样。 20 为了能够获得良好的效果、可比性、全面性和准确性，调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：查表格设计应：简单明了，突出重点；简单明了，突出重点；应

14、填写方便，符号好记；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；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；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。数据要便于加工整理，分析整理后及时反馈。 21 分层就是把所收集的数据进行合理的分类，把性质相同、在同分层就是把所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，把划分的组叫做一生产条件下收集的数据归在一起，把划分的组叫做“层层”，通过，通过数据分层把错综复杂的影响质量因素分析清楚。数据分层把错综复杂的影响质量因素

15、分析清楚。 通常，我们将分层与其他质量管理中统计方法一起联用，即将通常，我们将分层与其他质量管理中统计方法一起联用，即将性质相同、在同一生产条件下得到的数据归在一起，然后再分别用性质相同、在同一生产条件下得到的数据归在一起，然后再分别用其他方法制成分层排列图、分层直方图、分层散布图等。其他方法制成分层排列图、分层直方图、分层散布图等。 【例例1-1】 在柴油机装配中经常发生气缸垫漏气现象，为解决在柴油机装配中经常发生气缸垫漏气现象，为解决这一质量问题，对该工序进行现场统计。这一质量问题，对该工序进行现场统计。 （1）收集数据：）收集数据：n = 50，漏气数，漏气数f = 19，漏气率，漏气率

16、p = f / n = 19 / 50 = 38% （2）分析原因）分析原因分层法分层法 22通过分析，认为造成漏气有两个原因：该工序涂密封剂的工人A、B、C三人的操作方法有差异；气缸垫分别由甲、乙两厂供给，原材料有差异。因此采用分层法列成表1-3、表1-4进行分析。 表表1-3 按按工工人人分分层层的的漏漏气气情情况况表表 1-4 按按工工厂厂分分层层的的漏漏气气情情况况工人漏气不漏气漏气率p/%工人漏气不漏气漏气率p/%ABC合计63101913993132255338甲厂乙厂合计91019141731393738 23 由表1-3和表1-4，人们似乎以为，降低气缸漏气率的办法可采用乙厂提

17、供的气缸垫和工人B的操作方法。但实践结果表明，这样做漏气率非但没有降低，反而增加到来43%，这是什么原因呢？这是由于仅单纯地分别考虑操作者和原材料造成漏气的情况，没有进一步考虑不同工人用不同工厂提供的气缸垫也会造成漏气。为此，需要进行更细致的综合分析，如表1-5。 24表表 1-5 综综合合分分层层的的漏漏气气情情况况甲 厂乙 厂合 计漏气606不漏气21113A工人漏气率/ %75032漏气033不漏气549B工人漏气率/ %04325漏气3710不漏气729C工人漏气率/ %307853漏气91019不漏气141731漏气率/ %393738合 计合 计232750 25 由表1-5再次提

18、出降低气缸漏气率的措施是： 使用甲厂提供的气缸垫时，要采用工人B的操作方法。 使用乙厂提供的气缸垫时，要采用工人A的操作方法。实践表明，上述的分层法及采用的措施十分有效，漏气率大大降低。 26 排列图是通过找出影响产品质量的主要问题，以便确定质量改排列图是通过找出影响产品质量的主要问题，以便确定质量改进关键项目的图表。排列图最早由意大利经济学家帕雷多进关键项目的图表。排列图最早由意大利经济学家帕雷多（Pareto）用于统计社会财富分布状况的。后来，美国质量学用于统计社会财富分布状况的。后来，美国质量学家朱兰把这个原理应用到质量管理中来，成为解决产品质量的家朱兰把这个原理应用到质量管理中来，成为

19、解决产品质量的主要问题的一种图形化的有效方法。排列图的形式，一般如图主要问题的一种图形化的有效方法。排列图的形式，一般如图1-13所示。所示。排列图法排列图法 27 1、排列图的作图步骤 （1）一般指不合格项目、废）一般指不合格项目、废品件数、消耗工时等等。品件数、消耗工时等等。 （2）收集与整理数据）收集与整理数据 可按废品项目、缺陷项目，可按废品项目、缺陷项目，不同操作者等进行分类。列表汇不同操作者等进行分类。列表汇总每个项目发生的数量即频数总每个项目发生的数量即频数fi，按大小进行排列。按大小进行排列。 （3）计算频数）计算频数fi 、频率、频率Pi %、累计频率累计频率Fi等。等。图1

20、-13 排列图的形式 28 （4）画图）画图 排列图由于两个纵坐标，一个横坐标，几个顺序排列的矩排列图由于两个纵坐标，一个横坐标，几个顺序排列的矩形和一条累计频率折线组成。左边的纵坐标表示频数形和一条累计频率折线组成。左边的纵坐标表示频数fi ，右边，右边的纵坐标表示频率的纵坐标表示频率Pi ；横坐标表示质量项目，按其频数大小从；横坐标表示质量项目，按其频数大小从左向右排列；各矩形的底边相等，其高度表示对应项目的频数；左向右排列；各矩形的底边相等，其高度表示对应项目的频数；对应于右边纵坐标频率对应于右边纵坐标频率Pi ，应在各矩形的右边或右边的延长线，应在各矩形的右边或右边的延长线上打点，各点

21、的纵坐标值表示对应项目的累计频率；以原点为上打点，各点的纵坐标值表示对应项目的累计频率；以原点为起点，依次连接上述各点，所得折线即为累计频率折线。起点，依次连接上述各点，所得折线即为累计频率折线。 29 （5）根据排列图，确定主要因素、有影响因素和次要因素。）根据排列图，确定主要因素、有影响因素和次要因素。 主要因素主要因素累计频率累计频率Fi在在0%80%左右的若干因素。它们左右的若干因素。它们是影响产品质量的关键原因，又称为是影响产品质量的关键原因，又称为A类因素。其个数为类因素。其个数为12个，个，最多最多3个。个。 有影响因素有影响因素累计频率累计频率Fi在在80%95%左右的若干因素

22、。它左右的若干因素。它们对产品质量有一定的影响，又称为们对产品质量有一定的影响，又称为B类因素。类因素。 次要因素次要因素累计频率累计频率Fi 在在95%100%左右的若干因素。它左右的若干因素。它们对产品质量仅有轻微影响，又称为们对产品质量仅有轻微影响，又称为C类因素。类因素。 30 【例例1-3】 某化工厂对十五台尿素塔焊缝缺陷所需工时进行某化工厂对十五台尿素塔焊缝缺陷所需工时进行统计分析，如表统计分析，如表1-9。 序 号项 目返修工时fi频率Pi / %累计频率Fi / %类 别12焊缝气孔夹渣1485160.420.860.481.2A34焊缝成型差焊道凹陷20158.26.189.

23、495.5B5其 他114.5100C合 计245100表表1-9 焊缝缺陷所需工时进行统计分析表焊缝缺陷所需工时进行统计分析表 31 按排列图作图步按排列图作图步骤，确定焊缝气孔和骤，确定焊缝气孔和夹渣为主要因素；焊夹渣为主要因素；焊缝成型差和焊道凹陷缝成型差和焊道凹陷为有影响因素。所作为有影响因素。所作排列图如图排列图如图1-14。图1-14 焊缝缺陷排列图 32 2、排列图的用途 （1）找出主要因素）找出主要因素 排列图把影响产品质量的排列图把影响产品质量的“关键的少数与次要的多数关键的少数与次要的多数”直观直观地表现出来，使我们明确应该从哪里着手来提高产品质量。实践地表现出来，使我们明

24、确应该从哪里着手来提高产品质量。实践证明，集中精力将主要因素的影响减半比消灭次要因素收效显著，证明，集中精力将主要因素的影响减半比消灭次要因素收效显著，而且容易得多。所以应当选取排列图前而且容易得多。所以应当选取排列图前12项主要因素作为质量项主要因素作为质量改进的目标。如果前改进的目标。如果前12项难度较大，而第项难度较大，而第3项简易可行，马上可项简易可行，马上可见效果，也可先对第见效果，也可先对第3项进行改进。项进行改进。 33 （2）解决工作质量问题也可用排列图）解决工作质量问题也可用排列图 不仅产品质量，其他工作如节约能源、减少消耗、安全生产不仅产品质量，其他工作如节约能源、减少消耗

25、、安全生产等都可用排列图改进工作，提高工作质量。检查质量改进措施的等都可用排列图改进工作，提高工作质量。检查质量改进措施的效果。采取质量改进措施后，为了检验其效果，可用排列图来核效果。采取质量改进措施后，为了检验其效果，可用排列图来核查。如果确有效果，则改进后的排列图中，横坐标上因素排列顺查。如果确有效果，则改进后的排列图中，横坐标上因素排列顺序或频数矩形高度应有变化。序或频数矩形高度应有变化。 34 因果图是表示质量特性与原因的关系的图。主要用于寻找质量问题产生的原因，既分因果图是表示质量特性与原因的关系的图。主要用于寻找质量问题产生的原因，既分析原因与结果之间的关系。对于主要质量问题可以采

26、取排列图法获得，然后根据分析原因与结果之间的关系。对于主要质量问题可以采取排列图法获得，然后根据分析问题的原因，采取适当的措施加以解决。在生产过程中，引起质量波动主要与人析问题的原因，采取适当的措施加以解决。在生产过程中，引起质量波动主要与人员、机器、材料、工艺方法和环境等因素有关，而一个问题的发生往往有多种因素员、机器、材料、工艺方法和环境等因素有关，而一个问题的发生往往有多种因素交织在一起，从表面上难以迅速找出其中主要的因素。我们可以运用收集信息的各交织在一起，从表面上难以迅速找出其中主要的因素。我们可以运用收集信息的各种方法将影响质量的各种因素反映在一张图上，比较原因大小和主次，从而迅速

27、找种方法将影响质量的各种因素反映在一张图上，比较原因大小和主次，从而迅速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。探讨质量原因，要从大到小，从粗它的大原因、中原因、小原因、更小原因等等。探讨质量原因，要从大到小，从粗到细，寻根究底，然后采取措施。因果图就是通过层层深入的分析研究来找出影响到细，寻根究底，然后采取措施。因果图就是通过层层深入的分析研究来找出影响质量原因的简便而有效的方法，从交错混杂的大量影响因素中理出头绪，逐步地把质量原因的简便而有效的

28、方法，从交错混杂的大量影响因素中理出头绪，逐步地把影响质量主要、关键、具体原因找出来，从而明确所采取的措施。影响质量主要、关键、具体原因找出来，从而明确所采取的措施。因果图法因果图法 35 把所有能想到的原因，按它们之间的相依隶属关系，用箭头把所有能想到的原因，按它们之间的相依隶属关系，用箭头归纳联系在一起（箭干写原因，箭头指向结果），绘成一张树枝归纳联系在一起（箭干写原因，箭头指向结果），绘成一张树枝状或鱼刺状的因果图。质量因果图由质量问题和影响因素两部分状或鱼刺状的因果图。质量因果图由质量问题和影响因素两部分组成，如图组成，如图1-15。主干箭头所指的为质量问题，主干上的大枝表。主干箭头所

29、指的为质量问题，主干上的大枝表示大原因，中枝、小枝芽表示原因的依此展开。示大原因，中枝、小枝芽表示原因的依此展开。图1-15 因果图示意图 36 1、因果图作图步骤 （1）确定要研究分析的质量问题和对象，既确定要解决的）确定要研究分析的质量问题和对象，既确定要解决的质量特性是什么。将分析对象用肯定语气（不标问号）写在图的质量特性是什么。将分析对象用肯定语气（不标问号）写在图的右边，最好定量表示，以便判断采取措施后的效果。画出主干，右边，最好定量表示，以便判断采取措施后的效果。画出主干，箭头指向右端的结果箭头指向右端的结果研究的对象。研究的对象。 （2）确定造成这个结果和质量问题的因素分类项目。

30、影响）确定造成这个结果和质量问题的因素分类项目。影响工序质量的因素分为人员、设备、材料、工艺方法、环境等；再工序质量的因素分为人员、设备、材料、工艺方法、环境等；再依次细分，画大枝，箭头指向主干，箭尾端记上分类项目，并用依次细分，画大枝，箭头指向主干，箭尾端记上分类项目，并用方框框上。方框框上。 37 （3）把到会者发言、讨论、分析的意见归纳起来，按相互）把到会者发言、讨论、分析的意见归纳起来，按相互的相依隶属关系，由大到小，从粗到细，逐步深入，直到能够采的相依隶属关系，由大到小，从粗到细，逐步深入，直到能够采取解决问题的措施为止。将上述项目分别展开；中枝表示对应的取解决问题的措施为止。将上述

31、项目分别展开；中枝表示对应的项目中造成质量问题的一个或几个原因；一个原因画一个箭头，项目中造成质量问题的一个或几个原因；一个原因画一个箭头，使它平行于主干而指向大枝；把讨论、意见归纳为短语，应言简使它平行于主干而指向大枝；把讨论、意见归纳为短语，应言简意准，记在箭干的上面或下面，再展开，画小枝，小枝是造成中意准，记在箭干的上面或下面，再展开，画小枝，小枝是造成中枝的原因。如此展开下去，越具体越细致，就越好。枝的原因。如此展开下去，越具体越细致，就越好。 （4）确定因果图中的主要、关键原因，再去现场调查研究，）确定因果图中的主要、关键原因，再去现场调查研究，验证所确定的主要、关键原因是否找对、找

32、准。以此作为制订质验证所确定的主要、关键原因是否找对、找准。以此作为制订质量改进措施的重点项目。一般情况下，主要、关键原因不应超过量改进措施的重点项目。一般情况下，主要、关键原因不应超过所提出的原因总数的三分之一。所提出的原因总数的三分之一。 （5）注明因果图的名称、日期、参加的人员、绘制人和参）注明因果图的名称、日期、参加的人员、绘制人和参考查询事项。考查询事项。 38 2、作因果图的注意事项 （1）要充分发扬民主，把各种意见都记录、整理入图。一）要充分发扬民主，把各种意见都记录、整理入图。一定要请当事人、知情人到会并发言，介绍情况，发表意见。定要请当事人、知情人到会并发言，介绍情况，发表意

33、见。 （2）主要、关键原因越具体，改进措施的针对性就越强。）主要、关键原因越具体，改进措施的针对性就越强。主要、关键原因初步确定后，应到现场去落实、验证主要原因，主要、关键原因初步确定后，应到现场去落实、验证主要原因，在订出切实可行的措施去解决。在订出切实可行的措施去解决。 （3）不要过分的追究个人责任，而要注意从组织上、管理）不要过分的追究个人责任，而要注意从组织上、管理上找原因。实事求是的提供质量数据和信息，不互相推托责任。上找原因。实事求是的提供质量数据和信息，不互相推托责任。 39 （4）尽可能用数据反映、说明问题。）尽可能用数据反映、说明问题。 （5）作完因果图后，应检查下列几项：图

34、名、应标明主要）作完因果图后，应检查下列几项：图名、应标明主要原因是哪些等、文字是否简便通俗、编译是否明确、定性是否准原因是哪些等、文字是否简便通俗、编译是否明确、定性是否准确、应尽可能地定量化、改进措施不宜画在图上。确、应尽可能地定量化、改进措施不宜画在图上。 （6）有必要时，可再画出措施表。）有必要时，可再画出措施表。 为分析图为分析图1-14上第一位主要因素上第一位主要因素“焊缝气孔缺陷焊缝气孔缺陷”原因，原因，作因果图，见图作因果图，见图1-16。 40图1-16 因果图 41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。在生产实际中，往往有

35、些变量之间存在着相关关系，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。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；零件加工时切削用量与加工质量的关系；热处理时钢的淬火温度与硬度的关系（如图1-9）等等。从图1-9可见，数据的点子近似于一条直线，在这种情况下可以说硬度与淬火温度近似线性关系。散布图法散布图法 42图1-9 钢的淬火温度与硬度分布图 431、散布图的观察分析、散布图的观察分析 根据测量的两种数据做出散布图后，观察其分布的形状和密疏程度，来判断它们关系密切程度。散布图的五种情形如图1-10。 图1-10 散布图的五种情形 44 从图1-10中，我们可以看

36、出散布图大致可分为下列五种情形： （1）完全正相关：x增大，y也随之增大。x与y之间可用直线y=a+bx（b为正数）表示。 （2）正相关：x增大，y基本上随之增大。此时除了因素x外，可能还有其他因素影响。 （3）负相关：x增大，y基本上随之减小。同样，此时可能还有其他因素影响。 （4）完全负相关：x增大，y随之减小。x与y之间可用直线y=a+bx（b为负数）表示。 （5）无关：即x变化不影响y的变化。 45 制作与观察散布图时，应注意以下几种情况： 应观察是否有异常点或离群点出现，即有个别点子脱离总体点子较远。如果有不正常点子应剔除；如果是原因不明的点子，就慎重处理，以防还有其他因素影响。 散

37、布图如果处理不当也会造成假象。如图1-11。 由图可见，若将x的范围只局限在中间的那一段，则在此范围内看，y与x似乎并不相关，但从整体看，x与y关系还比较密切。 散布图有时要分层处理。如图1-12，x与y的相关关系似乎很密切，但若仔细分析一下数据，这些数据原是来自三种不同的条件。如果这些点子分成三个不同层次A、B、C。从每个层次中考虑，x与y实际上并不相关。 46图1-11 局部与整体的散布图图1-12 应分层处理的散布图 47 2、散布图与相关系数、散布图与相关系数r 为了表达两个变量之间相关关系的密切程度，需要用一个数量指标来表示，这个指标称为相关系数，通常用r表示。不同的散布图有不同的相

38、关系数，r满足：-1r1。因此，可根据相关系数r值来判断散布图中两个变量之间的关系。见表1-8。表表1-8 相关系数相关系数r的取值说明的取值说明 r两变量间的关系，判断 r=1完全正相关 1r0正相关（越接近于1，越强；越接近于0，越弱） r=0不相关 0r-1负相关（越接近于-1，越强；越接近于0，越弱） r= -1完全负相关 48 相关系数的计算公式是相关系数的计算公式是 式中，式中， 表示表示n个个x数据的平均值；数据的平均值； 表示表示n个个y数据的平均值；数据的平均值；Lxx表示表示x的的离差平方之和，即的的离差平方之和，即（ x - ）2； Lyy表示表示y的离的离差平方之和，即

39、（差平方之和，即（ y - ）2 ； Lxy表示表示x的离差与的离差与y的离差的的离差的乘积之和，即乘积之和，即 （ x- ）2 （ y- ）2 。（1-10）xyxyxy 49 应注意：相关系数应注意：相关系数r所表示的两个变量之间的相关是指所表示的两个变量之间的相关是指线性相关。因此，当线性相关。因此，当r的绝对值很小甚至等于的绝对值很小甚至等于0时，并不表示时，并不表示x与与y之间就一定不存在任何关系。如之间就一定不存在任何关系。如x与与y之间有关系的，之间有关系的，但经过计算相关系数的结果却为但经过计算相关系数的结果却为0，这是因为此时，这是因为此时x与与y的关的关系是曲线关系，而不是

40、线性关系造成的。系是曲线关系，而不是线性关系造成的。 50直方图法是适用于对大量计量什数据进行整理加工，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。1、作直方图的方法步骤如下、作直方图的方法步骤如下 （1）收集数据 一般收集数据都要随机抽取50个以上质量特性数据，并按先后顺序排列。表1-6是收集到的某产品数据，其样本大小用 n = 100表示。直方图法直方图法 51表表1-6 实实测测数数据据组号实 测 数 据maxmin12345678910614448455654494745455538525043534748

41、545263505255474548545547394852515043405055554953484850484847475555505554504345496362505045536345475050505550495547435255494655505060405348515545505254554353504360476353556363545256636039384540404340434545 52 （2）找出数据中的最大值，最小值和极差 数据中的最大值用xmax表示，最小值用xmin 表示，极差用R表示。 【例1-2】 某项目统计数据为： xmax = 63， xmin = 38

42、，极差R= xmax - xmin = 63-38 = 25。区间xmax， xmin称为数据的散布范围，全体数据在此范围内变动。 （3）确定组数 组数常用符号k表示。k与数据数多少有关。数据多，多分组；数据少，少分组。数据数目组数k常用分组数k50100100250250以上510712102010组数选用表组数选用表 53 （4）求出组距（h） 组距即组与组之间的间隔，等于极差除以组数，即 组距 h = = =278 3 （5）确定组界 为了确定边界，通常从最小值开始。先把最小值放在第一组的中间位置上。 本例中数据最小值xmin =38，组距（h）=3，故第一组的组界为： Xmax - X

43、mink63-389Xmix - xmin + h2h2 54 （6）计算各组的组中值（wi） 所谓组中值，就是处于各组中心位置的数值，又叫中心值。 某组的中心值（ wi ）=（某组的上限+某组的下限）/2 第一组的中心值（ w1 ）=（365+395）/2=38 第二组的中心值（ w2 ）=（395+4252）/2=41 其他各组类推，组中值如表1-7中所示。 （7）统计各组频数 统计频数的方法，如表1-7所示。 55组 号组界组中值wi频数f累计频数相对累计频 率/%136.539.538222239.542.541244342.545.544162020445.548.547183838

44、548.551.550236161651.554.553177878754.557.556159393857.560.55939696960.563.5624100100表表1-7 频数统计表频数统计表 56 （8）画直方图 以分组号为横坐标，以频数为高度作纵坐标，作成直方图，如图1-2所示。2015105频 数2 21618231715341 2 3 4 5 6 7 8 9组 号图1-2 直方图 572、直方图的用途、直方图的用途 直方图是经常使用的且能发挥很大作用的统计方法。其主要作用是： （1）观察与判断产品质量特性分布状况。 （2）判断工序是否稳定。 （3）计算工序能力，估算并了解工序

45、能力对产品质量保证情况。 583、直方图的观察与分析、直方图的观察与分析 观察主要有两个方面：一是分析直方图的全图形状，能够发现生产过程的一些质量问题；二是把直方图和质量指标比较，观察质量是否满足要求。 如果我们把直方图分为正常和非正常型的话，它们的形状如图1-3。 59（a）正常型（b）偏向型（左） （c）偏向型（右）（d）双峰型（f）平顶型（e）锯齿型（e）锯齿型（g）孤岛型图1-3 直方图的形状 60 （1）正常型图1-3（a） 图形中央有一顶峰，左右大致对称，这时工序处于稳定状态。其他都属非正常型。 （2）非正常型图1-3（b），（c） 图形有偏左、偏右两种情形，原因是： 一些形位公差

46、要求的特性值是偏向分布。 加工者担心出现不合格品，在加工孔时往往偏小，加工轴时往往偏大造成。 （3）双峰型图1-3（d） 图形出现两个顶峰极可能是由于把不同加工者或不同材料、不同加工方法、不同设备生产的两批产品混在一起形成的。 61 （4）锯齿型图1-3（e） 图形呈锯齿状参差不齐，多半是由于分组不当或检测数据不准而造成。 （5）平顶型图1-3（f） 无突出顶峰，通常由于生产过程中缓慢变化因素影响（如刀具磨损）造成。 （6）孤岛型图1-3（g） 由于测量有误或生产中出现异常（原材料变化、刀具严重磨损等）。 624、直方图与标准界限比较、直方图与标准界限比较 统计分布符合标准的直方图有以下几种情

47、况： （1）理想直方图：散布范围B在标准界限T=Tl，Tu内，两过有余量，如图1-4。 （2）B位于T内，一边有余量，一边重合，分布中心偏移标准中心，应采取措施使分布中心与标准中心接近或重合，否则一侧无余量易出现不合格品，如图1-5（a）和（b）。 63图1-4图1-5 64 （3）B与T完全一致，两过无余量，易出现不合格品。如图1-6。统计分布不符合标准的直方图有以下几种情况： 分布中心偏移标准中心，一侧超出标准界限，出现不合格品，如图1-7。 散布范围B大于T，两侧超出标准界限，均出现不合格品，如图1-8。 尽管直方图能够很好地反映出产品质量的分布特征，但由于统计数据是样本的频数分布，它不

48、能反映产品随时间的过程特性变化，有时生产过程已有趋向性变化，而直方图却属于正常型，这也是直方图的局限性。 65图1-6图1-7图1-8 66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。现有控制作为质量控制的有力武器已广泛应用于各行各业。方法。现有控制作为质量控制的有力武器已广泛应用于各行各业。例如美国某电气公司的一个工厂有例如美国某电气公司的一个工厂有3000人，制定了人，制定了5000张控制张控制图；美国柯达彩卷公司有图；美国柯达彩卷公司有5000人，制定控制图有人，制定控制图有35000张，平均张，平均每人每人7

49、张。我国航空飞机制造厂中的先进质量体系（张。我国航空飞机制造厂中的先进质量体系（AQS）中，）中，要求一些工序必须作控制图。要求一些工序必须作控制图。控制图法控制图法 67 1、控制图的基本格式 控制图的基本格式如图控制图的基本格式如图1-17。它一般。它一般有三条线有三条线。 中心线中心线CL（central line）用细实线表示；用细实线表示； 上控制界限上控制界限UCL（upper control limit）用虚线表示；用虚线表示； 下控制界限下控制界限LCL（lower control limit）用虚线表示。用虚线表示。图1-17 控制图的基本格式 UCL和LCL之间的面积为数据

50、在正态分布的9973，而不是公差。 68 所谓控制图的所谓控制图的基本思想基本思想就是把要控制的质量特性值用点子就是把要控制的质量特性值用点子描在图上，若点子全部落在上、下控制界限内，且没有什么异常描在图上，若点子全部落在上、下控制界限内，且没有什么异常状况时，就可判断生产过程是处于控制状态。否则，就应根据异状况时，就可判断生产过程是处于控制状态。否则，就应根据异常情况查明并设法排除。通常，点子越过控制线就是报警的一种常情况查明并设法排除。通常，点子越过控制线就是报警的一种方式，如图方式，如图1-17中的第六点。中的第六点。 控制图作为一种控制图作为一种管理图管理图，在工业生产中，根据所要控制

51、的，在工业生产中，根据所要控制的质量指标的情况和数据性质分别加以选择。如表质量指标的情况和数据性质分别加以选择。如表1-10。 69表表1-10 各种控制图计算公式一览表各种控制图计算公式一览表 70 2、常用控制图的种类 常用质量控制图可分为两大类。常用质量控制图可分为两大类。 （1）计量值计量值控制图包括：单值控制图、单值控制图包括：单值控制图、单值-移动极差控制移动极差控制图、平均值图、平均值-极差控制图、中位数控制图。极差控制图、中位数控制图。 （2）计数值计数值控制图包括：不良品数控制图、不良品率控制图、控制图包括：不良品数控制图、不良品率控制图、缺陷数控制图、单位缺陷数控制图。缺陷

52、数控制图、单位缺陷数控制图。 根据所要控制的质量特性和数据的种类、条件等，按图根据所要控制的质量特性和数据的种类、条件等，按图1-18中的箭头方向便可作出正确的选用。中的箭头方向便可作出正确的选用。 71图1-18 控制图的种类及选用流程 72 计量值控制图一般适用于以计量值为控制对象的场合。计量值控制图一般适用于以计量值为控制对象的场合。所谓计量值所谓计量值表现为数轴上的所有点，是连续的数值。比如，长度、强度等，表现为数轴上的所有点，是连续的数值。比如，长度、强度等，只要测只要测量精度能够达到，那么其特征值可以任意的精度表示。量精度能够达到，那么其特征值可以任意的精度表示。 计量值控制图对工

53、序中存在的系统性原因反应敏感，所以具有及时计量值控制图对工序中存在的系统性原因反应敏感，所以具有及时查明并消除异常的明显作用，其效果比计数值控制图显著。计量值控制查明并消除异常的明显作用，其效果比计数值控制图显著。计量值控制图经常用来预防、分析和控制工序加工质量，特别是几种控制图的联合图经常用来预防、分析和控制工序加工质量，特别是几种控制图的联合使用。使用。 计数值控制图则用于以计数值为控制对象的场合。计数值控制图则用于以计数值为控制对象的场合。所谓计数值表现所谓计数值表现为数轴上的整数形式，是离散型的数值。比如，一个产品批的不合格品为数轴上的整数形式，是离散型的数值。比如，一个产品批的不合格

54、品件数。件数。 计数值控制图的作用与计量值控制图类似，其目的也是为了分析和计数值控制图的作用与计量值控制图类似，其目的也是为了分析和控制生产工序的稳定性，预防不合格品的发生，保证产品质量。控制生产工序的稳定性，预防不合格品的发生，保证产品质量。 73 3、控制界限的原理 控制图中的上、下控制界限，一般是用控制图中的上、下控制界限，一般是用“三倍标准偏差法三倍标准偏差法”（又称（又称3法）。法）。而把中心线确定在被控制对象（如平均值、极差、而把中心线确定在被控制对象（如平均值、极差、中位数等）的平均值上。再以中心线为基准向上或向下量中位数等）的平均值上。再以中心线为基准向上或向下量3倍标倍标准偏

55、差，就确定了上、下控制界限。另外，在求各种控制图时，准偏差，就确定了上、下控制界限。另外，在求各种控制图时，3倍标准偏差并不容易求到，故按统计理论计算出一些倍标准偏差并不容易求到，故按统计理论计算出一些近似系数近似系数用于各种控制图的计算信息输入表用于各种控制图的计算信息输入表1-11。例如，要求平均值控制。例如，要求平均值控制图，则平均值的图，则平均值的 x 中心线值为中心线值为 x，上下控制界限值为：，上下控制界限值为： UCL=+ 3= x + A2R LCL= - 3= x - A2R= 74 由于实际工作中正态分布经常出由于实际工作中正态分布经常出现，即不论现，即不论和和是什么数值，

56、产品质是什么数值，产品质量计量值在量计量值在+ 3与与- 3上下界限之上下界限之间出现的可能性大小（即概率）为间出现的可能性大小（即概率）为9973%，如图，如图1-19所示。所示。 这样，根据正态分布的特点，在这样，根据正态分布的特点，在只有偶然性因素的生产过程中，只有偶然性因素的生产过程中，1000个数据中最多有个数据中最多有3个数据（点子）可个数据（点子）可能超出控制界限。一旦发现某点子在能超出控制界限。一旦发现某点子在界外，就可判断生产过程发生了异常，界外，就可判断生产过程发生了异常，需立即查明。这种判断的错判率只是需立即查明。这种判断的错判率只是千分之三。千分之三。图1-19 正态分

57、布在 3间的概率 75小组观察数目nA2D3D4m3 A2E21/ d221.830-3.2671.8802.6600.88631.023-2.5751.1871.7720.59140.729-2.2320.7961.4570.48650.577-2.1150.6911.2900.43060.483-2.0040.5491.1840.39574.4190.0761.9240.5091.1090.37080.3730.1361.8640.4321.0540.35190.3370.1841.8160.4121.0100.337100.3080.2231.7770.3630.9450.32表表1-1

58、1 计量值控制图计算公式中的系数值表计量值控制图计算公式中的系数值表 76 【例例1-4】 某厂生产某厂生产10020mm的圆柱销，每隔一定时的圆柱销，每隔一定时间随机抽取间随机抽取5个样品，共取个样品，共取20组，所得数据如表组，所得数据如表1-12。 表1-12 x-R控制图数据表 77 解：（解：（1）平均值的中心值）平均值的中心值 x = 10001，R = 0136 （2）根据表）根据表1-15的计算公式求出：的计算公式求出： UCL = x + A2R = 10001+(0580136) = 10080 LCL = x - A2R = 10001-(0580136) = 9922

59、（3）根据）根据R图的计算公式式求出：图的计算公式式求出： R图的图的CL = R = 0136 UCL = D4R = 211 0136 = 0287 LCL，不必要，不必要 （4）根据以上数据作图并打点，见图）根据以上数据作图并打点，见图1-20。= 78图1-20某圆柱销的 x -R图 79 4、控制图的分析与判断 用控制图识别生产过程的状态，主要是根据样本数据形成的样用控制图识别生产过程的状态，主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势进行分析和判断，判断工序是处于受控状态本点位置以及变化趋势进行分析和判断，判断工序是处于受控状态还是失控状态。还是失控状态。 （1）受控状态的判断受

60、控状态的判断 工序是否处于受控状态，也就是工序是否处于统计控制状态或工序是否处于受控状态，也就是工序是否处于统计控制状态或稳定状态，其判断条件有两个：稳定状态，其判断条件有两个： 第一个判断条件是在控制界限内的第一个判断条件是在控制界限内的点子排列无缺陷点子排列无缺陷； 第二个判断条件是控制图上的所有样本点全部落在第二个判断条件是控制图上的所有样本点全部落在控制界限之内。控制界限之内。 在满足了第一个条件的情况下，对于第二个条件，若点子的排列在满足了第一个条件的情况下，对于第二个条件，若点子的排列是随机地处于下列情况，则可认为工序处于受控状态。是随机地处于下列情况，则可认为工序处于受控状态。