QC七大手法培训ppt

1、首先，什么是QC？QC：Quality Control 品质管控/质量管理-是指控制制造或服务的品质，使产品或服务达到最优良的状态。QC七大手法法从上个世世纪60年代开始始，日本本的企业业通过运运用QC七大手法法，收集集工作现现场的数数据并进进行分析析，大大大地改善善了产品品的品质质，使日日本的产产品成为为“品质质”的代代名词。70年代初，日本人人大力推推行QCC活动，除除了重视视现场的的数据分分析外，并逐步步运用一一些新的的品管手手法，对对工作现现场伙伴伴的情感感表达和和语言文文字资料料进行分分析，并并逐渐演演译成新的品管手手法。QC七大手法法是将散散漫无章章的语言言资料变变成逻辑辑思考的的

2、一种方方法，也也是一种种事先考考虑不利利因素的的方法，它通过过运用系系统化的的图形，呈现计计划的全全貌，防防止错误误或疏漏漏发生。旧QC七大手法法层别法1.检查表-调查数据据用于分分析数据的定定义：数据，就是根据测量所得到到的数值和资料等事实。收集数据据时应注注意的重重点收集正确确的数据据。避免主观的判断。要把握事事实真相1.检查表-调查数据据用于分分析检查表检查表定定义：检查表是是利用统计表对数据进进行整理理和初步步原因分分析的一一种工具具，将需需要检查查的内容容或者项项目一一列举举出来，定期或或不定期期地逐项项检查，并将问问题点记记录下来来。主要要作为点检用检检查表或记录用检检查表。1.检

3、查表-调查数据据用于分分析1.检查表-调查数据据用于分分析记录用检查表：又称改善用查查检表，以符号、记号或或数字（如、正）记录的的图表，常用于不良原因因和不良良项目的记录。电视故障障投诉状状况检查查表1.检查表-调查数据据用于分分析2.点检用检查表：又称备忘点点检表，常用用于机械设设备与活活动作业业的确认。这种检查查表主要要是调查查作业过过程中的的情形，可防止止作业上上的疏忽忽或遗漏漏。1.检查表-调查数据据用于分分析1.检查表-调查数据据用于分分析决定研究的目目的及所要收集的数据。决定查检表的格式式。决定记录形式。决定收集数据据的方法。制表的步步骤：注意事项项：查检收集完成的的数据应马马上使

4、用。（数据的的时效性性）数据是否集中中在某些些项目或某些些时段？是否否因时间的经过而产生变化化？适当保留过去、现在及未来的记录，以便日日后比较。2.层别法-从不同的的角度看看问题层别法2.层别法-从不同的的角度看看问题层别法又称数据分层层法，就是对对观察到的现象或所收集到的数据，按照它它们共同的特特征加以分类、统计的一种分析方法法。层别法是是所有品品管手法法中最基基本的概概念，是是统计方方法中最最基本的的管理工工具，通通过层别别法，可可以将杂杂乱无章章的数据据归为有有意义的的类别，达到一一目了然然的目的的，这种种科学的的统计方方法可以以弥补靠靠经验、靠直觉觉判定管管理的不不足。层别法的的定义：

5、层别的对对象与项项目：作业者：班组、年年龄、工工龄、性性别、熟熟练度等等机械设备备：型式、性性能、位位置、新新旧、工工具等作业方法法：批次、场所、温度、压力、作业方方案等时间：班制、上下班班、年月月日、改改善前后后等测量、检检查：检查员员、检测测方法、检测工工具等材料零件件：供应方方、购买买日期、成分、等级等等环境、气气候：气温、湿度、天气、照明等等产品类型型：新产品品、不良良品、合合格品、品种等等2.层别法-从不同的的角度看看问题确定研究的目目的。确定问题题的范围围，明确确分析方方向。决定层别别项目，设计收收集数据据的表格格。按层别收收集数据据并记录录。画分层归归类图（如分层层直方图图、分层

6、层折线图图等）寻求差异点，找寻真因所在在。步骤：2.层别法-从不同的的角度看看问题例：分层层折线图图范例1按机器层层别分开开分析2.层别法-从不同的的角度看看问题某电缆厂厂有A、B两台设备备，最近近经常有有不符合合要求的的异常产产品发生生，进过过排查，发现问问题可能能机器设设备原因因，为了了分析异异常原因因，分别别就A、B两台设备备测定生生产50批产品。规格值（135210g），样本本数：A设备50批，B设备50批。范例12.层别法-从不同的的角度看看问题从全体数数据的直直方图中中难以找找到异常常原因是是由哪台台设备引引起的范例12.层别法-从不同的的角度看看问题范例12.层别法-从不同的的角

7、度看看问题范例22.层别法-从不同的的角度看看问题公司某天天白班、中班、夜班共共制造出出不良品品200个，品管管部为了了得到更更明确的的信息，以便采采取措施施进行改改善，从从白班、中班、夜班的的角度对对不良品品进行层层别分析析。表3不同班次次不良品品层别分分析班次不良品占比白班2010%中班3015%夜班15075%合计200100%结论：从从层别分分析来看看，夜班班是造成成不良品品的主要要班次，应优先先采取措措施进行行改善。范例32.层别法-从不同的的角度看看问题某工厂有有三个设设备，生生产中发发生的产产品缺失失总是居居高不下下，上半半年平均均缺失148次，于是是对缺失失情况进进行深层层分析

8、。范例32.层别法-从不同的的角度看看问题519983.柏拉图-找出主要要原因3.柏拉图-找出主要要原因意大利经经济学家家Pareto（柏拉图图）于1897年分析社社会经济济结构时时，发现现意大利利80%的财富集集中在20%的富人身身上，于于是将所所得大小小与拥有有所得的的关系加加以整理理，发现现有一定定的方程程式可以以表示，称为“柏拉图法法则”。1907年美国经经济学家家Lorenz使用“累计分配配曲线”描绘“柏拉图图法则”，也就就是经济济学所称称的“劳伦兹曲曲线”。美国品管管专家Juran（朱兰博博士）将将劳伦兹兹曲线应应用于品品管上，同时创创出“重要的少少数，琐琐细的多多数”的见解解，并

9、借借用Pareto的名字，将此现现象定为为“柏拉拉图原理理”。“柏拉图法法”由品管管圈（QCC）创始人人日本石石川馨博博士介绍绍到品管管圈的活活动中使使用，成成为QC七大手法法之一。柏拉图的的由来3.柏拉图-找出主要要原因在质量管管理过程程中，要要解决的的问题很很多，但但往往不不知从哪哪里着手手，但事事实上大大部分的的问题，只要能能找出几几个影响响较大的的原因，并加以以处置及及控制，就可解解决问题题的80%以上（二八原则则）。柏拉图就就是根据据收集的的数据，将不良原因因，不良状状况，以以层别分类类为基础，计算出出各项所所产生的的数据（如不良良率，损损失金额额）及所占的比比例，再依照照大小顺序序

10、排列，再加上上累积值的图形。柏拉图可可以帮助助我们找找到关键问题题及影响响程度（TOP3），适用用于计数数值项目目的统计计分析，因此也也有人称称其为ABC图，又因为为柏拉图图的排列列是从大大到小，又称为为排列图3.柏拉图-找出主要要原因柏拉图的的用途找到关键键的问题题在诸多问问题中找找出当前前最关键键、最重重要、影影响最大大的问题题。掌握重要要的要因因虽然问题题的原因因很多，但影响响较大的的只不过过其中的的23项而已，改善使使只要把把握其中中的TOP34就行了。确认改善善的效果果通过改善善前后的的两个柏柏拉图累累计比例例的对比比，可以以很明显显地确认认改善的的效果柏拉图不不仅限于于品质不良良的

11、改善，亦可以以使用在在工作中中的任何问题题上。实施步骤骤3.柏拉图-找出主要要原因步骤一：收集数数据根据改善善的目的的，用层别法从“结果果分类”或“原原因分类类”着手手解析数数据，层层别分类类项目不宜太多多，但要全面满足问题题的需要要。步骤二：数据整整理制作数据据汇总表表，对数数据进行行处理，按从大到小小的顺序进进行排序序，并计计算各项项比例及及累计百分分比。步骤三：绘制柏柏拉图画出横轴轴纵轴，横轴表表示研究究的项目目、原因因，左边边纵轴表表示项目目的数据据值，右右边纵轴轴表示累累计百分分比。3.柏拉图-找出主要要原因步骤四：记入必必要事项项标题：如2015年5月产品不不良项目目的柏拉拉图分析

12、析；项目别：如安安装不良良、工人人熟练度度不够、焊缝问问题等；数据收集集的区间间：如5月1日5月30日数据合计计：如共共100件制作人：XXX实施步骤骤3.柏拉图-找出主要要原因实施步骤骤步骤五：分析柏柏拉图找出前面面累计比比例（一一般为70%到80%）较大的的几项，列入重重点解决决的对象象；对重点项项目进行行原因分分析，可可用特性性要因图图进行剖剖析，制制定改善善措施；执行改善善措施，并根据据改善前前后的数数据对比比重新绘绘制柏拉拉图，进进行效果果确认3.柏拉图-找出主要要原因注意事项项：对于原因因项目中中所占比例较小小但项目多的可用“其他”代替，放于最最右端，“其他他”项不不大于前前几项，

13、若大于于则进行行细分。重点把握握，一般般而言前三项的累计比比例应在在5080%之间，分分类是前前提。改善前后后对比：改善后项项目别大大小会变变化，按按大小顺顺序重新新排列；前后比较较的基准一致致，刻度比例例应相同同。3.柏拉图-找出主要要原因范例11.收集数据据2012年3月底XX厂仓库按按采购类类别的明明细类别金额（万）机制件371钣金11市构件1778铸件804电料28控制器11703.柏拉图-找出主要要原因2.数据整理理范例1对各类别别的金额额按从大大到小排排列，并并计算出出累计百百分比：3.柏拉图-找出主要要原因范例13.绘制柏拉拉图制作人：XXX3.柏拉图-找出主要要原因4.柏拉图分

14、分析范例1根据上图图结果，发现市构件和控制器占总库存存金额的的70%，列为重重点解决决对象。对这两项项进行进进一步的的分析，可再利利用柏拉图法法或者特性要因因图进行分析析，制定定改善措施施。3.柏拉图-找出主要要原因范例15.改善后的的数据整整理制作人：XXX3.柏拉图-找出主要要原因范例16.改善前后后的效果果对比3.柏拉图-找出主要要原因EXCEL实际操作作4.直方图-展示过程程的分布布情况直方图4.直方图-展示过程程的分布布情况在质量管管理中，如何预测并监监控产品质量量状况?如何对质量波动动进行分析析?直方图就是一目了然然地把这些些问题图表化处处理的工具。它通过过对收集集到的貌似无序序的

15、数据进进行处理理，来反映产品质量量的分布情况况，判断和和预测产产品质量量及不合合格率。简单来说说，直方方图就是是把特性性值（如如长度、时间、温度等等）的数数据分成成几个组组，计算算各组的的数据制制作成频频数表的的图表。直方图的的定义4.直方图-展示过程程的分布布情况直方图的的目的：了解分分配的形形态，观观察过程程是否异异常。计算制制程能力力（满足足产品质质量要求求的程度度）。过程分分析与控控制。观察数数据的真真伪（发发现异常常值）。计算产产品的不不合格率率。求平均均值与标标准差。可用以以制定规规格界限限。与规格格或标准准值比较较。调查是是否混入入两个以以上的不不同群体体。了解设设计控制制是否合

16、合乎过程程控制。例：计算算不合格格率为32.25%4.直方图-展示过程程的分布布情况直方图的的制作步步骤：步骤一：收集数数据收集数据据时，对对于抽样样分布必必须特别别注意，不可取取部分样样品，应应全部均均匀地加加以随机机抽样。所收集集的数据据个数应应大于50以上。例:某厂成品品尺寸规规格为130至160mm，今按随随机抽样样方式抽抽取60个样本，其测定定值如附附表，试试制作直直方图。4.直方图-展示过程程的分布布情况步骤二：找出数数据中的的最大值值(L)与最小值值(S)先从各行行（或列列）求出出最大值值，最小小值，再再予比较较。最大值用用“”框起来来，最小小值用“”框框起来求得最大值L=148

17、最小值S=1214.直方图-展示过程程的分布布情况步骤三：求极值值（R）数据最大大值(L)-最小值(S)=极差(R)例：R=148-121=27步骤四：决定组组数 组数数过少，虽然可可得到相相当简单单的表格格，却失失去次数数分配的的本质与与意义；组数过多，虽然表表格详尽尽，但无无法达到到简化的的目的。通常，应应先将异常值剔剔除再进行分分组。一般可可用数学学家史特特吉斯提提出的公公式，根根据测定次数数n来计算组数k，公式为为：k=1+3.32logn例：n=60则k=1+3.32log60=1+3.32(1.78)=6.9即约可分分为6组或7组另外可可参照右右表对数数据分组组（经验法则则）例：取

18、7组4.直方图-展示过程程的分布布情况步骤五：定组距距（H）组距H=极差R组数K为便于于计算平平均数及及标准差差，组距距常取为为2，5或10的倍数。例：H=27/7=3.86，组距取取4步骤六：求各组组上限，下限(小大大)第一组下下组界最小值值最小小测定值值2第一组上上组界下组界界组距距（以此类类推）例：第一组=121-1/2=120.5124.5第二组=124.5128.5第三组=128.5132.5第四组=132.5136.5第五组=136.5140.5第六组=140.5144.5第七组=144.5148.54.直方图-展示过程程的分布布情况步骤七：求组中中点组中点值值=（上组界界下组组界

19、）2例：第一组=(120.5+124.5)2=122.5第二组=(124.5+128.5)2=126.5第三组=(128.5+132.5)2=130.5第四组=(132.5+136.5)2=134.5第五组=(136.5+140.5)2=138.5第六组=(140.5+144.5)2=142.5第七组=(144.5+148.5)2=146.54.直方图-展示过程程的分布布情况步骤八：做次数数分配表表将所有数数据，按按其数值值大小记记在各组组的组界界内，并并计算其其次数。次数分配配表4.直方图-展示过程程的分布布情况步骤九：制作直直方图1.以各组内内的次数数为高，组距为为宽，每每一组上上画成矩矩

20、形，完完成直方方图。2.在图的右右上角记记入相关关数据（测量次次数n，平均值值x，标准差差），并划划出规格格的上、下限。3.填入必要要事项：产品名名称、工工序名称称、时间间、制作作日期、制作者者120.5124.5128.5132.5136.5140.5144.5148.54.直方图-展示过程程的分布布情况直方图形形态的观观察分析析：序号类别特征说明图形对策1正常型中间高，两边低，有集中趋势左右对称分布（正态分配），表示系统处于稳定状态正常2双峰型有两个高峰出现有两种不同类别的项目混合，如样本是来自不同机器或材料时，会产生不同的测量值，有两个峰值先加以分层，再重新做直方图4.直方图-展示过程程

21、的分布布情况序号类别特征说明图形对策3高原型中间部分特别高，形似高原状不同平均值的分配混合在一起先加以分层，再重新做直方图4陡壁型有一端不见可能数据已经经过了一次全检，规格以外的数据被剔除不对数据提前处理，保持数据的真实性4.直方图-展示过程程的分布布情况序号类别特征说明图形对策5锯齿型高低不一，有缺齿情况不正常的分配，测定值有偏差，数据失真，如检验员对数值有喜好原因，或仪器不精密规范检测过程，放弃主观偏好，确认机器设备正常6离岛型在左边或右边出现小直方图，形成小岛状异常值混入，测量错误，样本突然改变调查小岛的数据来源，剔除异常原因4.直方图-展示过程程的分布布情况补充：过过程精密密度Cp的求

22、法Cp是指过程程满足技技术要求求的能力力，常用用客户满满意的偏偏差范围围除以六六倍的西西格玛的的结果来来表示。4.直方图-展示过程程的分布布情况根据Cp的大小判判断过程程能力的的好坏（偏差越越小越好好）4.直方图-展示过程程的分布布情况65.特性要因因图-寻找因果果关系5.特性要因因图-寻找因果果关系特性要因因图是日本管管理大师师石川馨博士在1952年所创的的一种把把握结果（特性）与原因（要因）的又方方便又有有效的方方法，又又叫“石川图”。其主要目目的在阐述因果果关系，发现问问题根本本原因，亦被称称为“因果图”，因其其形状像像鱼骨架架，也被被称为“鱼骨图”。5.特性要因因图-寻找因果果关系一个

23、质量问题题的发生往往往不是是单纯一一种或几几种原因因的结果果，而是是多种因素素综合作作用的结果。要从这这些错综复杂杂的因素中中理出头头绪，抓住关键键因素，就需要要利用科科学方法法，从质质量问题题这个“结果”出发，依依靠群众众，集思广益益，由表及及里，逐逐步深入入，直到到找到根源源为止。因果图就就是用来来根据结结果寻找找原因的的一种QC手法。可可以使我我们的工工作更系系统化,条理化,科学化。概述5.特性要因因图-寻找因果果关系特性要因因图可以以用来分分析的问问题类型型(1)、表示产产品质量量的特性性：尺寸、强度、寿命、不合格格率、废废品件数数、纯度度、透光光度等；(2)、费用特特性：价格、收率、

24、工时数数、管理理费用等等；(3)、产量特特性：产量、交货时时间、计计划时间间等(4)、其他特特性：出勤率率、差错错件数、合理化化建议件件数5.特性要因因图-寻找因果果关系特性要因因图的思思考原则则(1)脑力激荡荡法(2)5W1H法(WhatWhereWhen WhoWhyHow)(3)5M1E法(Man、Machine、Material、Method、Measurement、Environment；人、机机、料、法、环环、测)(3)5Why法5.特性要因因图-寻找因果果关系不要批评评构想欢迎自由由联想创意越多多越好欢迎搭便便车，利利用别人人的灵感感刺激创创意不要太早早下结论论讨论要力力求集中中

25、，针对对某一问问题破除阶级级尊卑的的意念，无拘无无束一起起讨论将提出的的意见，利用特特性要因因图一一一记录下下来不要以个个人冒充充大家的的意见想出来的的创意，要加以以整理评评价运用用脑力激荡荡法、头头脑风暴暴(BS)十大原则则5.特性要因因图-寻找因果果关系人、机、料、法法、环、测(5M1E)5.特性要因因图-寻找因果果关系5WIH什么(What)改善对象象是什么么?改善的目目的是什什么?做什么?是否无其其他的可可做?何处(Where)在何处做做?是否在别别处做的的效率较较好?发生在何何处?作业的地地点是否否适当?为什么在在那地方方做?何时(When)可否改变变时间、顺序?何时做最最好?为何需

26、在在那时做做?是否在别别的时间间较有利利?谁(Who)由谁来做做?是否可找找其他人人来做?有谁可以以做得更更好?人的组合合或工作作分担恰恰当否?为何(Why)把其他5W用Why来质问、检讨,并找出最最好的改改善方案案为何要如如此做?为何要机机器、人人来做这这工作?为何要照照此方法法来做?为何不那那么做?如何(How)如何使方方法更简简单?如何使作作业方法法简化?如何做才才省费用用?如何做最最好?5.特性要因因图-寻找因果果关系5Why工序名操作取件取工具检查等待驱动组装1317 70%179 10%227 12%114 6%392%对以上问问题运用用5Why分析法对对原因进进行分析析：问：为什

27、么驱驱动组装装取工具具、零件件耗时多多？答：因为要用用行吊吊吊运。问：为什么要要使用行行吊？答：因为要吊吊取驱动动桥、变变速箱、发动机机。问：为什么吊吊取驱动动桥、变变速箱、发动机机耗时多多？答：因为缓存存摆放位位置较远远。经过以上上的提问问，找到到取工具具、零件件耗时较较多问题题的根本本原因，即大件件物料的的缓存区区位置较较远，需需要走较较远距离离进行吊吊运。表4-6驱动组装装实测时时间5Why分析法，又称为为“为什么-为什么”分析，是是一种探探索问题题原因的的方法和和诊断性性技术，被用来来识别和和说明因因果关系系链。对对一个问问题连续续发问5个为什么么，每一一个原因因都会紧紧跟着一一个为什

28、什么，直直到问题题的根本本原因被被挖掘出出来。5.特性要因因图-寻找因果果关系特性要因因图的种种类1.追求原因因型：鱼鱼头在右右，特性性值通常常用“为为什么”来写5.特性要因因图-寻找因果果关系特性要因因图的种种类2.追求对策策型：鱼鱼头在左左，特性性值通常常用“如如何改善善/提高”来来写5.特性要因因图-寻找因果果关系5.特性要因因图-寻找因果果关系5.特性要因因图-寻找因果果关系实施步骤骤第一步：决定问问题的目目的应先决定定研究的的目的，是为了了调查原原因还是是为了追追求对策策，改善善问题的的。并确确定如不不良率、效率低低等有关关质量的的具体问问题特性性，确定定研究方方向。第二步：绘制主主

29、干线画一条较较粗的箭箭头向右右或向左左的主干干线（称称母线），将特特性现在在右（左左）边，如下图图：5.特性要因因图-寻找因果果关系第三步：画入主主要因将原因分分成几个个大类，并用“”圈起起来。再再用箭头头斜插到到母线上上。大原原因可根根据5M1E类型分类类，一般般分为人人员、机机器/工具、材材料、方方法、环环境、测测量、其其他等。5.特性要因因图-寻找因果果关系第四步：探讨中中要因，小要因因将主要因因再进行行分析，细分为为中、小小要因，分析小小要因时时要反复复论证，避免父父子关系系颠倒。5.特性要因因图-寻找因果果关系第五步：决定重重要程度度较大的的要因以集中思思考、自自有考虑虑的方式式，在

30、所所列的原原因中，将认为为影响较较大的画画上“”。选选出46项。5.特性要因因图-寻找因果果关系 范例5.特性要因因图-寻找因果果关系 范例5.特性要因因图-寻找因果果关系1、某电脑脑键盘制制造厂连连续3个月的成成品，最最终检验验均为字字键作动动力不良良，故由由生产课课课长召召集字键键插入班班人员，利用特特性要因因图解析析发生原原因。试试解之 范例5.特性要因因图-寻找因果果关系 范例5.特性要因因图-寻找因果果关系6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系散布图6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系一、散布布图的定定义：是一种研研究成对对出现的的、两组组相关数数据之间间关系的的图示技技术，表

31、示两个个变量之之间变化化关系。把互相有有关联的对应数据据，在方格格纸上以纵轴表示结果，以横轴表示原因因；然后用点表示出分分布形态，根据分布的形形态來判断对应数数据之间的相互关系。6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系散布图的的作用(1)验证两个个变量间间的相关关关系。寻找影响响产品质质量的各各因素并并对其进进行质量量分析；（当怀怀疑两个个变量可可能有关关系，但但不能确确定这种种关系的的时候，就可以以使用。）(2)根据相关关程度，掌握要要因对特特性的影影响程度度6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系6种分布形形态6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系XY01、强正相相关：在图中当当X增加,

32、Y也增加,也就是表表示原因因与结果果有相对对的正相相关,如下图所所示:6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系XY02、弱正相相关：散布图点点的分布布较广但但是有向向上的倾倾向,这种形态态叫做似似有正相相关称为为弱正相相关6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系Y0X3、强负相相关：当X增加,Y反而减少少,而且形态态呈现一一直线发发展的现现象,这叫做完完全负相相关.如下图所所示:6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系Y0X4、弱负相相关：当X增加,Y减少的幅幅度不是是很明显显,这时的X除了受Y的影响外外,尚有其他他因素影影响X,这种形态态叫作弱弱负相关关,如下图所所示:6.散布图-展示变数数

33、之间的的线性关关系Y0X5、无相关关：如果散布布点的分分布呈现现杂乱,没有任何何倾向时时,称为无相相关,也就是说说X与Y之间没有有任何的的关系,这时应再再一次先先将资料料层别化之后再分分析,如下图所所示:AB6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系Y0X6、曲线相相关：假设X增大,Y也随之增增大,但是X增大到某某一值之之后,Y反而开始始减少,因此产生生散布图图点的分分布有曲曲线倾向向的形态态,称为曲线线相关,如下图所所示:6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系散布图的的做法1、收集成成对数据据（x，y）：收集成对对数据一一般在30组以上；2、确定坐坐标并标标明刻度度：横坐标x轴为自变变量（原

34、原因或因因素），纵坐标标y轴为因变变量（结结果或特特性），且两轴轴的长度度大体相相等。3、描点，形成散散布图：当两组数数据相等等时，即即数据点点重合时时，可围围绕数据据点画同同心圆表表示，或或在离第第一个点点最近出出画上第第二个点点表示；4、填写必必要信息息：填上资料料的收集集地点、时间、测定方方法、制制作者等等项目6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系散布图的的分析判判断方法法对对照典型型图形分分析法：将绘制的的散布图图与6种典型图图相对比比，从而而确定其其相关关关系和程程度。6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系简单象限限法：在图上画画一条与与y轴平行的的P线，使P线左、右右两侧的的点

35、数相相等或大大致相等等在图上再再画一条条与x轴平行的的Q线，使Q线上、下下两侧的的点数相相等或大大致相等等PQ两线把图图形分成成四个象象限，计计算各象象限区域域内的点点数，线线上的不不计计算对角角象限内内的点数数，即n+n，n+n当n+nn+n时，为正正相关；当n+nn+n时，为负负相关；当n+nn+n时，为不不相关；YPQXnnnn6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系使用注意意事项1、散布图图反映的的只是一一种趋势势，对于于定性的结果还需要具具体的分分析。2、分析时时，应注注意对数数据的正确分层层，否则可可能会发发生误判判。3、对散布布图进行行分析时时，需要要观察是是否有异常点或或者离群

36、群点出现。4、当数据据较多时时，可能能会重复复数据出出现，对对重复数据据要进行行区分，并加以以分析。5、一般情情况下，至少应应取30组以上的的数据进行行分析。6、通常情情况下，横坐标标用来表表示原因因或者自变量，纵坐标标用来表表示效果果或者因变量。7、在使用用散布图图调查两两个因素素之间的的关系时时，应尽尽可能固固定对这这两个因因素有影影响的其其他因素素（控制变量量法），才能能保证通通过散布布图分析析的结果果比较的的准确。6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系实例1第一步：收集淬淬火温度度与硬度度的相应应数据；第二步：从下面面数据中中找出最最大值和和最小值值；6.散布图-展示变数数之间的的线

37、性关关系第三步：画出横横轴和纵纵轴，将将数据描描点上去去第四步：填写必必要信息息，工序序名称、单位、组数、时间。6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系实例2某酒厂要要判定中中间产品品酒中的的酸度喝喝酒度2个变量之之间有无无关系，存在什什么关系系？（搜搜集到的的数据如如下表）序号酸度 x酒度 y序号酸度 x酒度 y10.56.3160.76.020.95.8170.96.131.24.8181.25.341.04.6190.85.950.95.4201.24.760.75.8211.63.871.43.8221.53.480.95.7231.43.891.34.3240.95.01010.5.

38、3250.66.3111.54.4260.76.4120.76.6270.66.8131.34.6280.56.4141.04.8290.56.7151.24.1301.24.86.散布图-展示变数数之间的的线性关关系解答：1、确定坐坐标：横坐标x轴为酸度度，纵坐坐标y轴为酒度度2、描点，形成散散布图：Y0X酒度酸度nnnn3、图形分分析：可以认为为酸度和和酒度之之间存在在着弱负相关关关系EXCEL实际操作作6.散布图-展示变数数之间的的线性关关系7.控制图-识别波动动的来源源控制图7.控制图-识别波动动的来源源控制图又又叫做管管制图，是对过过程质量量加以测测定、记记录从而而进行控控制管理理的

39、一种种用科学学方法设设计的图图，用于于分析和和判断工工序是否处于于稳定状状态所使用的的带有控制制界限的一种工工序管理理图。图上有中中心线（CL）、上控控制线（UCL）、下控控制线（LCL），并有有按时间间顺序抽抽取的样样本计量量值的描描点序列列。定义7.控制图-识别波动动的来源源控制图的的种类、计量量值控制制图：控控制图所所依据的的数据均均属于由由量具实实际测量量而得。A、平均值值与全距距（或极极差）控控制图（XRChart）；B、平均值值与标准准差控制制图（XSChart）；C、中位值值与全距距控制图图（XRChart）；D、单值控控制图（XChart）；、计数值值控制图图：控制制图所依依据

40、的数数据均属属于以计计数值（如：不不良品率率、不良良数、缺缺点数、件数等等）。A、不良率率控制图图（PChart）；B、不良数数控制图图（PnChart）；C、缺点数数控制图图（CChart）；D、单位缺缺点数控控制图（UChart）。7.控制图-识别波动动的来源源控制图的的用途根据控制制图在实实际生产产过程中中的运用用，可以以将其分分为分析用控控制图、控制用控控制图。、分析析用控制制图（先有数据据，后有有控制界界限）：用于制程程品质分分析用，如：决决定方针针、制程程解析、制程能能力研究究、制程程管制之之准备。分析用控控制图的的主要目目的是（1）分析生生产过程程是否处处于稳态态。若过过程不处处

41、于稳态态，则须须调整过过程，使使之达到到稳态（称为统统计稳态态）；（2）分析生生产过程程的工序序能力是是否满足足技术要要求。若若不满足足，则须须调整工工序能力力，使之之满足（称为技技术稳态态）。7.控制图-识别波动动的来源源、控制制用控制制图（先有控制制界限，后有数数据）：用于控制制制程的的品质，如有点点子跑出出界时，应立即即采取相相应的纠纠正措施施。7.控制图-识别波动动的来源源原理控制图的的作图原原理被称称为“3原理”，或千分分之三法法则”。根据统计计学可以以知晓，如果过程程受控，数据的的分布将将呈钟形形正态分分布，位位于“3”区域间间的数据据占据了了总数据据的99.73%，位于此此区域之

42、之外的数数据占据据总数据据的0.27%（约千分分之三，上、下下界限外外各占0.135%）因此，在在正常生生产过程程中，出出现不良良品的概概率只有千分分之三，所以我我们一般般将它忽忽略不计计（认为不可可能发生生），如果果一旦发发生，就就意味着着出现了异异常波动动。：中心线线，记为为CL，用实线线表示；+3：上界线线，记为为UCL，用虚线线表示；3：下界线线，记为为LCL，用虚线线表示。7.控制图-识别波动动的来源源对原理的的2种解释、控制制图原理理的第1种解释：点出界界出判异异（小概概率事件件原理）小概率事事件原理理：在一一次实验验中，小小概率事事件几乎乎不可能能发生，若发生生即判断断异常在生产

43、过过程处理理统计控控制状态态（稳态）时，点点子出界的可能性性只有千分分之三，根据小概率事事件原理，要要发生点点子出界界的事件件几乎是不可能能的，因此此，只要要发现点点子出界，就判定定生产过过程中出出现了异异波，发生了异异常。7.控制图-识别波动动的来源源例：螺丝丝加工过过程中，为了解解螺丝的的质量状状况，从从中抽取取100个螺丝进进行检查查，量取取螺丝的的直径值值7.控制图-识别波动动的来源源在以上数数据中，各样本本的标准准偏差为为0.26，平均值值为10，由此可可以得出出控制图图的控制制线：UCL=+310.78CL=10.0LCL=39.217.控制图-识别波动动的来源源、控制制图原理理的第2种解释：根据影响响质量的的因素不不同，可可将其分分为人、机、料料、法、环（即即4M1E），但对对影响质质量大小小的因素素来看，可分为为偶然因素素（简称偶偶因）和和异常因素素（简称异异因）。另外的的一种说说法，将将影响质质量大小小的因素素分为一般原因因与异常原因因。偶然因素素：是始终存存在的，对质量量影响甚甚微，但但难以消消除。如如：机床床开动时时的轻微微振动。异然因素素：是有时存存在的，对质量量影响较较大，但但不难去去除。如如：车刀刀磨损、机床螺螺丝松动动等。7.控制图-识别波动动的来源源由于生