统计分析培训

1、统计分析方法一切为了质量！培 训 人：#培训时间：#统计分析培训第1页培训目标 希望经过培训，能够充分地了解统计工作在企业管理中作用及做好统计工作主要性，经过培训使工厂管理人员和专职统计人员提升知识水平和专业技术水平，学会统计技巧与工作方法，方便学以致用，让统计工作更加好地在企业管理中发挥作用/10/102统计分析培训第2页课程目录 一、浅谈统计分析作用 二、统计工作现实状况 三、怎样做好统计分析工作 四、统计分析图表利用/10/103统计分析培训第3页一、浅谈统计分析作用统计工作绝不是简单地记记数据 不重视企业统计工作，将使企业变得： 生产进度不明确 生产控制难以落实 生产协调无从下手 质量

2、问题频出 技术开发没有进展 管理者决议依据不足统计工作是企业管理主要补充，它能够提前发觉管理和生产过程中问题，对管理者提出预警：它能够传达生产信息，便于生产决议；它又能够从量上对生产进行控制，预防不足和浪费；.。/10/104统计分析培训第4页搞好统计工作要具备三个基本条件： 智慧是长久培养结果 经验来自于学习和实践 方法得益于领悟与演练/10/105统计分析培训第5页统计工作是生产监控依据生 产 监 控统计材料消耗统计工资投入统计材料利用率统计设备利用率统计产品合格率生 产 协 调 作 业 协 调 工 艺 协 调统计生产进度统计生产工时/10/106统计分析培训第6页车间统计主要统计工作内容

3、： 车间及各班组生产进度 员工个人生产进度 生产计划进度 生产数量统计 工时（计件工资）统计 物料领用发放统计 材料耗用统计 其它科室统计工作内容： 质量指标达成情况及分析 质量问题统计归类及分析 人员/设备等问题统计分析 零配件使用情况及统计分析 设备问题归纳总结 设备稼动率分析 工艺设计验证过程统计分析 试验设计方案制订 /10/107统计分析培训第7页二、FF统计工作现实状况 要做好统计分析工作，基础数据是前提，当前对FFF来讲，基础数据搜集存在很大问题： 举例课题：T材料利用率不良原因及改进 1、针对此问题，首先我们需要得到数据有以下： 生产机台号、规格尺寸、生产人员、计划数、合格数、

4、不良分类及不良数、生产时间 2、对搜集数据进行归类分析 从数据中找规律，对数据进行分类、分层。 按机台、按规格、按人员、按不良类别分类等 ，先分出大类，再分小类。 可能得出结论就有：某一个规格不良率最高（这里需要建立在一定数量基础上，排除假性），然后在对这一个规格进行分析，是否某机台存在异常、或某几个人生产较低等。/10/108统计分析培训第8页数据分类三、怎样做好统计分析工作/10/109统计分析培训第9页分析用数据特征： 分析用数据是为了分析和掌握现场质量动态情况而搜集数据。利用这些数据能够分析存在质量问题，确定应该加强控制影响原因，找出各原因之间相互关系，为质量判断提供依据。管理用数据特

5、征： 管理用数据是为了掌握生产情况，并对生产情况作出推断和决定管理办法而搜集数据。它包含为判断工序中产品质量是否稳定，有没有异常以及是否需要采取适当办法方便预防和降低不良品产生等而搜集数据。检验用数据特征： 检验用数据是针对产品进行全数检验或抽样检验而搜集到用以判定产品合格是否数据。三、怎样做好统计分析工作/10/1010统计分析培训第10页三、怎样做好统计分析工作计量值数据特征：凡是能够连续取值，或者说能够用测量工具详细测量出小数点以下数值含有连续分布性质这类数据。如：长度、容积、重量、温度、产量等。 计量数据普通服从正态分布。/10/1011统计分析培训第11页三、怎样做好统计分析工作计数

6、值数据特征： 计数值数据是指不能用量仪测量、含有离散型数据。它属于判断属性数据，通惯用查数方法取得，普通只取整数。计数值数据又能够分为计件值数据和计点值数据。 计件值数据是依据某种特点，对产品进行按件查点得到数据，如合格品数、废品数、不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等等；计点值数据是观察产品上质量缺点、按点计算得到数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位（产品）缺点数等；凡是不能连续取值，或者说即使使用测量工具也得不到小数点以下数值，而只能得到0或1，2，3等自然数这类数据。记件数据普通服从二项式分布，记点数据普通服从泊松分布。注：在划分计量值数据和计数值数据时，应该尤其注意对比率值数据

7、划分问题。对比率值数据是按其定义式分子数据性质来分类，假如分子数据是计量值数据，计算出来比率值也是计量值数据，假如分子数据是计数值数据，那么计算出来比率值数据就是计数值数据。/10/1012统计分析培训第12页1数据采集主要性 统计主要工作之一就是采集数据，采集数据是统计基础。采集数据要注意以下几个问题： 要全方面，不应遗漏任何有价值数据 要完整但不应重复 要分清重点数据、普通数据和待考数据2 采集数据分类： 重点数据：现阶段急需知道或相关键影响数据。 普通数据：虽不是重点数据，但却是能够从侧面联合分析。 待考数据：这类数据采集是为了可能会存在一定联络或者日后某个时期会拿来使用。 待考数据不能

8、因为当前不需要就变得可有可无，一样是至关主要。三、怎样做好统计分析工作/10/1013统计分析培训第13页三、怎样做好统计分析工作1、质量数据搜集应做目标明确 搜集数据目标不一样，搜集数据过程和方法也不一样。2、搜集数据应该真实准确 不准确数据，不但没有意义，而且会因为提供了假信息而引发判断和决议错误，造成不应有损失，这也就是“假数据比没有数据更坏”道理。3、质量数据统计完整 搜集数据时，应该把搜集数据条件完整地统计下来，比如：抽样方式、抽样时间、检测仪器、工艺条件和检测人员等如实完整地统计下来，方便事后必要时查用。/10/1014统计分析培训第14页三、怎样做好统计分析工作图表整理法柏拉图频

9、数表调查表集中性数据离中性数据数量整理法标准偏差值极差质量数据整理方法数据整理直方图中位值平均值/10/1015统计分析培训第15页 在统计工作中表单系列中，有许多是用于生产和管理分析，进行数据分析目标，是为了找到众多孤立数据之间必定联络，从而判断数据走向，判断事物发展趋势，或者是对过去一个时间或一个部门工作进行评定。 从一定意义上来说，数据分析是数据统计最终目标，数据是为分析、决议服务。只有统计，没有分析，工作只完成了一部分。三、怎样做好统计分析工作/10/1016统计分析培训第16页四、统计分析图表利用/10/1017统计分析培训第17页四、统计分析图表利用/10/1018统计分析培训第1

10、8页四、统计分析图表利用 1）什么是层别法2）分层标准3）分层方法 4）层别法应用步骤 5）层别法使用注意事项1、层别法/10/1019统计分析培训第19页QC七大手法-层别法1、层别法定义 层别法，又称为分层法，是一个把搜集来原始质量数据，按照一定标志加以分类整理一个方法。通常把分类整理中划分组称为层，故分层就是分门别类，就是分组，层别法也叫做分类法或分组法。2、分层目标 分层目标是把杂乱无章和错综复杂数据，按照不一样目标、性质、起源等加以分类整理，使之系统化、条理化，能更确切地反应数据所代表客观事实，便于查明产品质量波动实质性原因和改变规律，对症下药采取办法，处理问题。统计分析培训第20页

11、QC七大手法-层别法1、分层标准 分层标准是使同一层内数据波动幅度尽可能小，而层与层之间差异尽可能大，通常按操作者、机器设备、材料、工艺方法、测量伎俩、环境条件和时间等对数据进行分层。2、分层方法 2.1、按操作者分层：班次、性别、年纪、技术等级、新/老员工等分类； 2.2、按机器设备分层：设备种类、型号、新旧、夹具和刀具等进行分类； 2.3、按材料分层：产地、厂家、批次、成份、型号、规格等进行分类； 2.4、按工艺方法分层：流量、温度、压力、速度等进行分类； 2.5、按测量伎俩分层：测量者、测量仪器、抽样方法、不良品内容等进行分类； 2.6、按环境条件分层：噪音、色彩、照明、清洁、运输形式等

12、进行分类； 2.7、按时间分层：小时、日期、周别、月别等进行分类。统计分析培训第21页QC七大手法-层别法分层使用步骤1、确定分层对象2、利用检验表搜集数据；3、依据数据绘成推移图将其分层比较统计分析培训第22页QC七大手法-调查表法1、什么是调查表法？2、调查表类型3、各类调查表应用实例4、调查表制作方法5、调查表法使用注意事项统计分析培训第23页QC七大手法-调查表法1、什么是调查表？ 调查表，也叫检验表或查对表或点检表，它是一个为了便于搜集和整理数据而事先设计制成空白统计表，在实际应用时，只要在对应栏内填写上数据（或记号）即可。2、什么是调查表法？ 调查表法是利用调查表进行数据搜集、整理

13、和粗略原因分析一个质量管理方法。调查表法使用简单，易于了解标准化表格或图莆形，使用人员只需填入要求检验统计，再加以统计数据，即可提供量化分析或比对。统计分析培训第24页普通而言，调查表可依其工作目标或种类分为下述两项：1、点检用调查表（俗称点检表） 主要功用是為要確認作業實施、機械設備實施情形,或為預防發生不良或事故,確保安全時使用.這種點檢表能够预防遺漏或疏忽造成缺失產生.把非作不可、非檢查不可工作或項目,按點檢順序列出,逐一點檢並記錄之.如：设备点检表、温度点检表、湿度点检表、内部审核检验表等，这类点检表作用主要是确认检验作业过程中情况，以预防作业疏忽或遗漏。2、统计用调查表 这类调查表是

14、用来搜集资料，应用于不良原因和不良项目标统计，做法是将数据分类成数个项目区分，以符号、作记号或数字统计表格或图形。主要功用在於根據搜集之數據以調查不良項目、不 良主因、工程分布、缺點位置等情形.必要時,對搜集數據要给予層別.因为惯用于作业缺点、品质不良等统计，也称为改进用调查表。 常见统计表用调查表有：不合格品项目调查表、缺点位置调查表、质量分析调查表等。QC七大手法-调查表法统计分析培训第25页QC七大手法-调查表法调查表制作方法1、点检用调查表制作方法（1）、列出每一个需要调查项目；（2）、非调查不可项目是什么？如：非执行不可作业、非检验不可事项等；（3）、有次序要求时，应注明序列号，依序

15、列排列；（4）、如可能，尽可能将机器别、机种别、人员、工序别等加以层别，利于分析；（5）、检验一下，如有不符合要求地方，要改进后才可作为正式表格应用。2、数据搜集和调查异常原因用调查表制作方法（1）、决定希望把握项目及所要搜集数据，在执行此步骤时，应该由相关人员过去累积经验及知识来决定，最正确方法是召集部门内全部些人共同参加，集思广益以免遭遗漏一些主要项目；（2）、决定调查表格式。；（3）、决定统计方式，详细有以下几个方式：A、“正”字记号，利用频率极高，普通较常采取；B、“+”棒记号，多应用于品质管理，如：频数分布表等。C、“”图形统计。（4）、决定搜集数据方法：由什么人搜集，期间多久，检验

16、方法等均应事先决定。统计分析培训第26页QC七大手法-调查表法调查表统计项目（1）、标题：目标何在？（2）、对象、项目：为何？（3）、人员：由谁做？（4）、方法：何种做法？（5）、时间：什么时间、期间间隔多久？（6）、过程类别、检验地点：在什么地方？什么场所？（7）、结果整理：累计、平均、统计分析。（8）、传送路径：谁需要了解，要汇报给谁？统计分析培训第27页QC七大手法-调查表法调查表制作关键点 检验表制作，可任意配合需求目标作更改，故没有特定形式，但仍有几项重点是制作时应尤其注意： （1）、并非一开始即要求完美，可先行参考他人例子，模仿出新，使用时如有不理想再行改进。 （2）、越简单越好，

17、轻易统计、看图，以最短时间将现场资料统计下来。 （3）、一目了然，检验事项应清楚陈说，使统计者在统计问题同时，即能明了所登记内容。 （4）、以团体方式集思广益，切记不可遗漏主要项目。 （5）、设计不会令使用者统计错误检验表，以免影响日后统计分析作业真实性。统计分析培训第28页QC七大手法-帕拉图法1、什么是帕拉图法？2、帕拉图发展史3、帕拉图作用4、帕拉图绘制步骤5、帕拉图绘制应注意事项6、帕拉图应用范围7、帕拉图应用实例统计分析培训第29页QC七大手法-帕拉图法1、什么是帕拉图法 帕拉图法又称排列图法或主次原因分析图法。它是一个从很多质量问题或影响产品质量很多原因中寻找出主要质量问题或主要影

18、响原因有效图解方法。因帕拉图把搜集数据，按不良原因、不良情况、不良项目、不良发生位置等不一样区分标准而加以整理、分类，以此寻求占最大比率原因、情况或位置，按其大小次序排列，再把数值加以累计，所以帕拉图法又称排列图法或ABC法。 2、帕拉图作用 从帕拉图可看出哪一项目有问题，其影响程度怎样，以判断问题症结所在，并针对问题点采取改进办法。统计分析培训第30页QC七大手法-帕拉图法3、绘制帕拉图步骤1）决定数据分类项目，分类方式有： A、按结果分类：a、不良项目别；b 、场所别；c、时间别；d、工序别； B、按原因分类：a、材料别（厂商、成份等）；b 、方式别（作业条件、程序、方法、环境等）；c、人

19、别（年纪、熟练程度、经验等）；d、设备别（机械、工具等）；2）决定搜集数据期间，并按分类项目在期间内搜集数据； 要从问题发生情况考虑，从中选择恰当期限（如：一天、一周、一季或一年为期）来搜集数据。统计分析培训第31页QC七大手法-帕拉图法3）依分类项目别，做数据整理，并作成统计表（1）、各项目按出现数据大小次序排列，其它项排在最终一项，并求其累积数（其它项数据不可大于前三项，若大于时应再细分）。（2）、求各项目数据所占比率及累计数影响度。（3）、其它项排在最终，若太大时，须检讨是否有其它主要要因需提出。4）按数据大小排列画出柱状图；（1）、在图中画出纵轴及横轴。纵轴左侧填不良数、不良率或损失额

20、等不良项目标数量，纵轴右侧刻度可表示累计影响度（百分率）；在最上方标100%，在左侧依搜集数据大小做适当刻度。黄轴填写分类项目名称，由左至右按照所占比率大小记入，其它项则记在最右边。（2）、横轴与纵轴百分比应适度。5）绘制图线。（1）、点上累计不良数（或累计不良率）；（2）、用折线连接。6）绘累计比率：（1）、纵轴右边绘折线终点为100%；（2）、将0100%间分成10等份，把%分度记上（即累计影响度）；（3）、标出前三项（或四项）累计影响度是否大于80%或靠近80%；统计分析培训第32页QC七大手法-帕拉图法7）统计必要事项（1）、标题（目标）；（2）、数据搜集期间；（3）、数据累计（总检验

21、数、不良数、不良率等）；（4）、工序别（5）、作成者（包含统计者，绘图者等）。分类标准： 普通分类先从结果分类上着手，方便洞悉问题所在，然后再进行原因分类，分析出问题产生原因，方便采取有效对策。将此分析结果，依其结果与原因分别绘制帕拉图。统计分析培训第33页QC七大手法-帕拉图法统计分析培训第34页QC七大手法-因果图法1、什么是因果图？什么是因果图法？2、因果图别称3、因果图类型4、因果图绘制步骤5、因果图绘制应注意事项6、因果图应用范围7、因果图应用实例统计分析培训第35页QC七大手法-因果图法 因果图就是当一个问题特征受到一些要因（原因）影响时，我们将这些要因进行整理，成为有相互关系且有

22、系统图形。简言之它是一个将造成某项结果（特征）很多原因（要因），以系统方式（图表）来表示结果与原因之间关系。又称为“特征要因图”。 因果图因为是由日本品质管理大师石川馨博士于1952年所创造，故又称为“石川图”。 因为因果图其形状与鱼骨相同，故又常被称呼为“鱼骨图”。统计分析培训第36页QC七大手法-因果图法因果图能够分为以下两种类型：1、原因追求型 列出可能会影响过程（或流程）相关因子，方便深入从其中找出主要原因，以此图形表示结果与原因之间关系。2、对策追求型 这类型目标在于追寻问题点应该怎样预防，目标结果应怎样达成对策，故以因果图表示期望效果（特征）与对策（要因）间关系。统计分析培训第37

23、页QC七大手法-因果图法因果图绘制时应注意事项绘制因果图时，应注意以下事项 1、特征用“为何”“什么”来注明，较易激发联想。2、特征决定不能使用看起来含混不清或抽象主题，所分析质量问题应尽可能详细。3、搜集多数人意见，多多益善，利用脑力激荡标准，利用时应注意以下标准：（1）、意见越多越好；（2）、禁止批评他人构想及意见；（3）、欢迎自由奔放构想；（4）、可顺着他人创意及意见，发展自己创意；统计分析培训第38页QC七大手法-因果图法因果图绘制时应注意事项4、层别区分（原因别、机器别、工序别、型号别等），原因分析应深入细致，细到能直接针对该原因采取方法，原因表示应语言简练、明确。5、无因果关系者，

24、不给予归类；6、多加利用以往搜集资料；7、重点应放在处理问题上，并依结果提出对策，对于主要原因分析，最好能应用各种统计方法，如：帕拉图法、相关分析、统计检验等方法，也能够采取与会者评分投票表决方法进行，主要原因不一定是大原因，普通能够确定2-3个即可，最多不超出5个。处理问题时方法可依5W2H标准执行：统计分析培训第39页QC七大手法-因果图法因果图绘制时应注意事项（1）、WHY（有什么必要）？ / （2）、WHAT（目标是什么）？（3）、WHERE（在什么地方做）？ / （4）、WHEN（什么时候去做）？（5）、WHO（，是谁来做）？ / （6）、HOW（怎么做）？（7）、HOW MUCH（

25、花费多少）？8、以事实为依据；9、依据特征别分别制作不一样因果图，应该一个问题一幅因果图。找到主要原因后，不等于目标就实现了，主要是使与会者到现场去核实并采取办法，经实践来验证效果。统计分析培训第40页1、什么是相关图法2、什么是相关关系3、相关图示例4、相关图法作用5、绘制相关图步骤（数据搜集和打点作图）7、相关图分析8、符号检定法及判定QC七大手法相关图法6、相关图六种经典图形统计分析培训第41页1、什么是相关图： 相关图，是用直角坐标来表示两个变量之间相关关系图。2、什么是相关图法 相关图法就是一个用来研究两个变量之间相互关系方法，它是利用相关图中点子分布情况来分析两个变量间是否有相关关

26、第以及相关程度方法，惯用来分析某质量特征与原因间关系、某一质量特征与另一质量特征关系、同一质量特征两个原因间关系等。QC七大手法-相关图法统计分析培训第42页1、相关关系： 相关关系就是指两个变量之间存在不完全确定、却相互依赖或制约关系。2、两个变量之间三种不一样关系 两个变量之间三种不一样类型关系A、相互独立关系：即一个变量改变不直接引发另一个变量改变或引发改变很微弱，以致能够忽略不计关系；B、函数关系即两个变量之间存在着完全确定函数关系，比如球体积V=4/3R3，只要知道球半径R，就能够准确准确地求出球体积。球半径与体积就是完全确定关系。C、不完全确定关系即两个变量之间存在着不完全确定、不

27、过却有某种依赖或制约关系，比如儿童年纪与体重关系，普通地说儿童年纪越大，体重也越重，不过并不是全部同龄儿童体重都相同。QC七大手法-相关图法统计分析培训第43页相关图示例QC七大手法-相关图法面包质量/克Y370380390400410420430450460470480490500510520面剂质量/克123456013141516171819碎烟率/%烟叶含水量/%YXX面包质量与面剂质量相关图烟叶含水率与碎烟率相关图统计分析培训第44页相关图法作用利用相关图法能够： 1、能了解原因与结果（即两个变量）之间是否存在某种相关关系； 2、检验孤岛现象是否存在。 3、原因与结果（即两个变量）相

28、关性高时，二者可互为替换变量，对于过程参数或产品特征掌握，要从原因或结果中选择较经济性变量给予控制，并能够观察某一变量改变而知另一变量改变。QC七大手法-相关图法370380390400410420430450460470480490500510520370380390400410420430450460470480490500510520烟叶含水量/%图1图2统计分析培训第45页相关图分析经典图比较法QC七大手法-相关图法37038039040041042043045046047048049050051052037038039040041042043045046047048049050051

29、0520370380390400410420430450460470480490500510520370380390400410420430450460470480490500510520370380390400410420430450460470480490500510520370380390400410420430450460470480490500510520a 图b 图c 图d图e图f图表示随x增加，y随之显著增加关系，称为强正相关，表明x与y关系亲密表示随x增加，y基本上随之增加关系，但不如a 图强烈，称为弱正相关，表明除了y影响外，还有其它原因表示随x与y之间没有什么关系，称为不相

30、关。表示随x增加，y随之显著降低关系，称为强负相关，表明x与y关系亲密表示随x增加，y基本上随之降低关系，但不如d图强烈，称为弱负相关，表明除了y影响外，还有其它原因表示随x与y之间相关系，但不是线性关系。统计分析培训第46页1、产品质量波动产生六大原因2、引发波动两种原因比较3、直方图相关概念及术语4、相关图法作用及目标5、绘制直方图步骤及相关数据计算方法7、工序、工序能力指数、工序能力评价8、直方图应用实例QC七大手法直方图法6、直方图观察与分析统计分析培训第47页产品质量波动1、正常波动正常波动是由随机原因(普通原因）引发产品质量波动；仅有正常波动生产过程称为处于统计控制状态，简称为控制

31、状态或稳定状态。2、异常波动异常波动是由系统原因（特殊原因）引发产品质量波动；有异常波动生产过程称为处于非统计控制状态，简称为失控状态或不稳定状态。统计分析培训第48页引发产品波动原因主要来自六个方面（5 M1E ）：人（Man） ：操作者质量意识、技术水平、文化素养、熟练程度、身体素质等 ；机器（Machine）：机器设备、工夹具精度、维护保养情况等；材料（Material）：材料化学成份、物理性能和外观质量等；方法（Method）：加工工艺、操作规程和作业指导书正确程度等；测量（Measure）：测量设备、试验伎俩和测试方法等；环境（Environment）：工作场地温度、湿度、含尘度、照

32、明、噪声、震动等；产品质量波动统计分析培训第49页产品质量波动六大原因QC七大手法-直方图法影响质量波动六大原因机料法环测量人统计分析培训第50页引发波动两种原因比较QC七大手法-直方图法原因类别详细表现特点作用处理方式随机因素原材料性能、成份微小差异、机器正常波动、刀具正常磨损、夹具轻微松动、工人操作微小改变、测量手法微小误差、检测人员读数微小误差、环境温度、湿度微小差异、其它原因微小改变经常发生其大小、方向不确定、难以查明和消除，所以也称偶然原因。对产品质量影响较小，技术上难以测量、经济上不值得消除，也称为正常原因。可认为是正常，允许存在，此时生产状态被认为是处于受控状态。系统因素规格、材

33、质相差悬殊原材料混杂、机器发生故障、刀具过分磨损、夹具严重松动、夹具安装和调整不妥、使用未经校准检测仪器、测试错误、测量者有较大习惯性误差、工人违规操作、生产工艺有较大缺点、温度/湿度显著改变不是经常发生，能够查明和消除，也称为偶发性原因。对产品质量影响显著，技术上能够测量和消除，所以也称为异常原因。认为是不正常驻，不允许存在，表明工序已处于失控状态，应采取对应方法加以消除，以免对产品质量造成不良影响。统计分析培训第51页QC七大手法-直方图法1、直方图法作用 通惯用来对一些需要加强控制工序进行观察、分析，为工序调整和控制提供依据。2、直方图法应用目标 直方图法应用通常是为了到达以下目标： A

34、、了解数据分布形态； B、研究和分析过程能力； C、判断数据真实性； D、计划产品不良率； E、求分布平均值与标准差； F、确定控制规格界限； G、与规格或标准值比较。统计分析培训第52页制程能力指數判定表:NO. Cp制程能力判断 处置 1 Cp1.67 很好制程能力太好,可酌情缩小规格,或考虑化管理与降低成本. 21.67Cp1.33 合格理想状态，继续维持 31.33Cp1.00 警告使制程保持与管制状态，不然产品随时有发生不良品危险，需注意 41.00Cp0.67 不足产品有不良品产生,需作全数选别,制程有妥善管理及改进之必要. 5 0.67Cp 非常不足应采取紧急方法，改进品质并追究

35、原因，必要时规格再做检讨统计分析培训第53页2.计算产品不良率 Kr 百分比(%) 百萬分缺點數 1r 2r 3r 4r 5r 6r 68.26 95.45 99.73 99.9937 99.999943 99.9999998 317400 45500 2700 63 0.57 0.002(规格中心不偏移)常态分布规格下限规格上限-6r-5r-4r-3r-2r-1r+6r+1r+2r+3r+4r+5rX统计分析培训第54页 Kr 百分比(%) 百萬分缺點數 1r 2r 3r 4r 5r 6r 30.23 69.13 93.32 99.3790 99.97670 99.999660 697700

36、 308700 66810 6210 233 3.4规格中心值往左、右移动1.5r常态分布规格下限规格上限-6r-5r-4r-3r-2r-1r+6r+1r+2r+3r+4r+5rX1.5r1.5r统计分析培训第55页QC七大手法-直方图法一、直接图形观察2、常见六种经典直方分布图所代表意义（a）正常型正常型，又称对称型，它特点是中间高，两边低，左右基本对称，说明工序处于受控状态（b）孤岛型孤岛型，它特点是在远离分布地方出现小直方图形，如同孤岛，“孤岛”存在表示在短时间内有异常原因在起作用，使加工条件发生了改变。统计分析培训第56页QC七大手法-直方图法一、直接图形观察2、常见六种经典直方分布图

37、所代表意义（c）偏向型偏向型，它特点是直方图顶峰偏向一侧，也叫偏坡型，当技术标准要求是单一侧向时，常出现此种情况，有是因为操作者加工习惯引发。如：在加工轴时候往往偏大，而在加工孔时候往往偏小等。（d）双峰型双峰型，它特点是有两个高峰。这往往是由于两种不一样分布数据混在一起引发，比如把两个工人加工同种产品或两台设备加工产品混在一起等。发生双峰型应把数据先进行分层，然后再做直方图。统计分析培训第57页QC七大手法-直方图法一、直接图形观察2、常见六种经典直方分布图所代表意义（e）平顶型平顶型，它特点是直方图呈平顶型，这往往是因为生产过程中有迟缓改变原因在起作用，如刀具正常磨损、操作者疲劳等。应采取

38、办法控制诸原因稳定地处于良好状态。（f）锯齿型锯齿型，它特点是直方图高低参差不齐，但整个图形整体看起来还是中间高两边低，左右对称。造成这种情况，往往不是生产上问题，主要是分组组数过多或测量仪器精度不够，读数有误等原因引发。统计分析培训第58页直方图在利用上注意事项：1.直方圖可根據由形圖按分佈形狀來觀察製程是否正常.2.產品規格分佈圖案可與標準規格作比較,有多大差異.3.是否必要再進一步層別化.QC七大手法-直方图法统计分析培训第59页1、概述2、应用控制图步骤3、应用实例4、控制图观察与分析QC七大手法-控制图统计分析培训第60页1、控制图： 控制图是在1924年美国质量管理大师休哈特博士所

39、创造，它 是一个用来监视、控制质量特征值随时间推移而发生波动图表。在控制图上有三条横线：中间一条为中心线(Control line,简称CL)，普通以蓝色实线绘制，在上方一条线称为上控制界限线（Upper Control Limit,简称UCL）在下方一条线称为下控制界限线(Lower Control Limit,简称LCL)，普通以红色虚线表示，以表示可接收变异范围。至于实际产品品质特征点大都以黑色连线绘制。2、控制图法 控制图法是详细应用控制图对生产过程进行分析和控制一个方法。它主要作用：A、用于工序分析，即分析工序是否处于控制状态。 用于此用途时，应随机抽取样本，搜集数据，绘制控制图，观

40、察与判断工序状态：若发觉异常，则追查原因，采取办法，检验效果，并使其标准化、制度化。B、用于工序控制： 用于此用途时，主要是预报与消除工序状态失控，以保持工序处于控制状态，预防不良品产生。C、其它用途： 控制图还能够用来调查工序能力指数，以及为质量评定、产品设计、工艺设计积累数据。QC七大手法-控制图统计分析培训第61页3、品质变异形成原因： 普通在制造过程中，不论是多么精密设备、环境，其品质特征一定都会有变动，都无法做完全一样产品，而引发变动原因可分为两种，一个是偶然（随机）原因，一个为异常（特殊）原因3.1、偶然(随机)原因(Chance causes): 是指不可防止原因、非人为原因、共

41、同性原因、普通性原因，是属于控制状态变异。3.2、异常(特殊)原因(Assignable causes): 可防止原因，人为原因，特殊性原因，局部性原因等，不可能让其存在，不然会造成很损失。QC七大手法-控制图统计分析培训第62页分类变异情况影响程度追查性过程改进偶然原因系统一部分，很多，一定有且无法防止每一个都很微小不显著不值得追查，追查成本高，不经济修改：经常且稳定制造异常原因本质上是局部，极少或没有，可防止有显著影响值得追查且可追查到原因，不然，将会造成巨大损失创造：经常且稳定过程。偶然原因与异常原因比较QC七大手法-控制图统计分析培训第63页4、控制图控制界限确实定： 当前大多数国家都

42、是依据休哈特3Sigma法则来确定控制界限：取质量特征平均值做为控制中心线（CL），取质量特征值平均值加/减三倍标准偏差做为上、下控制界限线（UCL和LCL），其计算公式为：A、中心控制线（CL）=E（X）B、上控制界限线（UCL）=E（X）+ 3D（X）C、下控制界限线（LCL）=E（X）- 3D（X）式中：X代表样本统计量 E（X）代表X平均值 D（X代表X标准偏差值5、控制图分类 5.1按数据性质来分类(见下表)QC七大手法-控制图统计分析培训第64页控制图种类很多，普通按数据性质分为计量值控制图、计数值控制图两大类。类别名称控制图符号特点适用场所计量值控制图平均值极差控制图x R最惯用，判断工序是否正常效果好，但计算工作量很大。适适用于产品批量较大工序。中位数极差控制图x R计算简便，但效果较差。适适用于产品批量较大工序。单值