QC旧七手法培训教材ppt课件

1、QCC 知 识 教 育 资 料旧 QC 七 手 法 QCC事务局 日期：2004.4.1检查表定义检查表又叫调查表、核对表、统计分析表。它是用来系统地搜集资料数字与非数字、确认现实并对资料进展粗略整理和分析的图表。2运用目的 用于记录记录原始数据，便于报告。 用于调查(如用于缘由调查、纠正措施有效性的调查).用于日常管理(如首件检查、设备检查、平安检查等).3制造要点 明确搜集资料的目的。 明确对资料的分析方法。 调查表的格式要确保简单明了,内容全面,内容应包括 检查者、检查的时间、地点和方式等。 进展试用，根据试用情况作必要的修正。4检查表格式举例表1-4一、检 查 表 (调 查 表)表1-

2、4 不良工程调查表日期：2003年3月11日品名： 工厂名：工序：最终检查 部门：制造部检查者：检查总数：2530 批号:200202098备注：全数检查不合格种类小计（件）表面缺陷32砂眼23加工不合格48形状不合格4其他8总计115.表1-5 现场4M点检表 项目 结果 1作业者是否执行标准? 作业效率高低? 有无问题意识? 责任感强否? 技能掌握否? 有无经验? 工作安置适合否? 有无向上的积极性? 人际关系良否? 健康状况良否? 2设备工具有无生产能力? 有无工序能力? 注油适当否? 点检充分否? 故障消除否? 精度是否不足? 有无异常声音? 配置适当否? 数量上不否不足? 整理、整顿

3、是否良好？ 项目 结果 3原材料数量有无差错？ 等级有无差错？ 铭牌有无差错？ 有无异质材料混入？ 库存量适当否？ 有无浪费问题？ 是否合用？ 是否放置于备用状态？ 配置良否？ 质量水平良否？ 4 方法作业标准内容正确否？ 作业标准修订否？ 操作方法安全否？ 是否为制造优质产品质的方法？ 是否为高效率的方法？ 程度正确否？ 温度、湿度合适否？ 照明、通风合适否？ 前、后工序的衔接是否良好？ 噪声是否超标？ . 层别法又叫分层法、分类法、分组法，是整理数据的重要方法之一。 1.定义:所谓层别法，就是把搜集来的原始数据按照一定的目的和要求加以分类整理，以便进展比 较分析的一种方法。 2.分层的原那

4、么 使同一层次内的数据动摇或意见差别幅度尽能够小，而层与层与之间差别尽能够大，否那么 就起不到归类汇总的作用。 3.分层的标志 分层的目的不同，分层的标志也不一样，通常用人、机、料、法、环、时间等作为分层的标志： 人员别：可按年龄、工级和性别等分层。 机器别：可按设备类型、新旧程度、不同消费线和工具类型等分层。 资料别：可按产地、批号、制造厂、成分、规范等分层。 方法别：可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法和消费速度等分层。 丈量别：可按丈量设备、丈量方法、丈量人员、取样方法和环境条件等分层。 环境别：可按照明度、清洁度、温度、湿度分层。 时间别：按不同的班次、日期等分层。 其他： 可按地域

5、、运用条件、缺陷部位、不合格类别等分层。二、层 别 法. 4.分层步骤 搜集数据或意见。 将搜集到的数据或意见根据目的不同选择分层标志。 分层。 按层归类。 画分层归类图。 分层法是一种非常重要的统计方法，常与其他统计方法结合起来运用，如分层直方图法、分层陈列图法、分层控制图法、分层分布图法、分层因果图和分层检查表等。 案例11 层别法案例 某装配厂矿的气缸体与气缸盖之间经常发生漏油。经调查50套产品后发现，一是由于三个操作者在涂粘结剂时，操作方法不同；二是所运用的气缸垫是由两个制造厂所提供的。在用分层法分析漏油缘由时采用：1按操作者分层表11；2按气缸垫消费厂家分层表12。 表11 按操作者

6、分层操作者漏油不漏油漏油率(%)王师傅61332李师傅3925张师傅10953共计193138.表12 按气缸垫消费厂家分层供应厂漏油不漏油漏油率(%)一厂91439二厂101737共计193138由上两表容易得出：为降低漏油率，应采用李师傅的操作方法和选用二厂的气缸垫。然而现实并非此，当采用此方法后，漏油率并未到达预期的目的表13，即漏油率为3/7=43。因此，这样的简单分层是有问题的。正确的方法应该是： 1当采用一厂的气缸垫时，应推行采用李师傅的操作方法； 材料操作者气缸垫合计一厂二厂操作者王师傅漏油不漏油60621113李师傅漏油不漏油033549张师傅漏油不漏油3710729合计漏油不

7、漏油91019141731共 计232750 表 13 2当采用二厂消费的气缸垫时，应推行采用王师傅的操作方法。 这时它们的漏油率平均为0%表13。因此，运用分层法时，不宜简单地按单一要素分层，必需思索各要素的综合影响效果。.1陈列图概念 陈列图Pareto diagram又叫帕累托图、柏拉图。它是将质量改良工程从最重要到最次要进展陈列而采用的一种简单的图示技术。 陈列图由一个横坐标，两个纵坐标，几个高低顺序陈列的矩形和一条累计百分比折线组成。 陈列图最早由意大利经济学家Pareto用来分析社会财富分布情况，他发现少数人占有社会上大量财富，而绝大多数人那么处于贫困的形状。这少数人左右着整个社会

8、经济开展的动向，即所谓“关键的少数和次要的多数。后来，美国质量管理学专家朱兰博士，把它运用于质量管理，因此得名。 陈列图中横坐标表示影响产质量量的要素或工程，按其影响程度从左到右依次陈列。左纵坐标表示频数如件数、工时、吨位等，右纵坐标表示累计频率累计百分比。2陈列图作用 一是找出影响产质量量的主要要素主要问题，二是识别质量改良的时机。3可以整理成陈列图的数据 质量方面不良品数、损失金额，可依不良工程别、发生场所别、机械别、作业别、原料别、作业方法别等结果或要因区分出“重要的少数，次要的多数情形。消费者的埋怨工程、埋怨件数、修缮件数等。三、排 列 表柏 拉 图.时间方面效率作业的效率制程别、单位

9、作业别等。缺点率、修缮时间机械别、设备别等。本钱方面原料、资料别的单价。规格别、商品别的单价。质量本钱：预防本钱、鉴定本钱、内外部损失本钱. 营业方面 金额别、营业所别、商品销售别、业务员别。 平安方面 灾祸的件数场所别、职称别、人体部位别4陈列图的运用程序 选择要进展质量分析的工程。 选择用于质量分析的度量单位，如出现的次数频 数、本钱、金额或其他度量单位。 搜集一定期间的数据。 将搜集来的数据按一定分类标志进分类整理，每层一个工程，填入数据统计表中。 计算各类工程的累计频数、频率、累计频率。按一定的比例，画出两个纵坐标和一横坐标。 画横坐标。按度量单位量值递减的顺序自左至右，在横坐标上列出

10、工程。将量值最小的1个或几个工程归并成“其他项，放在最右端，数量可超越倒数第2项。画纵坐标。在横坐标的两端画2个纵坐标，左边的纵坐标按度量单位规定，其高度必需大于或等于一切工程的量值和。右边的纵坐标应与左边纵坐标等高，并从0%100%进展标志。按各类影响要素的程度大小，依次在横坐标上画出直方块，其高度表示该工程的频数，写在直方块上方。.按右纵坐标的比例，找出各工程的累计百分点，从原点0开场衔接各点，画Pareto曲线。在左纵坐标的内侧上方注明累计频数。在累计百分比点旁注明累计百分数。 在陈列图的下方要注明陈列图的称号、搜集数据的时间以及绘图者等可供参考的其他事项 利用陈列图确定对质量改良最为重

11、要的工程。5陈列图的察看分析首先察看柱形条高前23项，普通说来这几项是影响质量的重要要素。普通把要素分成A、B、C三类：A类，累计百分数在80%以下的诸要素关键的少数应留意这一说法是相对而言。B类，累计百分数在80%90%的诸要素。C类，累计百分数在90%100%的诸要素。对前23项影响质量的要素进展分析，看其包含问题的多少从累积频率中看出。预测对这23项采取措施能处理多少问题。6画陈列图的本卷须知纵坐标的高度与横坐标的宽度之比以1.52：1为好。横坐标上的分类工程不要太多，以4-6项为原那么。1112.对于影响质量的主要要素可进一步分层，画出几个不同的陈列图，加以分析，以便得到更多的情况。主

12、要要素不能过多，普通找出12项主要要素，最多三项。如发现一切要素都差不多，有必要思索重新确定分层原那么，再行分层。也可以思索改动计量单位，以便更好的反映“关键的少数，如将按“件数计算变成按“损失金额计算。不太主要的工程很多时，可以把最次要的几个工程合并为“其他项，陈列在柱形条最右边。搜集数据的时间不宜太长，普通以13个月为好。时间太长，情况变化较大，不易分析和采取措施，时间短，只能阐明一时的情况，代表性那么差。视详细情况，首先处理紧迫问题。在采取措施后，为验证其效果还要重新画出陈列图，以进展比较。7陈列图法在运用中常见的问题数据搜集的时间过长或较短，影响了对问题的分析和所采取的措施。影响问题的

13、工程按类分层不适当，结果呵斥问题的主、次陈列有些颠倒，未能抓住主矛盾，影响对产生问题的分析，甚至能够出现判别失误。未能灵敏地运用好陈列图法。主要表如今纵坐标一味只用质量特性值来表示，忽视了经济性，不从“损失金额和“损失工时等来分析，这样问题处理效果必然要受影响。分层不彻底，未进展进一步分层。不能追根溯源。找出问题的症结所在。.案例1-3 陈列图绘制案例表1-6为焊接缺陷统计表，据此表绘制出焊接缺陷陈列图序号 工程 数量个 频率% 累计频率(%)1咬边裂痕 20 43.5 43.52砂眼 16 34.8 78.33弧坑缩孔 6 13.0 91.34其他(焊接不全、部分敷焊) 4 8.7 100

14、合 计 46 100 忽视对“其他工程的留意。主要表如今陈列图中“其他工程所占的比率很大，这有能够反映出分类整理工程不当，同时也极有能够地隐藏着还没有被发现的要素。未能利用陈列图确认改良的效果。采取措施以后，应画出陈列图，与采取措施前的陈列图相比较，从中可确认改良的效果，看出所采取的措施能否有效果。 画法不规范。如分类工程过多或过少；坐标的比例不当，仅有两个工程就画陈列图等。累积频率%频数个表1-6 焊接缺陷统计表.1因果分析图概念 因果分析图(Cause-and effect diagram)，又叫石川图(由日本专家石川馨首先提出)、特性要因图、树枝图、鱼刺图等。 因果分析图是以结果为特性，

15、以缘由作为要素，在它们之间用箭头联络起来，表示因果关系的图形。因果分析图能简明、准确表示事物的因果关系，进而识别和发现问题的缘由和改良方向。 2因果分析图法阐明 因果分析图法,是从产生问题的结果出发,首先找出影响质量问题的缘由,然后再找影响大缘由质量的中缘由,并进一步找影响中缘由质量的小缘由,，依次类推，步步深化，不断找到能直接采取措施为止。 这种处置问题的方法是一种系统分析方法。四、因 果 分 析 图 法 3因果分析图运用范围 分析因果关系 表达因果关系 经过识别病症、分析缘由、寻觅措施、促进问题的处理。 4因果分析图类型 结果分解型 其特点是沿着“为什么会发生这种结果这一主题进展层层解剖。

16、这种方法优点是，对问题进展了缘由清查，可以系统地掌握纵向之间的因果关系：其缺陷是，容易忽视某些平行问题或横向之间的关系。 .漆包线外表疙瘩因果分析图工序分类型工序分类型的作法是，首先按工艺流程把各工序作为影响产质量量的平行的主次缘由找出来，然后把各工序中影响工序加工质量的缘由查出来，再填写在相应的工序中。其法优点是，简单易行；其缺陷是，一样的要素会出如今不同的工序中。而且也难于表现数个缘由交错在一同的情况，反映不了要素间的交互作用。缘由罗列型这种方法是允许参与分析的人员无限制地发现意见，把一切意见都一一罗列出来,然后再系统地整理出它们之间的关系,最后绘出一致的因果分析图。这种方法的优点是，经过

17、多方面的思索和讨论，不会把重要缘由漏掉，在整理各要素之间关系时，能客观地对各要素进展深化分析；其缺陷是，任务量很大。这种方法仅用于“攻关分析。漆包线外表疙瘩毛刺划伤线硬不宜缆线口子工人责任心不强不执行工艺资料杂质粘度室温酸比溶剂漆刮线炉口一次涂漆多炉口温度高不及时改换毛毡硬技术程度低流动性差质型不过滤质尘温度低设备工艺环境. 5因果分析图的作图步骤 明确提出存在问题的结果特性，画出主干线背骨和鱼头。 主干线的箭头要指向右。 特性要尽量做到定量表示。 特性结果要提得明确、响亮，引入注目。 特性提得要符合本企业工厂方针或问题点。 明确影响质量的大缘由，画出大缘由的分支线大骨。 大缘由确实定，通常按

18、5M1E人员、设备、资料、方法、丈量和环境来分类，也可视详细情况来定。 大缘由分支线与主干线之间夹角以6075为好。 分析、寻觅影响质量的中缘由、小缘由，画出分叉线。 缘由之间的关系必需是因与果的关系。 分析、寻觅缘由，直到可采取措施为止。 分叉线与分支线之间的夹角以6075为好。 找出影响质量问题的关键要素要因，以3-5个为宜，用圆圈“O或“框起来，作为制定质量改良措施的重点思索对象。这些“要因经论证后，都将列入对策表中。 注明画图者，参与计论分析人员，时间等可供参考的事项。6)画因果分析图的本卷须知 因果图只能用于单一目的研讨分析，一个主要质量问题只能画一张因果图。课题的分析要集思广益，普

19、通以召开各种质量分析方式，共同分析，整理出因果分析图。.特性中缘由60-75因果分析图根本型对关键要因采取措施后，再用陈列图等方法来检查其效果。(7)因果分析图法在运用中常见的问题。没有按系统图法对缘由进展分析。主要表如今分析的每一个层次不是“果与因的关系；有的分析层次不准，由小缘由中找出大缘由，本末倒置。不是对分析到最终的缘由(即末梢)采取措施,而是在分析到中间就采取措施,往往难以见效。在运用“两图一表陈列图、因果分析图、对策表时，确认的要因和对策表中的缘由不对应；确定的质量特性与陈列图的主要工程不对应。在工序质量分析表中把不同的影响要素的质量特性放在一同分析。对分析出来的缘由没有进展确认和

20、验证，就采取措施画因果分析图时，不发发动工，集中员工的智慧，而是凭个人想象，搞“闭门造车。画法不规范，如箭头的方向不对，经确认的要因没有标志、标注不齐全等。讨论时，普通采用提问方式为好，易于启发大家深化讨论。要充分发扬民主，广开言路，畅所欲言。因果关系的层次要清楚，最末次的缘由应寻求至可以直接采取详细措施为止。“要因一定要确定在未端要素上，而不应确定在中间过程上。要对末端要素特别是“要因进展确认。确认后的“要因一定要在对策表上反映出来。在某种情况下，列出一个过程的主要步骤作为主缘由能够是有益的。当将某过程流程作为改良结果时，常利用流程图来规定这些步骤。.一、数据的分类1.计量值数据 计量值数据

21、是可以延续取值的数据，通常是运用量具、仪器、仪表进展丈量而获得的。如长度、温度、压力、分量、时间、化学成分等。2.计数值数据 计数值数据是不能延续取值，只需以个数计算的数据。如不合格品数、疵点数、缺陷数等。计数值数据还可以细分为计件值数据和计点值数据，计件值数据是按件计数的，如不合格件数。计点值数据是按点计数的数据，如疵点数、单位缺陷数等。 应留意的是，当数据以百分率表示时，要判别它是计量数据还是计数数据，应取决于出给数据的计算公式的分子。当分子是计量数据时，那么求得的百分率数据为计量数据。当分子是计数数据时，即使得到的百分率不是整数，它也应属于计数数据。如不合格品率为计数数据。二、数据的几个

22、重要特征数1.表示数据集中位置的特征数五、直方图法. 式中 n 数据个数； x 第i个数据值。 2中位数 x 将一组数据按从小到大顺序陈列，位于中间位置的数叫中位数，常用符号x 表示。 当n为奇数时，那么取顺序陈列的中间数； 当n为偶数时，那么取中间两个数的平均数。 3中值 M 测定值中的最大值与最小值的平均值,用M表示. 函数公式: MEDIAN ( )X=x +x +-+x12nn=1nni=1xii1平均值 x 它是表示数据集中位置最常用的特征数之一，它阐明随机变量的平均程度如何。i.2.表示数据离散程度的特征数 1极差R 极差是指一组数据中最大值与最小值之差，用符号R表示，其计算公式为

23、： R = L - S 式中: L 数据的最大值； S 数据的最小值 极差用于测定个数小于10的场所,当大于10时,普通用规范偏向S表示离散程度 2规范偏向S 规范偏向又称规范差或均方差，用符号S表示，其计算公式为：规范差S反映了数据的离散程度，S值大，数据密集程度差，离散度大；S值小，数据集中程度高，离散度小。S也反映了平均值的代表性，假设S值大，那么 x 代表性差；S值小，那么阐明 x 的代表性好。S =ni=1(x - x )i2n-1. 三、直方图 1直方图定义 直方图是频数直方图的简称。所谓直方图，就是将数据按其顺序分成假设干间隔 相等的组，以组距为底边，以落入各组的频数为高的假设干

24、长方形陈列的图。 2直方图的用途 直观地看出产质量量特性值的分布形状，便于掌握产质量量分布情况。 显示质量动摇形状，判别工序能否稳定。 确定改良方向。 经过直方图研讨分析质量数据动摇情况之后，就可以确定怎样进展质量改良。 用以调查工序才干和设备才干。 3直方图的画法 以实例案例来加以阐明。.某工厂加工短轴，其外径尺寸为3.50.1mm，现场随机抽样100个，其数据见表1-1，试画出其直方图。案 例表1-1 短轴外径数据表(mm)直方图的画法. 直方图作法： A、搜集数据。 普通取数据N=100个左右，如表1-1所示，表中的数据表示短轴外径尺寸，其规范 为3.50.1mm。 B、找出数据的最大值

25、与最小值，分别用L和S表示，本例L=3.68，S=3.39。 C、确定组数K。 K值可以从表1-2 选取，本例取K=10组。 留意：组数K太少会引起较大计算误差，组数太多会影响分组的明显性，且计算任务大。表1-2 由 N 求 K 的 表. D、确定组距h。 h= ( L-S ) / K 对于本例， 为防止分组出现(骑墙)景象，组距确实定要留意两点： 组距h应是测定单位的整倍数。本例测定单位=0.01，组距h=0.03。 组距h要取奇数。 E、确定组界值。 先取测定单位的1/2，然后用最小值减去测定单位的1/2，作为第一组的下界值， 即： ； ， 。 第一组的下界值加上组距，作为第一组的上界值。

26、 其他各组组界依次由前一组的上界加上组距，最后一组应包含数据的最大值L。h =3.68 - 3.3910= 0.03x =mins测定单位2对本例minx =3.390.012=3.385. F、计算组中值x G、统计频数(即落在各组的数据个数)。 H、列出频数分布表。 x =某组上界值+某组下界值2ii. L、计算平均值。 函数公式： AVERAGE ( ) 对于本例： M、计算规范偏向。 函数公式： STDEV ( ) 对于本例： N、画直方图，如以下图所示。 直方图的纵坐标表示频数，横坐标标明分组的各组组界。以各组组界为 底边，以各组的频数为高，画长方形，并标明规格界限。 O、记入必要的

27、事项 在图的右上方记入数据总数、平均数x和规范差S。图的下方注明图名、 绘图者、日期等参考事项。X = 3.5269S = 0.0519. 4直方图的察看分析 直方图的外形分析。 直方图绘制后，经过其外形分析可判别总体(消费过程)的正常或异常，进而可 寻觅异常的缘由。 表1-4阐明了直方图的外形分析与判别方法。 直方图和公差界限比较。025201510530频数3.3853.4153.4753.5053.5353.5653.5953.6253.6553.6853.445T =3.40LT =3.60UN = 100X = 3.5269S = 0.0519外径尺寸质量特性值短 轴 外 径 直 方

28、 图.在机加工中，经常用直方图和公差界限相比较，以断定消费过程中的质量情况。表1-5是直方图分布与公差界限的比较。当出现异常情况时，应立刻采取措施，预防不合格品的产生。 5直方图法在运用中常见的问题 随机抽样的样本容量过小。 如N50，就会呵斥误差大，且可信度低。 组数和组距确定不当。 没有针对样本容量大小选择适宜的组数，结果影响对分布形状的判别。组距选择不当，没有取奇数或不是丈量单位的整数倍，将会出现骑墙景象。 随机抽取的样本混在一同。 把不同条件下获得的样本混在一同，呵斥分布形状有异，判别有误。 忽视直方图正态性检验的作用。 直方图是非正态分布，依然计算工序才干指数C 毫无意义。 画法不规

29、范，标注不齐全。 如未按规定在图的右上方注明x、 S和N的数值。p.表1-4 直方图的外形分析与判别.表1-5 直方图分布与公差界限的比较分析. 1.分布图概述 1相关的概念：变量之间存在的关系。 有以下几种还情况。 完全相关关系：这种关系普通可用一个不变的数学公式来表达。 相关关系：变量之间存在亲密关系，但又不能由一个(或几个)变量的数值精 确地求另一变量的数值，称这类变量的关系为相关关系。 不相关：事物之间没有关系。 2分布图定义 描画两个要素之间关系的图形，称为分布图，又叫相关图。 3分布图的用途 用来发现和确认两组数据之间的关系并确定两组相关数据之间预期的关系。 经过确定两组数据、两个

30、要素之间的相关性，有助于寻觅问题的能够缘由。 2.分布图的绘图步骤 下面结合案例，阐明分布图绘图步骤。六、分布图法.表1-6 添加剂“A的分量和相应的产出率案例 分布图绘制与分析 案例：表1-6 列出了添加剂的分量与产出率的数据，请根据这些数据描画出分布图并进展分析。. 1选定分析对象 分析对象的选定，可以是质量特性值与要素之间的关系、质量特性值与质量特性值之间的关系、要素与要素之间的关系。 上述案例选定的分析对象是添加剂的分量与产出率的关系，它们是要素与质量特性值之间的关系。 2搜集数据，填入数据表。 数据普通要在30组以上，且数据必需是对应的，并记录搜集数据的日期、取样方法、丈量方法等有关

31、事项。 案例搜集了30组对应数据，见表1-6所示。 3在坐标纸上建立直角坐标系。 为便于分析相关关系，两个坐标数值的最大值与最小值之间的范围应根本相等。见表1-7。 假设分析对象的关系，属于要素与质量特性值之间的关系，那么X轴表示要素，Y轴表示质量特性值。. 4描点 把数据组(X，Y)分别标在直角坐标系相应的位置上。 如两组数据一样，其点子必重合，那么用或表示； 如三组数据一样，那么用表示。应根本相等Y的数据范围X的数据范围XY表1-7 分布图的横、纵坐标的范围应根本相等产出率百分比8.09.59.08.5939291908988878685添加剂“A，g注：此分布图示出了添加剂“A的质量与产

32、出率之间存在着弱正相关的关系。 23. 5当分布图上出现明显偏离其他数据点的异常点时，应查明缘由，以便决议能否删除或校正。所谓异常点就是分布图上出现远离群点的点。对于这种点的出现，要查明缘由。普通来说产生这种景象的缘由是由于丈量的误差、数据记录错误或操作条件的变化等。 如查清确实属于上述等缘由呵斥的，那么应将这些点删除。假设缘由不明，就不能删除，变量之间很能够包含着我们认识不到的规律。 3.分布图的定性分析 绘出分布图后，应对其察看和分析，来判别两个变量之间的相关关系。 分布图的定性分析普通有两种方法： 1对照典型图法 对照典型图法是分布图分析中最粗略的分析法，把绘好的分布图与典型图对照，可判

33、别出两个变量之间的相关关系。 利用对照典型图法，可判别出案例添加剂“A的分量与产出率之间存在着弱正相关关系。 2符号检验法(中值法) 符合检验法是利用“符号检验表检查点子云的形状，以判别相关关系及其程度的一种定性分析方法。符号检验法的分析结果要比对照典型图法准确。.表 1-8 常 见 的 散 布 图 形 状 与 分 析. 符号检验法分析步骤结合下表来阐明 在分布图中作一条平行于X轴的中位线Q，平分分布图中一切的点子，使上下点子数根本相等。 在分布图中作一条平行于Y轴的中位线P，平分分布图中一切的点子，使左右点子数根本相等。 8.08.59.09.5939291908988878685n3=9n

34、1n4n2=9=6=6PX(g)YQ(%)分布图中位线. 令：n1+n3=n+ ; n2+n4=n- ; s=Min(n+，n-)，即s为n+、n-之中的最小值。 查符号检验表得判别值S。 在符号检验表中查得与n和相对应的判别值S。 其中： n ：点数的总和恰好在中位线上的点子不计算：n=n+n-。 ：显著程度，也称作风险度，是与置信度相对应的参 数， + =1。 ：普通取0.01、0.05，意谓着判别错误的风险率是0.01(1%)和 0.05(5%)。 假设有：SS ，判为强相关显著相关 SS ，判为弱相关不显著相关。 总判别。 结合的判别结论作出总判别。 对于上表的案例：添加剂A“的分量和

35、产出率是弱正相关。.1.控制图的概念 1控制图定义 控制图(Control chart)，又称管理图、休哈特图。是美国休哈特W.A.Shewhart博士于1924年发明的。 控制图是区分过程中的异常动摇和正常动摇，并判别过程中能否处于控制形状的一种工具。 控制图与过程才干分析结合在一同，称作统计过程控制SPC。 2控制图原理 过程处于统计控制形状时(也即受控制形状)，产品总体的质量特性数据的分布普通服从正态分布，即X，2(注： 过程均值，过程规范差。质量特性值落在3 范围内概率约为99.73%，落在 3 以外的概率只需0.27%，因此可用 3 作为上下控制界限，以质量特性数据能否超越这一上、下

36、界限以及数据的排弄情况来判别过程能否处于受控形状，这就是控制图原理。 假设计中心线为CLCentral Line、上控制限为UCLUpper Control Limit，下控制线为LCLLower Control Limit，那么有： CL= UCL= +3 LCL= -3 七、控制图法.控制图的根本方式如下图。 3控制图的种类 按照用途分 分析用控制图 主要用来分析过程能否处于稳态，过程才干能否适宜。如发现异常应找出其缘由，采取措施，使过程到达稳定。过程处于稳态后，才可将分析用控制图的控制线，延伸作为控制用控制图。 质量特性值3倍规范偏向3倍规范偏向UCLCLLCL抽样时间或样本序号1-1控

37、制图的根本方式.异常动摇与正常动摇 一异常动摇 异常动摇是由特殊要素(异常要素/系统要素)呵斥的。这些特殊要素在消费过程中并不大量存在，对产质量量也不经常发生影响，一旦存在，它对产质量量的影响就比较显著。如：机器设备带病运转，操作者违章操作等。 二正常动摇 正常动摇是由普通要素随机要素/偶尔要素呵斥的。这些普通要素在消费过程中大量存在，对产质量量经常发生影响，但它所呵斥的质量动摇往往比较小，在消费过程中是允许存在的。如机器设备的细微振动等。 当一个过程只需普通要素随机要素/偶尔要素起作用，而不存在特殊要素(异常要素/系统要素)的作用时，这个过程就处于统计控制形状，也即受控制形状。假设仅存在普通

38、缘由，随着时间的推移，过程的输出构成一个稳定的分布并可预测。假设存在特殊缘由，随着时间推移，过程的输出不稳定。. 控制(管理)用控制图 用于使过程坚持稳态，预防不合格的产生。控制用控制图的控制线来自分析用控制图不用随时计算。当影响过程质量动摇的要素发生变化或质量程度已有明显提高时，应及时用分析用控制图计算出新的控制线。 笔者发现，很多工厂对分析用控制图、控制(管理)用控制图没有分清，随时都在计算控制线，既错误又浪费。 按数据的性质分 按数据的性质分，有计量控制图和计数控制图。 表1-3列出了常用的各类各种控制图的特点和适用场所。.表1-3 控制图种类及适用场所.1-4控制图的选用程序. 4控制

39、图的运用范围 诊断：评价过程的稳定性。 控制：决议某过程何时需求调整，何时需求坚持原有形状。 确认：确认某一过程的改良。 2.控制图绘制程序 1选定质量特性 选定控制的质量特性应是影响产质量量的关键特性。这些特性可以计量(或计数)，并在技术上可以控制。 2选定控制图种类。 3搜集数据。 应搜集近期的，与目前工序形状一致的数据。搜集的数据个数参见1-5所示。. (4)计算有关参数 各控制图有关参数的计算步骤及公式(见表1-6) (5)计算控制图中心线和上、下控制界限线。 控制线的计算公式(见表1-7) 计算中所需用的系数，可根据样本容量的大小查控制图系数表(见表1-8) (6)画控制图 在坐标上

40、作出纵横坐标轴，纵坐标为产质量量特性，横坐标为样本序号(时间)。根据算值画出上控制UCL(用虚线)，下控制线LCL(用虚线)和中心线CL(用实线)。 .(7)在控制图上打点。 根据各样本质量特性值按顺序在控制图上打点“或画“，越出控制线或异常的点那么用特殊记号“ 或“ 标志。依次结合各点。 (8)填写必要事项 包括车间、小组的称号，任务地点(机床、设备)的称号与编号，零件、工序的称号与编号，检验部位，要求与丈量器具，操作工、调整工、检验工与绘图者的姓名及控制图的称号与编，绘图时间等。.控制图有关参数的计算公式.控制线计算公式控制名称中心线（CL）上、下控制线（UCL与LCL）备注xR图x图CL

41、=x=UCL=x+A2RLCL=x-A2R当LCL为负值时不考虑LCL当（i=1，2，3，K），控制界限计算公式中的Ni可用n代替，作近似计算A2，A3，D4，D3，m3A2，B4，B3查控制图系表R图CL=R=UCL=D4RLCL=D3RxR图x图CL=x=UCL=x+M3A2RLCL=x- M3A2RR图CL=R=UCL=D4RLCL=D3RxRs图x图CL=x=UCL=x+2.660RSLCL=x-2.660RSRS图CL=RS=UCL=3.267RLUL=不考虑xS图X图CL=x=UCL=X+A3SLCL= X-A3SS图CL=S=UCL=B4SLCL=B3S1Ki=1kxi1Ki=1

42、kRi1Ki=1kxi1Ki=1kRi1Ki=1kxi1K-1i=2kRsi1Ki=1kxi1Ki=1kSi.n系数A2A3m3A2D3D4d2B3B421。8802。6591。8803。2671。1283。26731。0231。9541。1872。5741。6932。56840。7291。6280。7962。2822。0593。26650。5771。4270。6912。1142。3262。08960。4831。2870。5492。0042。5340。0301。97070。4191。1820。5090。0761。9242。7040。1181。88280。3731。0990。4320。1361。

43、8642。8470。1851。81590。3371。0320。4120。1841。8162。9700。2931。761100。3080。9570。3630。2231。7773。0780。2841。761控制图系数表.3、控制图的判别准那么 控制图一旦制定以后就成为控制消费的根据，故制造图一定要以处于稳定形状且工序才干适宜的消费过程为根据来进展设计和计算。因此，在开场建立控制图时，应先了解该过程能否处于稳定形状，工序才干能否适宜。假设过程不处于稳定形状或工序才干不适宜，就需求对过程进展调整，这样反复进展直到过程满足要求为止。在这一阶段运用的控制图称为分析用控制图。它的目的主要是调查研讨过程能否处

44、于稳定形状，其次是了解工序才干能否适宜。这里要用到分析用控制图判别准那么。当上述要求满足后，控制图就可移交给车间运用，这时运用的控制图称为控制用控制图。它的目的是坚持消费处于稳定形状。当偶尔发生异常后，采取措施加以消除，过程即恢复稳定形状，故这里要用到控制用控制图判别准那么。1分析用控制图的判别准那么分析用控制图上的点子同时满足以下条件时，可以以为消费过程处于统计控制形状；点子随机地处于以下情况：a.延续25点在控制界限线之内。.b.延续35点中仅有1点在控制界限线之外。c.延续100点中仅有2点在控制界限线外。控制界限内的点子陈列无下述异常景象：a.链异常。延续链：延续链是指在中心线一侧延续

45、出现点子。当延续7点或更多点在中心线一侧时，那么断定点子陈列异常。如图1-1。国际规范：当延续9点或更多点在中心线一侧时，那么断定点子陈列异常。延续链：延续链是指多数点在中心线一侧。如存在以下四种情况，那么断定点子陈列异常如图1-2延续11点中有10点在中心线一侧；UCLCLLCLUCLCLLCL图1-1 延续链图1-2 延续链.延续14点中有12点在中心线一侧；延续17点中有14点在中心线一侧；延续20点中有16点在中心线一侧。b.趋势倾向。倾向是指点子线延续上升或下降。延续7点或更多的点具有上升或 下降趋势时，那么断定为异常。如图1-3。 国际规范：延续6点或更多的点具有上升或下降趋势时，

46、那么断定为异常。c.周期。点的陈列随时间的推移而呈周期性，那么断定为异常。如图1-4。 国际规范：延续14点中相邻点子上下交替。d.点子在警戒区内。 点子处在警戒区是指点子处在2-3 -规范差范围内。如图1-5。UCLCLLCLUCLCLLCL图1-3 倾向图1-4 周期.假设出现以下情况之一，那么断定为异常如图1-6所示：延续3点有2点在警戒区内。延续7点有3点在警戒区内。延续10点有4点在警戒区。国际规范： 延续3点有2点落在中心线同一侧的2 以外。 延续5点有4点落在中心线同一侧的1 以外。e.点子过多地集中在中心线附近。点子过多地集中在中心线附近点子过多地落入 范围内。当延续15个以上

47、的点子集中在中心线附近时，那么判为异常。UCLCLLCL2警戒区2UCLCLLCL图 1-5图1-6.此种情况被有些人以为是质量改良的好景象，其实这里面能够存在计算错误或描点错误，也能够存在取样方法错误如两条平等消费线的产品被混合抽样或者数据被人为处置。2控制用控制图判别准那么 控制用控制图上的点子出现以下情况之一时，消费过程被判为异常：点子落在控制界限线外或控制界限线上。控制界限线内点子的陈列有异常，见分析用控制图判别准那么。 特别提示： 1规格界限如公差的上下界限、硬性规定的不合格品率不能当作上下控 制界限UCL、LCL。 规格界限用来区分合格与不合格或符合与不符合规定，控制界限那么用来区

48、 分正常动摇和异常动摇，二者完全是两码事，不能混为一谈。.2对于P控制图不合格品率控制图中有点溢出下控制限或延续7点呈下降趋势， 有人以为是不合格品率越来越低，质量越来越好，不能算异常。这种观念是错 误的，此种情况包含的异常要素能够有：量具失灵，呵斥丈量结果有误。应更新量具，并检讨以前丈量结果。合格品的断定方法能够有误，应予以立刻矫正。有真正使不合格品率变小的要素，应积极寻觅出这种要素，并将它用作业指点书 固定下来，以大幅度降低不合格品率。4、控制图的两类错误1第类错误冒失者错误：把正常的误断为异常。 控制界限的幅度影响犯第类错误的概率。当采用3原那么设计控制图时， 犯第类错误的概率为=0.2

49、7%。 随着控制界限的增大而减小。2第类错误迷糊者错误：把异常的误断为正常。 犯第类错误的概率，受四个方面的影响：控制界限幅度、中心偏移幅度、 规范偏向变动幅度、样本大小。.随着控制界限的增大而增大。 图1-8 控制图的两类错误5、控制图法在运用中常见的问题1控制图的选用上缺乏针对性，未能从企业的消费方式思索，盲目地选择。 比如，对大批量消费选用 x -R控制图为好，却选用了x-RS控制图；相反地小 批量消费却选用了 x - R控制图。2对控制图的作用认识不够。 主要表如今把控制图的控制界限和公差的上下界限混淆起来，反映在控制图上 标出上公差界限，使控制图成为不伦不类。330/2/21.3机械

50、地了解延续链来判别工序能否处于稳定的形状，往往是工序处于不稳定 形状而判别不出来。 常见的错误作法是从第1点到11点看中间能否有1点在另一侧。然后再从12点 到22点来看，依次类推。殊不知在一切点子任何一段，只需有延续链的四种 情况之一，均应判工序处于不稳定形状。4对控制图中出现的点子陈列异常景象不作分析也不采取措施，使控制图流于 方式。5当影响工序质量动摇的要素发生变化或质量程度已有明显的提高时，未能及 时调整重新计算控制界限。6随机抽取样本的方法不当，有的画x-R控制图一天只抽取一组数据，有的那么把 两个班次的数据点到同一张控制图上。7画法不规范，标注不齐全。如 x 图和R图不对应等。.6

51、、控制图实例X - R 控制图运用实例某厂加工SA120轴，轴径尺寸要求为19.90+0.14，过程才干指数要求为1，试制定x-R图对其消费过程进展控制。1确定样本容量和样本个数。根据产品的详细情况，取n=4，共取k=25组。2采集数据。作控制图用的数据的采集应使同一样本内的数据来自根本一样的消费条件，使样本内仅有偶尔性缘由的影响，而系统性缘由反映为样本间的差别。为此，通常采用整组随机抽样。它是按一定的时间间隔，不打乱产品的自然消费顺序，一次从中抽取延续的n个产品作为样本的。3将数据填入数据表中，如表1-1所示。4计算各样本的平均值 xi 填入表中。xi 的计算值应比样本数据多保管一位小数。.5计算总平均值 x 。式是K为抽取的样本数。 x 的计算值应比样本数据多保管两位小数。6计算各样本的极差Ri填入表中。7计算各样本极差的平均值R。R的计算值应比样本数据多保管一位小数。表1-1 x-R 控制图数据表零件号：SA120 工序称号：车 丈量者：零件称号：轴 运用设备：C620-1 丈量工具：百分尺质量要求： 19.90+0.14 作业者： 丈量单位：0.01mm数据表见下页：1Ki=1kxiX =19.95741Ki=1kRiR=0.036=.序号抽样时间x1x2x3x4xR备注123456789101112