QC全面质量管理教案课件

1、QC教案 统计方法分类：一般分为描述性和推断性两类。 （1）描述性:对统计数据进行整理和描述 （2）推断性:在对统计数据进行描述的基础上， 进一步进行分析、解释和作出推断性结论。统计方法基础知识 （P93）统计：收集和整理信息、资料的一种活动。一、什么是统计方法 统计方法： 收集、整理、分析和解释统计数 据，并对其所反映的问题做出一定结论的方法。统计方法基础知识二、统计方法的性质： 描述性、推断性、风险性。三、统计方法的用途：1、提供表示数据特征的数据（平均数、标准偏差、极差等）2、比较两事物的差异（水平对比、假设检验等）3、分析事物影响变化的因素（因果图、系统图、分层法等）4、分析事物间相关

2、关系（散布图、正交试验等）5、研究取样和试验方法，确定合理的试验方案6、发现质量问题，分析掌握质量数据的分布状态和动态变化 （排列图、直方图、散布图等）7、描述质量形成过程（流程图、控制图等）通过归纳分析问题，显示事物的客观规律，不解决质量问题一、 正常波动： 随机原因引起的产品质量波动。特点：大量存在、影响很小、消除难度大、 经济代价高。要求：一般情况下在生产过程中允许存在。控制状态：仅有正常波动的生产过程，简称 为控制状态或稳定状态。产品质量的波动 产品质量具有波动性和规律性。 产品质量波动分为正常波动和异常波动两类。特点：不经常发生，一旦发生影响较大，容易 查明原因，容易预防和消除。要求

3、：由于对生产影响大，生产过程中不允许 存在。质量管理工作的一项重要工作，就是把正常波动控制在合理范围之内，消除异常波动。产品质量的波动二、 异常波动：由系统原因引起的产品质量波动。产品质量的波动引起产品质量波动六个方面，“5M1E”因素：人员（Man）操作者的意识、技术、素养及熟练程度等；机器（Machine）设备、工夹具精度、维护与保养等；材料（Material）化学成份、物理性能及外观质量等；方法（Method）加工工艺、操作规程的作业程度；测量（Measure）测量设备、试验手段和测试方法等；环境（Enviroment）工作场地的温、湿度，照明噪声等；正常波动随机原因随机特点普遍存在异常

4、波动系统原因系统特点单一现象波动无处不在。当过程处于稳定状态时，产品质量特性数据，其波动服从于一定的分布规律。例如：长度尺寸必然形成右图 的分布规律。分布有两种类型：一种是连续型分布常见的有：正态分布（计量数据）一种是离散型分布，常见的有：1、 二项分布（计件数据）2、泊松分布（计点数据） 三 波动的规律性正态分布图问题：什么情况下 没有波动？关于正态分布正态分布受两个参数影响（总体平均值）集中位置 （总体标准偏差）分散程度通常用样本平均值：X样本的标准偏差：S正态分布曲线，又称高斯曲线、钟型曲线。XS正态分布特性区间内的概率0.6826 0.9545 0.9973XS23集中趋势 (位置)离

5、中趋势 (分散程度)偏态和峰度（形状）数据分布的特征统计数据及分类数据分类：计量数据、计数数据一、计量数据 服从于正态分布 凡是可以连续取值的，或可以用测量工具测量出小数点以下数值的数据。如：用于计量的长度、重量、温度、时间、强度等数据。特点：两个数之间相对独立，一个变另一个不变。 统计数据及分类二、计数数据 凡是不能连续取值的或用测量工具也得不 到小数点以下的数据，而只能自然数的数 据称为计数数据。计数数据分为： 计件数据 服从于二项分布 计点数据 服从于泊松分布12345特点：两个数之间相互影响，一个变另一个随着也变。如：一辆汽车两道划痕，两辆汽车四道划痕。总体：指某次统计分析中研究对象的

6、全体又称 母体。样本：从总体中随机抽取出来要对其进行分析 的一部分个体，也称为子体。抽样：从总体中随机抽取样品组成样本的活动 过程。随机抽样：使总体中每一个个体都有同等的机 会，被抽出来组成样本的活动过程。总体与样本总体可以是一批产品，可以是一个过程。 判断随机抽取测量总体样本数据总体与样本 随机抽样方法： 1、简单随机抽样法 2、系统抽样法（等距抽样） 3、分层抽样法（类型抽样） 4、整群抽样法（集团抽样） 统计特征数是对样本说的。 常用的统计特征数可分为两类： 一：表示数据的集中位置 1、 样本平均值 2、 样本中位数 二：表示数据的离散程度 1、样本方差 s2 2、样本标准偏差 s ；

7、3、样本极差 R 统计特征数 x均值-集中位置1、一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度2、测量集中位置就是寻找数据一般的代表值和 中心值。中心位置X x 样本平均值X 式中 样本的算术平均值； n：样本大小。最常用的测度值，是集中趋势的测度值之一，易受极端值影响。计算公式： =X： 样本平均值X 原始数据:105913685.868613951066543211=+=+=XXXXXXNXXNii计算算例： 样本中位数将所收集的数按大小排序，在正中位置的数为中位数。集中趋势的测度值之一。不受极端值影响。50%50% x当N为奇数时，中位数为正中间位置的数。当N为偶数时，中位数为正中间两个数的算术平

8、均值。 x五个数据取中位数原始数据: 10 5 9 12 6 8排 序: 5 6 8 8.5 9 10 12位 置: 1 2 3 4 5 6原始数据: 24 22 21 26 20排 序: 20 21 22 24 26位 置: 1 2 3 4 5六个数据取中位数中位数8 + 928.5中位数22数据分布的另一个重要特征离散程度的各测度值就是对数据离散程度所作的描述它所反映的是各变量值远离其中心值的程度，因此也称为离中趋势从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度离散程度min maxX离中趋势方差和标准差离散程度的测度值之一最常用的测度值反映了数据的分布反映了各变量值与均值的平均差异根据总体数

9、据计算的，称为总体方差或标准差；根据样本数据计算的，称为样本方法或标准差4 6 8 10 12X = 8.3样本方差和标准偏差计算公式S： 样本标准偏差，样本方差的正平方根。样本方差 S2 ：（xi-x）：表示某一数据与样本平均值之间的偏差。n：采集的样本数 n-1：样本方差的自由度样本标准偏差S ：一组数据中可以自由取值的数据的个数当样本数据的个数为 n 时，若样本均值 确定后，只有n-1个数据可以自由取值，其中必有一个数据则不能自由取值；例如，样本有3个数值，即x1=2，x2=4，x3=9，则 x = 5。当 x = 5 确定后，x1，x2和x3有两个数据可以自由取值，另一个则不能自由取值

10、，比如x1=6，x2=7，那么x3则必然取2，而不能取其他值；样本方差用自由度去除，其原因可以从多方面来解释，从实际应用的角度看，主要为了更精确。X(n-1) 样本方差的自由度样本方差算例 原始数据: 10 5 9 13 6 8 平均数据：10+5+9+13+6+86=8.5原始数据: 10 5 9 13 6 8样本标准偏差算例1. 一组数据的最大值与最小值之差2. 离散程度的最简单测度值3. 表示数据的分散范围4. 易受极端值影响极 差 RR = max(Xi) - min(Xi) = 205 145 = 60（公分）205145平均：175两类错误和风险 根据随机抽样检测，研究样本质量状况

11、，以此推断整批产品的好坏，并做出决定接收或拒收。可能会出现四种情况：（1）假定这批产品质量是好的，样品好： 接收（2）假定这批产品质量是好的，样品不好： 拒收（3）假定这批产品的质量不好，样品不好： 拒收（4）假定这批产品的质量不好，样品好： 接收 第1、3项为正确推断， 第2、4项为错误推断。 第2项判断错误称为“弃真” ，是把质量好的产品作为坏的处理，这类风险是企业风险。 第4项判断错误称为“取伪” ，是把质量坏的产品作为好的处理，这类风险是用户风险。 运用统计方法，就是要把两类风险率和总损失率控制在期望的范围之内。两类错误和风险QC小组常用的工具与方法用于数字数据分析，非数字数据分析均可

12、用于数字数据分析（统计型）用于非数字数据分析（情理型）老七种工具调查表分层法排列图 直方图控制图 散布图因果图新七种工具矩阵数据分析法亲和图（分层图）系统图（树图）关联图过程决策程序图箭条图 矩阵图GB/T19004-4-1994 ISO 9004-4-1993质量改进指南调查表排列图直方图控制图散布图头脑风暴法分层图（亲和图）因果图 树图（系统图）流程图 水平对比法试验方法 单因素试验法正交设计试验法其它方法过程能力指数简易图表：柱状图折线图 饼分图带状图 雷达图等项目工具名称类别应用调查表的步骤：（1）明确收集资料的目的；（2）确定所需搜集的资料；（3）确定对资料的分析方法及负责人；（4）

13、设计记录资料调查表格式；（5）对先期收集和记录的资料进行检查；（6）必要时，对调查表格式进行评审和修改。调 查 表 ( P109 )用来系统的收集资料、积累数据、确认事实并对数据进行粗略整理分析的图表。 用于数字数据分析的调查表实例批次产品型号成品量 (箱)抽样数（支）不合格品数（支）不合格率(%)外观不合格项目切口贴口空松短烟过紧钢印油点软腰表面1烤烟型1050030.61112烤烟型1050081.6112223烤烟型1050040.81214烤烟型1050030.6215.烤烟型1050051.011111250烤烟型1050061.211211合计25001250009900.8802

14、97458352810151255某卷烟厂对卷烟成品抽样检验，其不合格品项目调查表序号项目评价备注好较好 一般差1知识水平2工作水平3组织能力4工作态度5工作业绩某企业人事部门对干部测评使用的调查表用于非数字数据分析的调查表实例不合格调查表（表格式）序号项 目频数累计%频率累计%1服务态度差8080 40402商品种类少60140 30703商场环境差30170 15854 价格偏高20190 10955服务设施差4194 2976其它6200 3100合计200 调查者： 日期： 地点： 调查方式：缺陷位置调查表（图示法） 车型检查处车身工序检查者 调查目的喷漆缺陷 调查数2139辆 图示：

15、 流漆 花色 尘粒 质量分布调查表零件实测值分布的调查表调查人： 调查数（N）121 调查日期*年*月*日频数 1 3 6 14 26 32 23 10 4 2 一 正 正 正 正 正 正 正 正 正一 正 正 正 正 正一 正 正 正 正 正 正 特点：常用于归纳整理所收集到的统计数据，把错 综复杂和杂乱无章的数据进行分类、整理、 汇总后，使之能更确切地反映客观事实。原则：同一层次内的数据波动幅度尽可能小； 层与层之间差别尽可能大。分 层 法 ( P4113)分层：为解决某一个问题所收集的数据、资料， 往往是综合性的。这些综合性的数据、资 料可按其来源、特征、属性等标识分作两 个以上的组。这

16、样一个组称作“层”。一般可以从以下方面进行分层： 1.按操作人员分层 可按班（组）、个人、熟练程度、性别、年龄等分层。 2.按机器设备分层 可按机台号、结构、新旧程度、工夹模具等分层。 3.按作业方法分层 可按工艺、操作参数、操作方法、生产速度等分层。 4.按原材料、零部件分层 可按规格、成份、产地、供应商、批次等分层。 5.按时间分层 可按班次、日期等分层。 6.按测量、检查分层 可按计量仪器、测量人员、检查方法等分层。 7.按环境分层 可按温湿度、清洁度、照明度、地区、使用条件等分层。 8.按缺陷分层 可按缺陷内容、缺陷部位分层。如何分层1、收集数据2、将采集到的数据按不同目的选择分层标志

17、3、分层4、按所分层次归类5、画出分层归类图注：分层法常与其它方法结合应用分层法的应用步骤 某装配厂的气缸与气缸盖之间经常漏油。经过对50套产品进行调查后发现两种情况： 1、操作者操作方法不同。 2、生产气缸垫的厂家不同。 分层法应用实例方法一、按操作者分层 操作者 漏 油不漏油漏油率（%） 王师傅 6 13 32李师傅 3 9 25张师傅 10 9 53共 计 19 31 38方法二、按生产厂家分层 供应厂 漏 油 不漏油漏油率（%） A 厂 9 14 39 B 厂 10 17 37 共 计 19 31 38 方法一和方法二实际比较的结果是，为降低漏油率，应采用李师傅的操作方法。 但是如果按

18、两种因素进行交叉分层，又会得出新的结论。 方法三、两种因素交叉分层 操作者漏 油气缸垫生产合 计A 厂B 厂王漏 油 6 0 6不漏油 2 11 13李漏 油 0 3 3不漏油 5 4 9张漏 油 3 7 10不漏油 7 2 9合计漏 油 9 10 19不漏油 14 17 31合计 23 27 50帕累托曲线 排列图（Pareto Diagram)又叫帕累托图。是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表。排列图（一）20018014080400100%50%25%75%N=200频数态度差 种类少 环境差 价格高 设施差 其它 项目 70%97%95%85%频率40%排列图（二）

19、 排列图特点： 1、两个直角坐标 横 - 项目 纵 左 频数 右 频率 % 3、依频次高低从左至右排列的柱形,宽度一致。4、“其它”频数较小的次要项目的“总合”排在最后。 2、左面纵座标按度量单位标定，其高度必须等于所 有项目量值的总和；右面纵座标是百分比的座标， 其高度和左面的量值总合等高，并从0-100%标定。作排列图程序： 必要的标注： 选择分析的题目 图名 选择度量单位、频次等 总数：N 选择分析数据的时间间隔 分类数据：NO 画横坐标、纵坐标 坐标值、百分比、原点 每个项目上画长方型 绘图人 画累计频率曲线 日期及收集数据的条件排列图（三）排列图作用：（1）按重要顺序显示出每个质量改

20、进项目对整个问题的影 响，找出关键的少数。（2）识别进行质量改进的机会注意事项：1、应排出关键的少数和次要的多数，否则重新排列。2、关键少数项目应是小组有能力解决的突出问题， 否则应去掉，重新进行排列。3、纵坐标频数可以用“件数”、“金额”等表示，但对应 各项目的度量单位必须一致。5、排列图项目一般不少于3项，最多不宜超过8项。当 少于3项时，可用简易图表代替（如饼分图）6、实施后，为检查措施效果，要重新画出排列图。关键的少数看三点：排列图（四）1、看图形：关键问题比例高；2、看目标：对目标影响大；3、看实际能解决的问题（不可抗拒因素排除）。4、取样数量不易太少，至少应有50个数据 某产品（零

21、件）机加工不合格品率，2005年1- 4月达到1.8%，超过了0.8%的考核指标，小组以此为题，要把不合格品率降下来，在现状调查中，首先弄清了不合格品的总体情况，如下：某厂产品机加工不合格品率高统计表（案例） 项目内容 日期2005年1月2005年2月2005年3月2005年4月总 计 加工数量（件）450040004500450017500不合格品数（件）76758678315不合格品率（%）1.691.881.911.731.8不合格品率平均1.8%考核指标0.8%2005年按调查表绘制了折线图： 折线图中可看出，四个月均超过考核指标，而且没有哪个月有突发变化。鉴于该产品加工共有10道工序

22、，每道工序都会出不合格品，那么，这315件不合格品都是哪些工序产生的？主要问题在哪儿？小组按工序区分进行了分层统计，并绘制了排列图。 工序不合格品数（件）占百分比（%）累计百分比备注第9工序16853.3353.33第2工序10533.3386.66第1工序185.7192.37第6工序103.1795.54第8工序51.5897.12其它92.88100合计315100某厂产品机加工不合格品率高统计表（案例）1、从排列图中可直观看出，不合格品率高的症结是： 第9工序 不合格 168件 占 53.33% 第2工序 不合格 105件 占 33.33% 如果这两道工序的不合格品率能降低下来，则整个

23、产品的不合格率就可大幅度下降。 2、第9、第2两道工序都分别加工多个部位，工序的不 合格品包含着各个部位的不合格品。因此，还要再 作进一步的分层，看看哪个部位不合格最多。关键问题分析：第 9 工序不合格项目统计表不合格品数第 2 工序不合格项目统计表以上三张排列图也可以制成一张分层排列图从图中可直观看出，某产品机加工不合格品率高的症结是：（1）A孔直径超差（2）孔距超差（3）底面不平。 这三个问题占整个为合格品的 55.3%92.86+33.33%87.62%=78.72%如果三个问题各解决80%,则该产品机加工不合格率可降低： 1.8%(1-78.7280)=0.67% 所以，目标值可定在1

24、.2左右。 此计算为设定目标提供依据。综合分析结论：因果图 一 ( P125) 因果图又称石川图、特性要因图、鱼刺图。是用于考虑并展示已知结果与其潜在原因之间关系的一种工具。因果图的基本图形： 结果 原因类别 原因类别 原因类别 原因类别 第三层原因 第一层原因 第二层原因 原因类别： 对于分析现场质量问题时，为避免遗漏通常以4M1E或5M1E来作为原因的类别。人（Man）机器（Machine）环境（Enviroment）材（Materiel）方法（Method）测量（Measure）材料机器人方法环境测量质量问题但这不是绝对的，要根据分析的问题不同而具体对待。分析的方法：（1）展开分析结果结

25、果原因原因原因结果因果图（二）因果图的用途： 1.分析问题的原因 2.有助于积累知识和经验因果图（三）应用步骤： 1、规定需要解决的质量问题 2、规定可能发生的原因的主要类别 （人、机、料、法、环、测量） 3、画图 4、寻找画出下一层次的原因 注意事项：1、画图前必须开“诸葛亮”会，集思广义，做好记录。2、首先说明结果，然后确定原因的类别，针对每一个 原因类别进行展开分析。3、因果关系间层次要分明，最高层次的原因应寻求到 可直接采取对策为止。4、箭头从原因指向结果，末端原因才是可能影响结果 的具体原因。5、一个主要质量问题只能画一张图，因果图只能用于 单一目标分析。6、对所有末端原因，都应到现

26、场进行观察、测量、试验等，加以确认。因果图（四）环境 方法 材料 电机丢转搅拌不匀水控开关失灵供水系统失控水管开关坏机器 人技术不熟练未培训责任心不强温度低水量大工艺参数选择不对渗合剂少配量比例不对水泥少细砂含土量大使用错误水泥标号不对未达规定值Y型混凝土坍落度高未进行考核因果图实例树图系统图（一）什么是树图： 1、树图是表示某个主题（质量问题）与其组 成要素之间关系的一种树枝状的图。 2、树图用于系统地把某一主题分解成组成要 素，并显示它们之间顺序关系和逻辑关系。 3、通过头脑风暴法产生的观点和用亲和图列出 的或者归类的观点，可以转换成树图以显示 出逻辑和顺序关系。 主题主要类别组成要素子要

27、素树图的类型：树图一般有两种形式：宝塔型和侧向展开型。树图系统图（二）宝塔型树图常用于组织机构等主题主要类别组成要素子要素侧向型树图常用于方针目标展开、原因分析等应用步骤： 1、明确要研究的主题； 2、确定该主题的类别（层次）； 3、构造树图； 4、确定其组成要素和子要素； 5、把组成要素和其子要素分别放在类别右边相应的 方框内； 6、评审画出图的准确性。注意事项： 用于因果分析的一般是单目标，一个质量问题只 画一张图。 主要类别可以不先从5M1E出发，可根据其逻辑关 系选取。树图系统图（三）树图实例 (目的手段型) 减少交通事故的系统图某运输队QC小组 目 的 手段一级 手段二级（措施） 可

28、行性评价 二次评价 消灭重大事故“死亡”为零 整顿司机队伍 改善车况 坚持安全教育，每周半日 调出八名喝酒的司机 严格司机年审，合格上岗 违章三次/年的司机停职 全部车辆安全检查，调整 更新国产车换进口车 填好出车记录，每日安全报警 按生物节律分析，安排出车 加大违章扣罚力度 ？ 关联图（一） 原理： 用于解决： 图形： 采用逻辑关系，理清复杂问题，整理语言文字资料的一种方法。关系复杂、因素之间有相互关联的原因与结果或目的与手段等单一或多个问题的图示技术。 1、中央集中型把分析的问题放在图的中央位置，把同“问题”发生关联的因素逐层排列在其周围。 2、单侧汇集型：把要分析的问题放在右（或左）侧，

29、与其发生关系的因素从右（左）向左（右）逐层排列。 注意事项： 1、单目标可作因果分析的一般不用关联图 2、图中一定有若干相互关联的因素 3、要因必须出自末端因素并明确表示 1、中央集中型1441131092因素156127813问题1问题2关联图（二） 关联图图形：2、单侧汇集型1441131092因素156127813问题1问题2关联图应用实例： 某企业地处郊区，饮用地下深井水，环境条件也不好，夏季苍蝇多，食堂条件一般。去年夏季因患肠道病减员较多，影响生产，行政科今年初成立QC小组，围绕如何预防肠道病，减少夏季因患肠道病而减员开展活动。小组成员针对夏季易患肠道病这个问题，运用头脑风暴法，共提

30、出原因12条：饮食不干净苍蝇太多交叉感染喝生水剩饭菜变质炊具不干净饭前不洗手睡觉受夜寒卫生习惯不好水质净化不好使用病人用过的碗筷生拌菜带病菌由于原因之间有交叉影响，因此绘制了中央集中型关联图关联图（三） 关联图（三） 夏季容易患肠道病 喝生水 凉拌菜带病菌 受夜寒 卫生习惯不好 饭前不洗手 水质净化不好 饮食不干净 炊具未洗净 剩饭菜变质 苍蝇太多 交叉感染 使用病人的碗筷 实例： 关联图（四） 注意事项： 1、用于多目的的问题分析。 2、展示全貌 原因可缠绕。 3、箭条方向从原因指向结果（问题）。 4、分析到能采取对策为止 。5、末端因素的箭头只出不进。 6、要因用符号加以标识。 7、语言准

31、确，宁可多写几个字 。8、“问题”识别规则是：箭头只进不出 。9、边记录，边绘制，反复修改 。关联图（五） 因果与包容关系的转换：做关联图不仅要考虑因果关系，也要考虑包容关系。当按因果图会做成枣核状时（如上图），应及时转换为包容关系来处理（如下图） 夏季易得肠道病 夏季易得肠道病 卫生习惯不好 卫生习惯不好 使用病人碗筷 喝生水 饭前不洗手 使用病人碗筷 喝生水 饭前不洗手 名称适用场合之间关系展开层次因果图对单一问题的原因分析原因之间没有交叉关系一般不超过四层系统图对单一问题的原因分析原因之间没有交叉关系没有限制关联图对单一或多个问题原因进行分析原因之间有交叉关系没有限制因果图 系统图 关联

32、图三种图示方法的应用 以会议形式，引导参会人员围绕主题、广开言路、自由奔放的思考及发表意见，通过相互启发、拓宽思路，激发灵感，在自己头脑中掀起思想风暴的一种集体创造思维的方法。作用：用来识别存在的质量问题； 用来寻找改进的机会。头脑风暴法 ( P117 )（1）引发和产生创造思维阶段 会议要领： a、与会者平等 b、明确会议目的 c、每人依次发表一条意见或一个观点 d、成员互相补充组内无训令 e、现场记录 f、会议进行到无人发言为止 g、将每个人的意见重述一遍 （2）整理阶段 对每个人的观点进行确认，去掉重复、 无关的观点。头脑风暴法应用步骤 联想法有： 1、类比联想法：当受到刺激或遭遇某种处

33、境时， 人们就会下意识地联想起相似的情形。 例如：飞机 火箭；汽车 摩托车； 老虎 猫； 咖啡 红茶。 2、反比联想法：想起与其相反的事物与经历。 例如：上 下；高 低；山 川；晴 雨；水 火。 3、近似联想法：想起与其相近或关联的事物。 例如： 桌子 椅子；下雪 滑雪；钉子 锤子。头脑风暴法常与“联想法”一起应用1、绝对不用好与差给予评判 不要计较建议内容的优劣，不批评也不赞扬。把意见记 下来，到会议结束后再做归纳分析。 2、倡导自由奔放 鼓励出新出奇，不怕异想天开，要自由自在、畅所欲言。 3、轻质重量 鼓励点子的数量，数量是产生质量的铺垫，力求在最短 的时间内，提出最多的建议。 4、综合性

34、地提炼他人的提案建议 取长补短极为重要，通过融洽，产生出新的智慧，因此 搭乘他人的快车，不失为一种捷径。 头脑风暴法的原则 把收集到的大量有关某一特定主题的意见、观点、想法和问题，按它们之间的相互亲近程度加以归类、汇总的一种图。亲合图 ( P119)亲合图图形表示： 1、用树图来表示目录 2、用A型图解来表示 3、以文字形式表示 第一节 第二节 第一节 第二节 第一章 第二章 第一篇 第三节 归纳、整理由“头脑风暴”法所产生的各种意见、观点和想法等语言资料。应用步骤：（1）确定讨论主题（2）制作语言资料卡片（3）汇总整理卡片 把卡片集中随机放在一起，把有关联的卡片归在一组 找出或另写一张能代表

35、该组内容的主卡片放在最上面 按类将卡片中信息登记汇总 画出亲合图； 写出书面报告，说明结论。亲合图作用亲合图应用注意事项 应用条件 （三种齐备） 必须解决的问题 不容易解决的问题 有时间去解决的问题 不可应用的条件 简单的问题 速战速决的问题 A型图解的应用条件 这种条件下用亲合图法 必须解决的问题 不容易解决的问题 有时间去解决的问题 可以一个人做 速战速决 轻而易举 这种情况下不用此法 亲和图在QC小组活动中常用于选择课题或找改进的着眼点等处。但不宜作原因分析用。散布图 一 ( P147) 散布图是研究成对出现的两组相关数据之间关系的简单示图。 在散布图中，成对的数据形成点子云，可从点子云

36、的形态来推断相关数据之间的关系。 如果 X 增加 Y 也增加，X与Y成为正相关； 如果 X 增加 Y 则减少，X与Y成为负相关。散布图概念： 散布图可以用来发现和确认两组数据之间是否存在相关关系，及其相关程度，并确认两组相关数据之间预期的关系，以利于QC小组的质量改进活动。 散布图的作用：钢的淬火温度与硬度的散布图Y810 820 830 840 850 860 870 880 890X淬火温度（OC）硬度（HRC）42444648505254565860散布图图形:散布图（二）散布图（三）散布图的分析和判断： 1、对照典型图例法XY0XY0XY0XY0XY0XY0（a）强正相关（b）强负相关

37、（c）弱正相关（e）不相关（f）非直线相关（d）弱负相关典型的点子云形状图80 2、简单象限法：又叫符号检定法。画一条与X轴平行的直线，使线的上面与下面的点子相等。再画一条与Y轴平行的直线，使线的左面与右面的点子相等。当n + n n+ n 时， 为正相关； 当n + n 10时产品批量大的工序。 -RS 控制图比 -R 控制图要差的多适用于因时间、费用等原因只能取一个数据的场合计数值控制图Pn控制图较常用，计算简单，易于操作样本容量相等P 控制图计算量大，控制界限凸凹不平，不易操作样本容量可以不等C 控制图较常用，计算简单易于操作样本容量相等U 控制图计算量大，控制界限凸凹不平，不易操作样本

38、容量可以不等控制图（三）控制图种类：x（平均值-极差控制图）（平均值-标准偏差控制图）（单值-移动极差控制图）（不合格品数控制图）（不合格品率控制图）（缺陷数控制图）（单位缺陷率控制图）XXX1.确定所控制的质量特性如：重量、不合格品数等2.选图并画图3.确定样本容量和抽样间隔4.收集并记录样本数据，至少2025个5.计算各样本的统计量如：样本平均值、极差等6.计算控制界限7.将控制界限及中心线画在图上8.分析两图中出界或排列有缺陷的点子，采取措施予 以消除，修改数据或重新采集数据，重新画图。9.决定下一步行动。控制图（四）控制图应用步骤： 图 图下控制界限（LCL）上控制界限（UCL）中心线

39、（CL）图别图图nuu3-cc3-c图图图uc()PPnPn-13控制图种类及其控制界限计算公式表 ( P158) “ - ” 表示不考虑n2345678910A21.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308 A32.659 1.954 1.628 1.427 1.287 1.182 1.099 1.032 0.975 D43.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777 D3-0.076 0.136 0.184 0.223 B43.267 2.568 2.266 2.089 1.970 1.882 1.815 1.761 1.716 B3-0.030 0.118 0.185 0.239 0.284 E22.659 1.772 1.457 1.290 1.134 1.109 1.054 1.010 0.957 附表：控制图用系数表控制图（五）步骤1 ：确定待控制的质量指标，即控制对象。步骤2 ：取预备的数据。步骤3 ：计算 步骤4 ：计算步骤5 ：计算R图控制界限，并作图。步骤6 ：将预备的数据在R图中打点，判稳； 若判定过程处于稳态，则进行步骤7。 若过程出现了