QC七大手法与SPC实战训练教材ppt课件

1、QC七大手法与SPC实战训练 . 课 程 大 纲第一部分：QC七大手法在企业的实践运用第二部分：查检表/层别法制造及运用实例第三部分：柏拉图/因果图制造及运用实例第四部分：直方图、分布图制造及案例练习第五部分：SPC根底知识引见第六部分：控制图的运用及案例分析第七部分：过程才干、过程才干/性能指数分析第一部分QC七大手法在企业的实践运用 QC 七大手法 QC七大手法，也叫品管七工具，是目前全世界运用比较广泛的质量管理工具，它具有简单适用的特性。日本著名的质量控制专家石川馨曾说过，企业内95%的质量控制问题，可经过企业上上下下全体人员活用品管七工具而得到处理。 QC 七大手法 质量管理的主要任务

2、简单地说，就是经过对各来料、消费过程、出货等环节进展检验和分析，找出各种出现或潜在出现的问题及缘由，甚至寻求解决方法，使产品质量问题尽量在内部处理，到达在合理本钱的根底上使客户称心。QC 七大手法的运用1、查检表：用来在现场搜集数据，尽量让现场作业简单而有效，它是其它六大手法的起点。2、层别法：统计方法中最根底的工具，用来对搜集的数据进展分类或分层，以利于统计分析，通常与柏拉图、因果图结合运用，层别法的重点是了解如何进展分层。QC 七大手法运用3、柏拉图：用来对多种问题或缘由进展分析，找出最大问题或缘由，以实现花较少本钱做更多事情。4、鱼骨图：用来对一个景象或结果进展缘由深化细致的分析，通常用

3、来找缘由及要素，最好同层别法结合起来运用。QC 七大手法运用5、直方图：用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规那么性，比较直观地看出产质量量特性的分布状态，对於资料中心值或分布情况一目了然，便於判断其总体质量分布情况。 6、分布图：用来对搜集的两个或两个以上能够相关的问题或特性的数据，找出之间能够的相关性。QC 七大手法的运用7、控制图：用来了解质量在过程中的变化形状和预测质量下一步能够性的情况，有助于提早发现问题，是实现第一次就把事情做好的根本步骤之一。第二部分检查表和层别法的制造及案例分析 一、检查表 为了便于搜集数据，运用简单明了的规范化表格并填入规定的图形记号，再加以统计汇总，以提供进

4、一步分析或对比检查的表格或图表。 通常分为点检用检查表或记录用检查表。 点检用检查表作用：防止不小心的失误、起备忘录作用。项目/周别12341、清除铁屑2、螺丝紧固3、润滑加油说明栏：正常 故障 保养人： 审核： 记录用检查表作用：经过搜集到的数据反映不良的情况。不良项目/周别123合计1、划伤正正一正一三202、尺寸偏差正一正一123、污点二一一44、变形正二7记录人： 审核： 检查表的设计本卷须知1、应能迅速、正确、简易地搜集到数据，记录时只需在必要项目上加注记号；2、记录时要思索到层別，按人员、机台、原料、时间等分类；3、数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，

5、均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來；4、尽能够以记号、图形标志，防止运用文字；5 、检查工程不宜太多，以4-6项为宜针对重要的几项就可 ，其他能够发生的工程采用“其他栏。 检查表的制造程序 1、明确运用表格的目的； 2、决议要检查的工程及必要的顺序； 3、决议抽样方法； 4、决议搜集、检查的方法及相关的职责要求； 5、设计表格的方式和记录的符号。 检查表运用课堂练习1、请针对他公司目前的实践情况来设计；2、假设他想了解一下最近一周内废品检查主要不良 工程的出现情况；3、请设计一份适宜的检查表，格式不限/内容自拟。上限0.310.220.1318.305下限-0.14-0.22-0

6、.31 组合表格：直方图检查表 二、层别法 将得到的数据资料按需求而分成数个类别，便于以后的分析。人员: Man机器: Machine物料: Material方法: Method环境: Environment 其他层别方法 1、以时间层别； 2、以作业区域层别； 3、以不良工程层别等。序号不良项目12345678合计 1振音68754721402外壳松动36372446353喇叭无面脏污46303534285机内有物23116832266插头不良447101036357 合 计2032242119401922195层别法运用举例：废品验货不良品统计表 层别法运用课堂练

7、习1、请针对他公司目前的实践情况来设计；2、假设他想对最近一周内车间制程不良工程的出现 按作业的机台进展分类；3、请设计一份适宜的层别法运用表，格式不限/内容 自拟。第三部分柏拉图和因果图的制造及案例分析 三、柏拉图 当我们要处理问题时，总会发现产生问题的要因很多，不知从何着手，因此最好找出其影响度最大的几个要因，再按优先顺序，一一谋求改善对策，才能以有限的人力和时间，有效地处理问题。柏拉图就是这样一种供他寻觅重要要因的一种统计工具。 Pareto的二八法那么 柏拉图又称陈列图，意大利经济学家柏拉图最早用陈列图分析社会财富分布的情况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现

8、很多场所都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量专家朱兰将此引入到质量管理中，来抓影响质量的主要要素。 柏拉图制造步骤1、决议调查事项，搜集数据；2、整理数据，计算累计数、累计比率并绘制表格；3、将数据绘制成柱状图；4、衔接曲线。柏拉图制造案例 某公司检验中发现有50个不良品，不良工程ABCD及不良数如下表，请根据这些数据绘制柏拉图。柏拉图制造案例3020100405060%100%ABCD不良数累计影响度(%)10%60%20%80%90%柏拉图制造本卷须知1、横轴是按工程別，依大小順序由高而低陈列下來，其他项排在最未。2、次数少的工程太多时，可思索将后几项归纳成其他项。有時

9、，改动层别和分类的方法，也可使工程減少。 3 、纵轴的左侧尽量以金额表示，如此就降低本钱、追求利 润的企业而言，更具意义。通常用于表示发生不良的次数、 缺陷数、发生次数不良率、单位缺陷数等。4、柏拉图的柱形图横轴间隔一样。5、改善前后进展比较： (1) 改善前后横轴工程別依然按大小順序由高到低陈列。 (2) 前后比较基准一致，刻度应一样。 (3) 各工程以色別来区分更易比较。 6、柏拉图中、衔接横轴与纵轴对应点的线应为折线而非曲线。柏拉图制造本卷须知 柏拉图制造课堂练习 某公司2002年年度的客户赞扬汇总表显示，一共接到85份客诉，其中交期问题占53份，质量问题占16份，效力问题占11份，其他

10、赞扬问题占5份。请根据以上的统计数据，绘制统计表及柏拉图。 四、鱼骨图 鱼骨图，又叫特性要因图/因果图，由日本质量专家石川馨提出，所以又叫“石川图。它是先列出质量变异的工程，然后对呵斥变异的4M1E要素进展分析。 鱼骨图制造步骤1、确定问题的特性，写在最右端；2、划出鱼骨图的骨架；3、按4M1E方法将主要缘由填入鱼骨图大骨；4、再采用“头脑风暴法确定呵斥大骨的中骨； 鱼骨图制造步骤5、确定呵斥中骨的小骨，末端必需是可采取行动 的要因；6、根据统计找出影响最大的几种要因通常是4-8 种，然后用圆圈圈起来；7、现场调查，证明缘由分析正确；并采取相应行动 进展改善。尺寸过长机器物料人员环境方法案例：

11、1、冲压件长度尺寸过长案例：2、想方法如何使发料更容易？ 运用头脑风暴法应留意1、不要指摘他人的任何想法；2、全方位多角度各层次，数量越多越好；3、自在奔放，毫无拘谨；甚至于异想天开都行；4、鼓励大家去除固有观念，大胆创新；5、思索运用IE手法对现场进展改善。鱼骨图课堂练习 请针对他公司目前制造过程最严重的质量问题，采用鱼骨图进展分析，找出影响其最重要的要素。第四部分直方图和分布图的制造及案例分析 五、直方图 从样本中获取数据是认识总体的基础，样本的数量越多，得到的关于总体的信息越多。信息增多时，要想一下子了解总体比较困难，那么运用直方图就简单了。直方图 直方图是将所搜集的数据分为几个相等的区

12、间作为横轴，并将各区间内的测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子陈列起来的图形。直方图可显示数据的三种特性：集中的趋势、数据的范围、分布的外形。直方图的制造范例 一工厂的废品分量规格为130-190千克，今按随机抽样方式抽测200个样本(普通需搜集50-200个数据)，作直方图，步骤如下：一.制造次数分配表：1.从数据中找出最大值L=170与最小值S=1242.计算全距R=L-S=463.决议组数K K=1+3.32LgN (N代表搜集的数据总数 本例数N=200，如按查表的方法可取7-12组，现假设取K=12组数据N50-100100-250250以上组数K6-107-1210-20一.制造

13、次数分配表续： 4、计算组距H：(通常取2.5.10的倍数) 组距H = 全距 组数 = 46/12 = 3.83 取 45、计算组界： 第一组下组界 = 最小值测定值最小位數=123.5 第一组上组界 = 第一组下组界 + 组距 = 123.5 +4=127.5 第二组下组界 = 第一组上组界 = 127.5 第二组上组界 = 第二组下组界 + 组距=127.5+4=131.5 第三组下组界 =？ 第三组上组界=？ 依此类推，计算到最大一组的组界。6、作次数分配表，如下表：组号组界中心值标 记次数1.123. 5-127.5125. 5142.127. 5-131.5129. 573.131

14、. 5-.5133. 5114. 5-.5. 5135. 5-143.5141. 5346.143. 5-147.5145. 5377.147. 5-151.5149. 5328.151. 5-155.5153. 5239.155. 5-159.5157. 51310159. 5-163.5161. 51011163. 5-167.5165. 5412167. 5-171.5169. 52合 计200二.绘制直方图1、依次数分配表，延横轴以各组界为分界，组距为底边，以各组次数为高度，每组距上划一矩形，即完成直方图。 2、在图上记入数据总数等参数，并划出规格的上、 下限、规格中心、过程均值等。

15、123.5 127.5 131.5 .5 .5.167.5 171.535302520151050直方图常见的形状阐明：中间高两边低，有集中趋势。 结论：制程在正常运转下。直方图-缺齿形阐明：高低不一，有缺齿情形。 结论：能够是分组过细或数据不真实。直方图-偏态形阐明：高处偏向一边，拖长尾吧，另一边低。 结论：尾巴拖长时，应检讨能否在技术上可以接纳。 多由工具磨损、松动及加工习惯引起。直方图-离岛形 阐明：左端和右端构成小岛。 结论：能够测定有错误或由不同原料引起。直方图-高原形 阐明：平顶且高。 结论：抽样时将不同平均值的批混在一同。直方图课堂练习某工程师测得一批产品尺寸长度如下，请绘制直方

16、图。 7580756070857070857060808080658075757085707575758580557070856570807565758590806570757580807595908065 六、分布图 为研讨两个变量之间的相关性，而搜集成对两组数据，在坐标上用点来表示出两个特性值之间相关情形的图形，称之为分布图。其主要作用：知道两组数据(缘由与结果)之间能否相关及其相关程度。分布图制造某产品的烧熔温度及硬度之间能否存在有相关性，今搜集30组数据，请予以分析。 步骤1：搜集30组以上的相对数据,整理到数据 表上。 (数据不能太少，否那么易生误判) 步骤2：找出数据 X、Y的最大

17、值及最小值。 步骤3：画出纵轴与横轴(假设是判别要因与结果的关系，則横轴代表要因纵轴代表结果)； 步骤4：将各组成对数据标志在座标上； 横轴与纵轴的数据交会处点上“ ； 两组数据反复在同一点上时，划双重圆记号； 三组数据反复在同一点上时，划三重圆记号。 步骤：记下必要事项：数据、采取時间、目的、产品名、工程名、绘图者、绘制日期等。产品名：SI-083单位：压延课绘制：日期：99.12.31 N=30 时间段：99.12.20-99.12.30硬度Y烧熔溫度X正相关 X增大时，Y也隨之增大，称为正相关。 完全的正相关 有正相关非显著性正相关 X增大时，Y也隨之增大，但增大的幅度不显著。此时宜再思

18、索其他 能够影响的要因。 似有正相关 负相关 X增大时，Y反而減少，称为负相关。 有负相关 完全的有负相关非显著性负相关 X增大时，Y反而減少，但幅度并不显著。此时宜再思索其他能够影响的要因。无相关 (1) X与Y之间看不出有何相关关系；(2) X增大时，Y并不改动。 曲线相关 X开场增大时，Y也隨之增大，但到达某一值后，当X增大时，Y却減小。分布图课堂练习某工程师测得一批热处置产品温度与硬度参数如下，请绘制分布图。 16005012580472364060262055136005024600513610521462056255804645804715580472660050560051166

19、1053275904966205617640612863059760049186005029640608630581957044305804796205520650633160050106406021580473264062115704522560423360051 第五部分 SPC根底知识引见 一、什么是SPC SPC是英文Statistical Process Control的简称，即统计过程控制。SPC就是运用统计技术对过程中的各个阶段进展监控，从而到达改良与保证质量的目的。SPC强调全过程的预防。 1.过程控制修华特(W. A.Shewhart)提出20世纪20年代2.日本质量管理 S

20、PC 戴明(W. Ed- wards Deming)将SPC的概念引入日本19501980年 3. SPC全面运用SPC在西方工业国家复兴，并列为高科技制度之一80年代起4. SPC在汽车行业的运用美国从20世纪80年开场推行SPC美国汽车工业大规模推行了SPC二、SPC的开展历史三、SPC根本知识引见 1、计量值数据 是指可取恣意数值的数据，只需测取数据的精度足够，我们即可取恣意小的数值，这些数值属于延续型数据。例如长度、分量、速度、压力、温度等的数据，是属于计量值数据。2、计数值数据 是指只能用个数、件数或点数等单位来计量的数据。例如废品件数、产品台数、产品外表缺陷斑点数等等，他们只能取整

21、数，经过手工点数获得，这种数据属于离散型数据。3、搜集数据的方法 搜集到的数据必需能充分反映实践情况，对于抽查的数据还应具有充分的代表性，所以搜集数据要有科学的方法，这就是随机抽样的方法。所谓随机抽样，即是指被抽查的一切对象中的每一个，都应具有同等的时机被抽取到的方法。 4、质量数据的规律性虽然数据有动摇性，但并不是杂乱无章的，而是呈现出一定规律性的。在质量管理中最常见到分布规律是正态分布。正态分布 正态分布是以其平均值为中心呈左右对称的 中央高两边低的钟型； 正态分布的钟形有高矮肥瘦程度的不同，取 决于该数据的平均值和规范偏向。平均值普通用 表示，它代表该数据的分布的中心位置，所以也称为位置

22、参数。其表达式子是： 式中：Xi-表示数据的各个数值；n-表示数据的个数。中位数 普通用 表示，代表按照数据大小顺序陈列位于中间的数值；假设数据个数n为偶数那么取位于中间的两个数值的平均值。例1：一批5只准直器插损值为0.16，0.15，0.18，0.13，0.14该同意直器插损值的中位数为：例2：一批6只准直器插损值为0.16，0.15，0.18，0.13，0.14，0.16该同意直器插损值的中位数为：极 差 普通用R表示，表示一组数据的分布范围，是指数据中最大值与最小值的差。规范偏向 统计学中用来表示规范偏向，即用来描画任一过程参数的平均值的分布或离散程度。第六部分控制图的运用及案例分析

23、控制图主要运用在哪些方面1、关键过程、特殊工序2、经常被客户赞扬或制程不稳定的产品工序3、历史遗留下来的“老问题等过程变差的类型 非机遇缘由呵斥的变差 机遇缘由呵斥的变差机遇缘由 (又称为普通缘由、不可防止的缘由、非人为缘由) 在正确的操作，制程中或检验时仍有很多缘由使产品质量发生少许且规律的变异，这些变异表现为：经常存在且变异非常微小,对产品质量并无明显的不良影响欲消除此项缘由必需破费很大的本钱下面列举几个有代表性的机遇缘由： 1.原料的微小变异 2.机器的微小振动 3.丈量仪器的不确定度非机遇缘由 (又称为特殊缘由、可防止的缘由、人为缘由、异常缘由) 在操作中、制程中或检验时因作业异常而产

24、生变异的缘由,即当他们出现时将呵斥(整个)过程的分布改动的缘由；它们表现为：不经常出现，但一旦发生即对产品质量呵斥严重影响应清查且需设法消除此项缘由几个具有代表性的非机遇缘由如下： 1.原料整批出现不良 2.机器调整错误 3.未按作业规范操作 控制图即为区別这两种缘由的优良工具 1920年，美国贝尔实验室休瓦特( Ashewhart )博士的研讨发现在消费过程中，假设仅有机遇缘由的变异时，任何产品的质量特性99.7%处于常态分配图的 3的界限范围內，在 3范围以外的点极少；当有非机遇缘由的变异时，产品质量变异时往往超出 3之外。根据此原理，他将常态分布图作90转向，將 3的地方作为两条控制线。

25、SPC与控制图1、将平均值 作为控制中心线(Central Line 简称CL )，以实线表示； 2、將 +3作为控制上线(Upper Control Limit 简称UCL )，通常以虛线或红线表示；3、將 3作为控制下线(Lower Control Limit 简称LCL )，通常以虛线或红线表示。控制图的分类 (1) 计量值控制图 所谓计量值控制图是指控制图所根据的数据属于由量具实践丈量而得，如长度、分量、成份等特性均为延续性。 a.平均值与全距控制图 R chart b.平均值与规范差控制图 S chart c.中位值与全距控制图 R chart 控制图的分类(2) 计数值控制图 所谓

26、计数值控制图是指控制图所根据的数据均属于以单位计数者，如不良数、缺陷数等不延续性的数据。 a.不良率控制图P chart b.不良数控制图Pn chart c.缺陷数控制图C chart d.单位缺陷数控制图U chart 控制图绘制(1) 搜集100个以上数据， 把26个(普通是45个)数据分为一组，依测定时间顺序或群体顺序陈列。(2) 把数据记入数据表。(3) 计算各组平均值。(4) 计算各组的全距。 n 2 3 4 5 6 7 8 A2 1.88 1.02 0.73 0.577 0.48 0.42 0.37 D4 3.27 2.57 2.28 2.12 2.00 1.92 1.86 D3

27、 * * * * * 0.076 0. D2 1.13 1.69 2.06 2.33 2.53 2.70 2.85 (5)计算平均值的平均值 。 (6)计算全距R平均值 。 (7)计算控制界限： 控制图：中心线 上限 2 下限 2 控制图：中心线 上限4 下限3 2 4 3 可查表 (8)绘控制界限，并将点点入图中。 (9)记入数据履历及特殊缘由，以备查考、分析、判别。X - - R - X - - X - - X - - R - R - R - R - R - 课堂练习：按照案例制造X-R控制图某检验员丈量自动绕线机的张力数据如下，试确定该机器的张力规格。 组号1测量值10/11/12/13

28、/15组号11测量值13/14/16/17/20211/13/14/15/161216/18/19/20/12310/12/13/14/151311/13/14/19/20411/12/14/16/181415/16/17/18/10519/18/17/15/201511/12/13/19/20610/20/11/13/141613/14/16/20/11710/13/14/18/191710/11/16/18/19811/14/16/17/181811/13/14/17/20911/14/16/17/181912/13/16/17/181010/12/15/16/202010/20/19/1

29、8/17 (1)搜集数据,至少20组以上。 (2)计算每组之不良率。 (3)计算平均不良率= 总不良个数/总检查数。 (4)计算控制界限 (5)绘控制界限，并将点点入图中。 (6)记入数据履历及特殊缘由，以备查考、分析、判别。控制图绘制(例) 某打火机制造工厂，为要彻底控制质量,特別针对电镀不良加以抽检,每批抽检100个样品，其不良情形如表，请绘制P控制图。控制图案例分析 68 2500 = 0.027(1) P =P控制图课堂练习：某产品出货抽检，不良率如下表，请制造P控制图。 序号1抽检数200不良数1序号11抽检数200不良数2220001220003200113200342002142

30、0015200115200262002162003720011720008200318200192000192002102001202001控制图上的信号解释(SPC第二版)控制图定义不受控的信号规那么1：出现一个或更多的点超出任一控制线UCLLCL能够导致的缘由举例对于 -R图或P图：1、计算或描点错误2、零件差别出现增大或恶化的趋势3、丈量系统曾经变化4、丈量系统缺乏适当的分辨率控制图定义不受控的信号规那么2：延续7点在中心线一侧UCLLCL控制图定义不受控的信号规那么3：延续6点不断下降或上升UCLLCL能够导致的缘由举例对于平均极差上方的链或上升的链：1、设备缺点或工装松动2、一批新的

31、、不一致的原料引起3、丈量系统的变化引起能够导致的缘由举例对于平均极差下方的链或下降的链：1、输出值分布宽度减小，好景象2、丈量系统改动，能够掩盖过程真实性能变化对于过程均值：能够过程均值已变化或丈量系统变化如偏倚、漂移、灵敏度等规那么4： 2/3的点距中心线的间隔超越2个规范差同一侧 4/5的点距中心线的间隔超越1个规范差同一侧控制图定义不受控的信号能够导致的缘由举例对于平均值-极差控制图：1、每个子组系统来自不同均值2、数据曾经过编排控制图定义不受控的信号规那么5：延续14点交替上升下降变化UCLLCL规那么6：延续15点陈列在中心线1个规范差范围内任一侧 延续8个点距中心线的间隔大于1个

32、规范差任一侧控制图定义不受控的信号第七部分 才干/性能指数的计算(SPC第二版) A 槍手uxLCLUCLB 槍手uxLCLUCLC 槍手uxLCLUCL指数计算的假设1、数据来源真实、随机，不思索丈量系统误差2、至少获取125件样本，建议子组容量为53、过程数据成近似的正态分布4、规范基于客户的要求丈量系统分析MSA1、MSA五大特性2、量具反复性与再现性的分析研讨3、识别变差/监视变差/消除变差/固化控制过程才干指数的含义 过程才干指数的前提条件是过程处于稳态，即只需偶因没有异因的形状。只需当过程处于稳态时，才可以计算过程才干指数。过程才干指数反映了过程的固有才干满足规范与规范的程度，是描画过程固有才干的目的。 Cp的计算公式： T TU - TL Cp = = 6 6 双边规格无偏倚的过程才干指数Cpk的计算公式： T TU TL - 2 Cpk = = 6 6 双边规格有偏倚的过程才干指数 Cpk的另一个计算公式： TU-X XTL Cpk = Min , 3 3 双边规格有偏倚的过程才干指数Cpk的计算公式： TU-X XTL CPU/CPL = , 3 3 单边规格的过程才干指数过程性能指数的含义 过程性能指数反映了当前的取样数据所对应的过程性能，此时的过程