质量管理七大手法学习课件

质量管理七大手法学习质量管理1学习内容第一章数据与图表第二章因果图第三章排列图第四章直方图第五章调查表第六章分层法第七章散布图第八章控制图学习内容第一章数据与图表2第一章数据与图表一.何谓数据?

数据就是根据测量所得到的数值和资料等事实.因此形成数据最重要的基本观念就是:数据=事实二.运用数据应注意的重点:1.收集正确的数据2.避免主观的判断3.要把握事实真相第一章数据与图表一.何谓数据?3第一章数据与图表三.数据的种类（一）定量数据1、长度.时间.重量等测量所得数据,也称计量值;(特点连续不间断)2、以缺点数,不良品数来作为计算标准的数值称为计数值.(特点离散性数据)（二）定性数据:以人的感觉判断出来的数据,例如:水果的甜度或衣服的美感.四.整理数据应注意的事项1.问题发生要采取对策之前,一定要有数据作为依据．2.要清楚使用的目的．3.数据的整理,改善前与改善后所具备条件要一致．4.数据收集完成之后,一定要马上使用.第一章数据与图表三.数据的种类4第二章因果图一.何谓因果图?一个问题的特性受到一些要因的影响时,我们将这些要因加以整理,成为有相互关系而且有条理的图形,这个图形称为因果图.由于形状就像鱼的骨头,所以又叫做鱼骨图.

第二章因果图一.何谓因果图?5第二章因果图二、用逻辑推理法制作因果图的步骤

1.确定品质的特征。

2.将质量特性写在纸的右侧,从左至右画一箭头(主骨),将结果用方框框上。

3.列出影响大骨(主要原因)的原因,也就是第二层次原因作为中骨,接着列出第三层次原因(小骨)。

4.根据对结果影响的重要程度,标出重要因素。

5.在鱼骨图中标出必要信息。第二章因果图二、用逻辑推理法制作因果图的步骤

1.确定品6第二章因果图举例：（一）决定问题的特性（二）画一粗箭头,表示制程为什么饭菜不好吃？第二章因果图举例：为什么饭菜不好吃？7第二章因果图（三）原因分类成几个大类,且以圈起来---中骨（四）加上箭头的大分枝,约60°插到母线—小骨材料方法锅子人为什么饭菜不好吃？第二章因果图（三）原因分类成几个大类,且以圈起来---中8（五）寻求中、小原因,并圈出重点时间材料人方法锅子为什么饭菜不好吃？不熟练第二章因果图（五）寻求中、小原因,并圈出重点时间材料人方法锅子为什么饭菜9第二章因果图三、用发散整理法绘制因果图的步骤1.决定问题或质量的特征2.尽可能找出所有可能会影响结果的因素3.找出各种原因之间的关系,在鱼骨图中用箭头联接4.在鱼骨图中标出必要信息此方法包括两项活动:一找原因;二系统整理出这些原因

第二章因果图三、用发散整理法绘制因果图的步骤10第二章因果图第二章因果图11第二章因果图四、因果图注意事项1、确定原因时应集思广益2、确定原因应尽可能具体3、有多少质量特性，就要绘制多少张因果图4、客观评价每个因素的重要性5、不断改进第二章因果图四、因果图注意事项12第三章排列图一、定义排列图是为了对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术。二、制作排列图的步骤（一）确定所要调查的问题及如何收集数据1、选题，确定要调查的问题是哪一类，如不合格项目、损失金额、事故等等。2、确定问题调查的期间，如从3月1日到4月1日。3、确定哪些数据是必要的，以及如何将数据分类，如：按不合格类型分、或按机台分、或按工序分等。第三章排列图一、定义13第三章排列图4、确定数据收集的方法，以及在什么时候收集。（二）设计一张数据记录表（三）将数据填入表中，并合并。（四）制作排列图数据表，表中列有缺陷类别，发生频数，频率、累计频率（如图）序号缺陷类别发生频数频率%累计频率%1顶部充不满10860602气孔4022.282.23成型不良147.8904表面疵点73.993.95色斑42.296.16变形31.797.87其它42.2100合计180100第三章排列图4、确定数据收集的方法，序号缺陷类别发生频率14第三章排列图（五）按发生频数从大到小顺序，将数据填入表中。（六）画两根纵轴和一根横轴，左边纵轴标上频次的刻度，最大刻度为总频次；右边纵轴标上累计频次的刻度，最大刻度为100%；横轴将频次从大到小依次列出各项。（七）在横轴上按频次大小画出矩形，高度代表各缺陷频次的大小。第三章排列图（五）按发生频数从大到小顺序，将数据填15第三章排列图（八）在每个直方住右侧上方标上累计值，描点连线。（九）在图上记入有关必要事项。如图：第三章排列图（八）在每个直方住右侧上方标上累计值，16第三章排列图020406080100120140160180080%60%40%20%100%顶部充不满气孔成型不良表面疵点色斑变形其它1084014743460%82.2%90%93.9%96.1%97.8%频数从排列图可以看出，“顶部充不满”缺陷是缺陷的症结所在，必须进一步分析其原因，并加以解决。累计频数第三章排列图020406080100120140160117第三章排列图三、排列图的分类根据用途可将排列图分为分析现象用排列图和分析原因用排列图。1、分析现象用排列图（常与不良结果有关，如：质量、成本、交货期、安全等）2、分析原因用排列图（常与过程因素有关，如：操作者、机器、原材料、作业方法等）第三章排列图三、排列图的分类18第三章排列图四、排列图与因果图的结合使用要解决质量问题，可将几种方法结合使用。将排列图和因果图结合起来特别有效。如：1、选题时可用排列图确定主要不合格项。2、确定主要不合格项后，用因果图探讨各因素对不合格的影响，并进行验证，找出主要原因，制定对策。3、改进后可再使用排列图比较改进前后数据，以判断改进效果。第三章排列图四、排列图与因果图的结合使用19第四章直方图一、定义直方图法是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理后，用一系列等宽的矩形来表示的数据。第四章直方图一、定义20第四章直方图二、直方图的制作步骤:1.收集数据并记录.2.找出数据中的最大值与最小值.3.计算全距（全距:在所有数据中的最大值与最小值的差）.4.决定组数与组距.（1）决定组数一般对数据分组可参考下表:组数过少,虽可得到相对简单的表格,但却失去次数分配的本质;组数过多,虽然表列详尽,但无法达到简化的目的。数据数组数50-1006-10100-2507-12250个以上10-20第四章直方图二、直方图的制作步骤:数据数组数50-10021第四章直方图（2）决定组距组距=全距/组数组距一般取5,10或2的倍数5.决定各组的上组界与下组界.最小一组的下组界=最小值-测定值的最小位数/2测定值的最小位数确定方法:如数据为整数,取1;如数据为小数,取小数所精确到的最后一位(0.1;0.01;0.001……)最小一组的上组界=下组界+组距第二组的下组界=最小一组的上组界其余以此类推第四章直方图（2）决定组距22第四章直方图6.决定组的中心点.各组的组中点=下组距+组距/27.制作频数分配表.

将所有数据依其数值大小划记号于各组的组界内并计算出其次数。8.制作直方图.

以横轴表示各组的组中点,纵轴表示次数,绘出直方图。第四章直方图6.决定组的中心点.23第四章直方图实例：某电缆厂有两台生产设备,最近,经常有不符合规格值(135-210g)异常产品发生,今就A,B两台设备分别测定50批产品,请解析并回答下列回题:1.作全距数据的直方图2.作A,B两台设备的直方图3.叙述由直方图所得的情报第四章直方图实例：某电缆厂有两台生产设备,最近,经常24收集数据如下A设备B设备172179168165183156148165152161168188184170172167150150136123169182177186150161162170139162179160185180163132119157157163187169194178176157158165164173173177167166179150166144157162176183163175161172170137169153167174172184188177155160152156154173171162167160151163158146165169176155170153142169148155收集数据如下A设备B设备17217916816518315625第四章直方图解:1.全体数据之最大值为194,最小值为119根据经验值取组数为10组距=(194-119)/10=7.5取8最小一组的下组界=最小值-测定值的最小位数/2=119-1/2=118.5最小一组的上组界=下组界+组距=118.5+8=126.5第四章直方图解:1.全体数据之最大值为194,最小值为126作次数分配表序号组界组中点全体A设备B设备次数次数次数1118.5~126.5122.5222126.5~134.5130.5113134.5~142.5138.5444142.5~150.5146.58175150.5~158.5154.5172156158.5~166.5162.5218137166.5~174.5170.5231678174.5~182.5178.5141319182.5~190.5186.59910190.5~198.5194.511合计1005050作次数分配表序号组界组中点全体A设备B设备次数次数次数11127全体数据的直方图SL=135SU=210全体数据的直方图SL=135SU=21028A设备的直方图SL=135SU=210A设备的直方图SL=135SU=21029B设备的直方图SU=210SL=135B设备的直方图SU=210SL=13530项目全体A设备B设备形状稍偏左正常稍偏左分布中心与规格中心值相比较,稍微偏左,若变动大,则有超出规格下限可能全部在规格界限内,没有不良品出现分布中心与规格中心值相比较,稍微偏左,若变动大,则有超出规格下限的可能B设备可能发生超出规格下限的可能,因此,有必要加以改善,使数据平均值右移到规格中心。A设备若能使CP值【工序能力指数，是指工序在一定时间里，处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。】再小,则将更好。结论项目全体A设备B设备形状稍偏左正常稍偏左分布中心与规格中心值31第四章直方图三、直方图的类型1、标准型特点是中间高两边逐渐降低，近似对称。数据的平均值与最大值和最小值相同或接近，平均值附近的数据频数最多。可判断工序运行正常，生产处于稳定状态。第四章直方图三、直方图的类型32第四章直方图2、偏向型分左偏型和右偏型。特点是高峰偏向一侧，另一侧呈缓坡状。一般有形位公差要求（只控制一侧界限）的特性值分布、计数值的分布往往呈偏向性，这属于正常的情况。但是也有技术上的原因造成的偏态。如由加工习惯造成的对孔的加工，特性值往往偏小，易出现左偏型；对轴的加工特性值往往偏大，易出现右偏型。偏向型

第四章直方图2、偏向型偏向型33第四章直方图3、双峰型特点是有两个高峰。这是由于数据来自不同的总体造成的。如把来自两个工人或两批原材料或两台设备或两个厂家生产的产品混在一起作直方图造成的。双峰型第四章直方图3、双峰型双峰型34第四章直方图4、孤岛型形成的原因：测量工具有误差；原材料混杂或一时有变化；加工工具突然磨损；短时间内由不熟练工人替班；操作疏忽；混入规范不同的产品等。

孤岛型第四章直方图4、孤岛型孤岛型35第四章直方图5、平顶型往往是由于生产过程中，某种缓慢的倾向起作用造成的。如工具的磨损、或操作者的疲劳等系统性原因造成的。平顶型第四章直方图5、平顶型平顶型36第四章直方图6、锯齿形这种异常不是生产上的问题，是由于作直方图过程中分组过多、或测量时读数有误、或测量仪器精度不够等造成的。

锯齿型第四章直方图6、锯齿形锯齿型37第四章直方图7、陡壁型往往是经全数检查，剔出不合格品后的产品数据，作直方图时出现的状态。或是根据虚假数据作直方图时出现的状态。陡壁型第四章直方图7、陡壁型陡壁型38第四章直方图四、与规范界限的比较分析：当直方图的形状呈正常型时，即工序在此时此刻处于稳定状态时，还需要进一步将直方图同规范界限（即公差）进行比较，以分析判断工序满足标准公差要求的程度。常见的典型状态如下:第四章直方图四、与规范界限的比较分析：39第四章直方图1、理想型

图形对称分布，且两边有一定余量，是理想状态。这时可考虑在以后的生产中抽取少量的样品进行检验。

XMTL

TU理想型

第四章直方图1、理想型图形对称分布，X40第四章直方图2、偏心型平均值偏离公差中心使某一边余量很小。若工序状态稍有变坏，就会出现废品。应调整分布中心，使偏离量减少或使分布中心与公差中心M重合。XMTL

TU偏心型

第四章直方图2、偏心型平均值偏离公差中心X41第四章直方图3、无富裕型

完全没有余地，两边都有可能出现废品的潜在危险，一不小心就会超差。这时应设法缩小实际分布的范围，或在不影响质量的前提下适当增大公差范围。XMTL

TU无富裕型

第四章直方图3、无富裕型完全没有余地，两42第四章直方图4、能力富裕型

公差范围过分大于实际尺寸分布范围或质量过分满足标准要求，太不经济了。可以考虑改变工艺，缩小公差，或放松加工精度，以降低成本。XMTL

TU能力富裕型第四章直方图4、能力富裕型公差范围过分大于43第四章直方图5、能力不足型

已出现不合格品。这是由于质量波动太大，工序能力不足造成的。这时应设法缩小实际分布的范围，或在不影响质量的前提下适当增大过大过严的公差范围。XMTL

TU能力不足型

第四章直方图5、能力不足型已出现不合格品。X44第五章调查表一、定义：调查表是用来检查有关项目的表格。二、调查表的种类调查表以工作的种类或目的可分为记录用调查表、点检用调查表两种。第五章调查表一、定义：45第五章调查表（1）记录用(或改善用)调查表主要功用在于根据收集的数据以调查不良项目、不良原因、工程分布、缺点位置等情形。其中有:(a)原因、机械、人员、缺点、不良项目(b)位置(2)点检用调查表主要功用是为要确认作业实施、机械装备的实施情形,或为预防发生不良事故、确保安全时使用。如:机械定期保养点检表、登山装备点检表、不安全处所点检表

第五章调查表（1）记录用(或改善用)调查表主要功用在于根46第五章调查表四、调查表的作法(1)明确目的---将来要能提出改善对策数据,因此必需把握现状解析,与使用目的相配合(2)解决查检项目---可从因果图中选定的4-6项决定(3)决定抽检方式---全检、抽检(4)决定调查方式---调查基准、数量、时间与期间、调查对象等、并决定收集者、记录符号(5)设计表格实施调查第五章调查表四、调查表的作法47第五章调查表五、调查表的使用

数据收集完成应马上使用,首先观察整体数据是否代表某些事实?数据是否集中在某些项目或各项目之间是否有差异?是否因时间的经过而产生变化?另外也要特别注意周期性变化的特殊情况.第五章调查表五、调查表的使用

数据收集完成应马上使用48批次产品型号成品量（箱）抽样数（支）不合格品数（支）批不合格率（%）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1050051.011111………………………………………………………………………………250烤烟型1050061.211211合计25001250009900.880297458352810151255调查者：王XX日期：

年

月

日地点：卷烟车间第五章调查表如：成品抽样检验及外观不合格品项目调查表批次产品型号成品量抽样数不合格品数（支）批不合格率（%）外观49第六章分层法一、定义：分层法又叫分类法、分组法。是按照一定的方法，把收集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的方法。分层的目的在于把杂乱无章和错综复杂的数据加以归类汇总，使之能确切地反映客观事实。分层法的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小，而层次间差别尽可能大。第六章分层法一、定义：50第六章分层法二、分层的方法：1、按操作者或作业方法分层2、按机器设备分层3、按原料分层4、按时间分层5、按作业环境状况分层第六章分层法二、分层的方法：51第六章分层法三、分层法的应用步骤通常分层法要结合直方图、控制图等工具一起使用。其步骤为：1、收集数据；2、根据不同目的，选择分层标志；3、分层；4、按层归类；5、画分层直方图或其他统计图表，进一步分析。第六章分层法三、分层法的应用步骤52第六章分层法举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。第六章分层法举个例子：我国航空市场近几年随着53第七章散布图一、定义：也叫相关图。是表示两个变量之间变化关系的图。两个变量之间的关系，有些事存在着确定的关系，如圆的面积与半径之间就存在着完全确定的函数关系，知道其中一个就能算出另一个。但还有一种关系是非确定的依赖或制约关系，这就是散布图要研究的关系，如：食品中水分含量与霉变的关系、产品加工过程中的加工质量与人、机、料、法、环之间的关系、产品成本与原料、动力、各种费用之间的关系等。第七章散布图一、定义：54第七章散布图二、作用：判断与产品质量特性有关的人、机、料、法、环之间的各种关系，及其与各质量特性之间的因果关系，为质量改进提供信息。第七章散布图二、作用：55第七章散布图三.散布图制作的四个步骤:1.收集相对应数据,至少三十组以上,并且整理写到数据表上。2.找出数据之中的最大值和最小值。3.输出纵轴与横轴刻度,计算组距。4.将各组对应数据标示在坐标上。

第七章散布图三.散布图制作的四个步骤:56第七章散布图实例：硬度是钢产品的质量特性之一。产品加工过程的淬火温度与硬度存在着非确定的关系。现利用散布图分析硬度与淬火温度之间的关系，以确定质量改进点。第七章散布图实例：57第七章散布图1、收集成队数据收集生产相对稳定状态下的淬火温度值30个,并收集与淬火温度相对应的产品硬度30个。收集的数据应大于30对，否则，太少图形的相关性不明显，判断不准确。当然也不能太多，增加计算的工作量。制成下表。第七章散布图1、收集成队数据58第七章散布图序号淬火温度

X硬度Y序号淬火温度

X硬度Y序号淬火温度

X硬度Y181047118405221810442890561287051228505338504813830532388054484045

1483045248805758505415820462584050689059168204826880547870501786055278304688605118870552886052981042198304929860501082053208204430840492、整理成数据表第七章散布图序号淬火硬度Y序号淬火温度X硬度Y序号淬火59第七章散布图3、建立X-Y坐标：依据变量X（温度）和Y（硬度）画出横坐标轴和纵坐标轴横轴和纵轴的长度应基本相等，以便于分析相关关系

XY第七章散布图3、建立X-Y坐标：依据变量X（温度60第七章散布图4、打点YX

810830850870890钢的淬火温度与硬度散布图将表中各组数据一一对应地在坐标中标识出来。若有两组数据完全相同，则可用两重圈“◎”标识，若有三组数据完全相同，则可用三重圈标识。6055504540

第七章散布图4、打点YX81083061第七章散布图四、散布图的分析散布图的分析一来般来说有六种形态.1.在图中当X增加,Y也增加,也就是表示原因与结果有相对的正相关,如下图所示:XY0第七章散布图四、散布图的分析XY0622.散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这个时候X增加,一般Y也会曾加,但非相对性,也就是就X除了受Y的因素影响外,可能还有其它因素影响着X,有必要进行其它要因再调查,这种形态叫做似有正相关称为弱正相关XY02.散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这个时XY0633.当X增加,Y反而减少,而且形态呈现一直线发展的现象,这叫做完全负相关.如下图所示:Y0X3.当X增加,Y反而减少,而且形态呈现一直线发展的现象,这叫644.当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这时的X除了受Y的影响外,尚有其它因素影响X,这种形态叫作非显著性负相关,如下图所示:Y0X4.当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这时的X除了受Y的影响655.如果散布点的分布呈现杂乱,没有任何倾向时,称为无相关,也就是说X与Y之间没有任何的关系,这时应再一次先将数据层别化之后再分析,如下图所示:Y0X5.如果散布点的分布呈现杂乱,没有任何倾向时,称为无相关,也666.假设X增大,Y也随之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而开始减少,因此产生散布图点的分布有曲线倾向的形态,称为曲线相关,如下图所示:Y0X6.假设X增大,Y也随之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而67第八章控制图一、定义：控制图又称为管制图。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。

控制图分为两大类（计量值、计数值）,本章每一类举一例进行讲解。第八章控制图一、定义：68第八章控制图二、计量值管制图作为管制制程的计量值管制图,一方面以平均数管制图管制平均数的变化,以全距管制其变异的情形.本节将介绍平均数与全距管制图,将就管制图在制程中的每一步详加描述.计量值管制图的种类如下:数据名称管制图计量值平均数与全距管制图X—R管制图平均数与标准差管制图X—S管制图个别值管制图X管制图第八章控制图二、计量值管制图数据名称管制图计量值平均数与69实例:平均数与全距管制图某厂制造全铜棒,为控制其质量,选定内径为管制项目,并决定以X-R管制图来管制该制程的内径量度,并于每小时随机抽取5个样本测定,共收集最近制程的数据125个,将其数据依测定顺序及生产时间排列成25组,每组样本5个,每组样数5个,记录数据如下:样本组X1X2X3X4X5140403843412404239393934239414340440403942415423942434064341414041743383742418374343354094039424144实例:平均数与全距管制图某厂制造全铜棒,为控制其质量,选定内70样本组X1X2X3X4X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393839154039403948164246464747173640434143183739403842194037393943204740393640214037404342样本组X1X2X3X4X51039414136381140471样本组X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139样本组12345678各组平均数40.439.84140.441.241.241.239.6全距53434268样本组1011121314151617各组平均数394140.638.837.441.245.640.6全距55554957样本组X1X2X3X4X52239393940452331372样本组1819202122232425各组平均数39.239.640.440.440.434.640.642.2全距561166827计算如下:

X=40.264极差R=5.查系数表,当子组大小N=5时,A2=0.577，D4=2.114,D3=0样本组1819202122232425各组平均数39.23973X管制图上下限:CL==40.264UCL=+A2=43.4249LCL=-A2=37.1031X管制图上下限:CL==40.26474R管制图上下限:CL==5.48UCL==11.5867LCL==0R管制图上下限:CL==5.4875UCL=43.4CL=40.6LCL=37.10UCL=43.4CL=40.6LCL=37.1076R管制图UCL=11.59CL=5.40LCL=0R管制图UCL=11.59CL=5.40LCL=077分析结论在X管制图中有第16个及第23个样本组的点分别超出管制上限及管制下限,表示制程平均发生变化,而R管制图并无点超出界限或在界限上,表示制程变异并未增大。分析结论在X管制图中有第16个及第23个样本组的点分别78第八章控制图三、计数值管制图1.何谓计数值?商品制造的质量评定标准有计量型态,例如:直径,容量;然而有些质量特性定义为「良品或不良品」将更合理.所谓计数值就是可以计数的数据,如不良品数,缺点数等.2.计数值管制图的类型数据名称管制图计数值不良率管制图P管制图不良个数管制图PN管制图缺点数管制图C管制图单位缺点数管制图U管制图第八章控制图三、计数值管制图数据名称管制图计数值不良率管79P管制图实例样品不良率计算公式为:P=标准差公式为:S=X:表示不良品数N:表示样品数P管制图实例样品不良率计算公式为:80上下限计算公式如下:管制上限(ucl):=+3(为平均不良率,n为样本数)中心线(cl):管制下限(lcl)=-3上下限计算公式如下:管制上限(ucl):=+381例:宝光厂生产的产品包装袋,检验其底部是否有破损即包装为不良品,取30个样本,每个样本数为50个,这些样本是在机器每天三班制的连续工作每半小时取一次而得.

样本数

不良数

样本数

不良数

样本数

不良数1811521102161224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010例:宝光厂生产的产品包装袋,检验其底部是否有破样本数82计算结果如下:平均不良率P==0.233(CL)用P作为真实过程不合格的估计值,可以计算管制上限和下限,如下:UCL=P+3=0.412LCL=P-3=0.054计算结果如下:平均不良率P==0.2383P管制图如下:UCL=0.41CL=0.23LCL=0.05P管制图如下:UCL=0.41CL=0.23LCL=0.0584针对管制图进行分析

由管制图中我们可以发现来自样本12及25的两点超出管制上限,故制程是在非管制状态,必须进一步探讨是否有异常原因。分析样本12得知,在这半小时里,有一批新进的包装袋被使用,所以这异常的现象是由于新原料加入引起。而在样本25那半小时,有一个没有经验的员工在操作此机器,而使样本25有这么高的不良率。

针对管制图进行分析由管制图中我们可以发现来自样本1285第八章控制图四、控制图的判断标准1．判断稳态的准则稳态是生产过程追求的目标。那么如何用控制图判断过程是否处于稳态？为此，需要制定判断稳态的准则。判稳准则：在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态：（1）连续25个点子都在控制界限内；（2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外；（3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。第八章控制图四、控制图的判断标准86第八章控制图2．判断异常的准则点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。同时对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。若界内点排列非随机，则判断异常。判断异常的准则：符合下列各点之一就认为过程存在异常因素：（1）点子在控制界限外或恰在控制界限上的点子排列；（2）链：连续链，连续7个点以上排列在一侧；间断链，大多数点在一侧;（3）多数点靠近控制界限（在2一3倍的标准差区域内出现）;（4）倾向性与周期性。第八章控制图2．判断异常的准则87七大手法口决鱼骨追原因查检集数据排列抓重点直方显分布散布看相关管制找异常层别作解析七大手法口决鱼骨追原因88谢谢大家！谢谢大家！89质量管理七大手法学习质量管理90学习内容第一章数据与图表第二章因果图第三章排列图第四章直方图第五章调查表第六章分层法第七章散布图第八章控制图学习内容第一章数据与图表91第一章数据与图表一.何谓数据?

数据就是根据测量所得到的数值和资料等事实.因此形成数据最重要的基本观念就是:数据=事实二.运用数据应注意的重点:1.收集正确的数据2.避免主观的判断3.要把握事实真相第一章数据与图表一.何谓数据?92第一章数据与图表三.数据的种类（一）定量数据1、长度.时间.重量等测量所得数据,也称计量值;(特点连续不间断)2、以缺点数,不良品数来作为计算标准的数值称为计数值.(特点离散性数据)（二）定性数据:以人的感觉判断出来的数据,例如:水果的甜度或衣服的美感.四.整理数据应注意的事项1.问题发生要采取对策之前,一定要有数据作为依据．2.要清楚使用的目的．3.数据的整理,改善前与改善后所具备条件要一致．4.数据收集完成之后,一定要马上使用.第一章数据与图表三.数据的种类93第二章因果图一.何谓因果图?一个问题的特性受到一些要因的影响时,我们将这些要因加以整理,成为有相互关系而且有条理的图形,这个图形称为因果图.由于形状就像鱼的骨头,所以又叫做鱼骨图.

第二章因果图一.何谓因果图?94第二章因果图二、用逻辑推理法制作因果图的步骤

1.确定品质的特征。

2.将质量特性写在纸的右侧,从左至右画一箭头(主骨),将结果用方框框上。

3.列出影响大骨(主要原因)的原因,也就是第二层次原因作为中骨,接着列出第三层次原因(小骨)。

4.根据对结果影响的重要程度,标出重要因素。

5.在鱼骨图中标出必要信息。第二章因果图二、用逻辑推理法制作因果图的步骤

1.确定品95第二章因果图举例：（一）决定问题的特性（二）画一粗箭头,表示制程为什么饭菜不好吃？第二章因果图举例：为什么饭菜不好吃？96第二章因果图（三）原因分类成几个大类,且以圈起来---中骨（四）加上箭头的大分枝,约60°插到母线—小骨材料方法锅子人为什么饭菜不好吃？第二章因果图（三）原因分类成几个大类,且以圈起来---中97（五）寻求中、小原因,并圈出重点时间材料人方法锅子为什么饭菜不好吃？不熟练第二章因果图（五）寻求中、小原因,并圈出重点时间材料人方法锅子为什么饭菜98第二章因果图三、用发散整理法绘制因果图的步骤1.决定问题或质量的特征2.尽可能找出所有可能会影响结果的因素3.找出各种原因之间的关系,在鱼骨图中用箭头联接4.在鱼骨图中标出必要信息此方法包括两项活动:一找原因;二系统整理出这些原因

第二章因果图三、用发散整理法绘制因果图的步骤99第二章因果图第二章因果图100第二章因果图四、因果图注意事项1、确定原因时应集思广益2、确定原因应尽可能具体3、有多少质量特性，就要绘制多少张因果图4、客观评价每个因素的重要性5、不断改进第二章因果图四、因果图注意事项101第三章排列图一、定义排列图是为了对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术。二、制作排列图的步骤（一）确定所要调查的问题及如何收集数据1、选题，确定要调查的问题是哪一类，如不合格项目、损失金额、事故等等。2、确定问题调查的期间，如从3月1日到4月1日。3、确定哪些数据是必要的，以及如何将数据分类，如：按不合格类型分、或按机台分、或按工序分等。第三章排列图一、定义102第三章排列图4、确定数据收集的方法，以及在什么时候收集。（二）设计一张数据记录表（三）将数据填入表中，并合并。（四）制作排列图数据表，表中列有缺陷类别，发生频数，频率、累计频率（如图）序号缺陷类别发生频数频率%累计频率%1顶部充不满10860602气孔4022.282.23成型不良147.8904表面疵点73.993.95色斑42.296.16变形31.797.87其它42.2100合计180100第三章排列图4、确定数据收集的方法，序号缺陷类别发生频率103第三章排列图（五）按发生频数从大到小顺序，将数据填入表中。（六）画两根纵轴和一根横轴，左边纵轴标上频次的刻度，最大刻度为总频次；右边纵轴标上累计频次的刻度，最大刻度为100%；横轴将频次从大到小依次列出各项。（七）在横轴上按频次大小画出矩形，高度代表各缺陷频次的大小。第三章排列图（五）按发生频数从大到小顺序，将数据填104第三章排列图（八）在每个直方住右侧上方标上累计值，描点连线。（九）在图上记入有关必要事项。如图：第三章排列图（八）在每个直方住右侧上方标上累计值，105第三章排列图020406080100120140160180080%60%40%20%100%顶部充不满气孔成型不良表面疵点色斑变形其它1084014743460%82.2%90%93.9%96.1%97.8%频数从排列图可以看出，“顶部充不满”缺陷是缺陷的症结所在，必须进一步分析其原因，并加以解决。累计频数第三章排列图0204060801001201401601106第三章排列图三、排列图的分类根据用途可将排列图分为分析现象用排列图和分析原因用排列图。1、分析现象用排列图（常与不良结果有关，如：质量、成本、交货期、安全等）2、分析原因用排列图（常与过程因素有关，如：操作者、机器、原材料、作业方法等）第三章排列图三、排列图的分类107第三章排列图四、排列图与因果图的结合使用要解决质量问题，可将几种方法结合使用。将排列图和因果图结合起来特别有效。如：1、选题时可用排列图确定主要不合格项。2、确定主要不合格项后，用因果图探讨各因素对不合格的影响，并进行验证，找出主要原因，制定对策。3、改进后可再使用排列图比较改进前后数据，以判断改进效果。第三章排列图四、排列图与因果图的结合使用108第四章直方图一、定义直方图法是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理后，用一系列等宽的矩形来表示的数据。第四章直方图一、定义109第四章直方图二、直方图的制作步骤:1.收集数据并记录.2.找出数据中的最大值与最小值.3.计算全距（全距:在所有数据中的最大值与最小值的差）.4.决定组数与组距.（1）决定组数一般对数据分组可参考下表:组数过少,虽可得到相对简单的表格,但却失去次数分配的本质;组数过多,虽然表列详尽,但无法达到简化的目的。数据数组数50-1006-10100-2507-12250个以上10-20第四章直方图二、直方图的制作步骤:数据数组数50-100110第四章直方图（2）决定组距组距=全距/组数组距一般取5,10或2的倍数5.决定各组的上组界与下组界.最小一组的下组界=最小值-测定值的最小位数/2测定值的最小位数确定方法:如数据为整数,取1;如数据为小数,取小数所精确到的最后一位(0.1;0.01;0.001……)最小一组的上组界=下组界+组距第二组的下组界=最小一组的上组界其余以此类推第四章直方图（2）决定组距111第四章直方图6.决定组的中心点.各组的组中点=下组距+组距/27.制作频数分配表.

将所有数据依其数值大小划记号于各组的组界内并计算出其次数。8.制作直方图.

以横轴表示各组的组中点,纵轴表示次数,绘出直方图。第四章直方图6.决定组的中心点.112第四章直方图实例：某电缆厂有两台生产设备,最近,经常有不符合规格值(135-210g)异常产品发生,今就A,B两台设备分别测定50批产品,请解析并回答下列回题:1.作全距数据的直方图2.作A,B两台设备的直方图3.叙述由直方图所得的情报第四章直方图实例：某电缆厂有两台生产设备,最近,经常113收集数据如下A设备B设备172179168165183156148165152161168188184170172167150150136123169182177186150161162170139162179160185180163132119157157163187169194178176157158165164173173177167166179150166144157162176183163175161172170137169153167174172184188177155160152156154173171162167160151163158146165169176155170153142169148155收集数据如下A设备B设备172179168165183156114第四章直方图解:1.全体数据之最大值为194,最小值为119根据经验值取组数为10组距=(194-119)/10=7.5取8最小一组的下组界=最小值-测定值的最小位数/2=119-1/2=118.5最小一组的上组界=下组界+组距=118.5+8=126.5第四章直方图解:1.全体数据之最大值为194,最小值为1115作次数分配表序号组界组中点全体A设备B设备次数次数次数1118.5~126.5122.5222126.5~134.5130.5113134.5~142.5138.5444142.5~150.5146.58175150.5~158.5154.5172156158.5~166.5162.5218137166.5~174.5170.5231678174.5~182.5178.5141319182.5~190.5186.59910190.5~198.5194.511合计1005050作次数分配表序号组界组中点全体A设备B设备次数次数次数111116全体数据的直方图SL=135SU=210全体数据的直方图SL=135SU=210117A设备的直方图SL=135SU=210A设备的直方图SL=135SU=210118B设备的直方图SU=210SL=135B设备的直方图SU=210SL=135119项目全体A设备B设备形状稍偏左正常稍偏左分布中心与规格中心值相比较,稍微偏左,若变动大,则有超出规格下限可能全部在规格界限内,没有不良品出现分布中心与规格中心值相比较,稍微偏左,若变动大,则有超出规格下限的可能B设备可能发生超出规格下限的可能,因此,有必要加以改善,使数据平均值右移到规格中心。A设备若能使CP值【工序能力指数，是指工序在一定时间里，处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。】再小,则将更好。结论项目全体A设备B设备形状稍偏左正常稍偏左分布中心与规格中心值120第四章直方图三、直方图的类型1、标准型特点是中间高两边逐渐降低，近似对称。数据的平均值与最大值和最小值相同或接近，平均值附近的数据频数最多。可判断工序运行正常，生产处于稳定状态。第四章直方图三、直方图的类型121第四章直方图2、偏向型分左偏型和右偏型。特点是高峰偏向一侧，另一侧呈缓坡状。一般有形位公差要求（只控制一侧界限）的特性值分布、计数值的分布往往呈偏向性，这属于正常的情况。但是也有技术上的原因造成的偏态。如由加工习惯造成的对孔的加工，特性值往往偏小，易出现左偏型；对轴的加工特性值往往偏大，易出现右偏型。偏向型

第四章直方图2、偏向型偏向型122第四章直方图3、双峰型特点是有两个高峰。这是由于数据来自不同的总体造成的。如把来自两个工人或两批原材料或两台设备或两个厂家生产的产品混在一起作直方图造成的。双峰型第四章直方图3、双峰型双峰型123第四章直方图4、孤岛型形成的原因：测量工具有误差；原材料混杂或一时有变化；加工工具突然磨损；短时间内由不熟练工人替班；操作疏忽；混入规范不同的产品等。

孤岛型第四章直方图4、孤岛型孤岛型124第四章直方图5、平顶型往往是由于生产过程中，某种缓慢的倾向起作用造成的。如工具的磨损、或操作者的疲劳等系统性原因造成的。平顶型第四章直方图5、平顶型平顶型125第四章直方图6、锯齿形这种异常不是生产上的问题，是由于作直方图过程中分组过多、或测量时读数有误、或测量仪器精度不够等造成的。

锯齿型第四章直方图6、锯齿形锯齿型126第四章直方图7、陡壁型往往是经全数检查，剔出不合格品后的产品数据，作直方图时出现的状态。或是根据虚假数据作直方图时出现的状态。陡壁型第四章直方图7、陡壁型陡壁型127第四章直方图四、与规范界限的比较分析：当直方图的形状呈正常型时，即工序在此时此刻处于稳定状态时，还需要进一步将直方图同规范界限（即公差）进行比较，以分析判断工序满足标准公差要求的程度。常见的典型状态如下:第四章直方图四、与规范界限的比较分析：128第四章直方图1、理想型

图形对称分布，且两边有一定余量，是理想状态。这时可考虑在以后的生产中抽取少量的样品进行检验。

XMTL

TU理想型

第四章直方图1、理想型图形对称分布，X129第四章直方图2、偏心型平均值偏离公差中心使某一边余量很小。若工序状态稍有变坏，就会出现废品。应调整分布中心，使偏离量减少或使分布中心与公差中心M重合。XMTL

TU偏心型

第四章直方图2、偏心型平均值偏离公差中心X130第四章直方图3、无富裕型

完全没有余地，两边都有可能出现废品的潜在危险，一不小心就会超差。这时应设法缩小实际分布的范围，或在不影响质量的前提下适当增大公差范围。XMTL

TU无富裕型

第四章直方图3、无富裕型完全没有余地，两131第四章直方图4、能力富裕型

公差范围过分大于实际尺寸分布范围或质量过分满足标准要求，太不经济了。可以考虑改变工艺，缩小公差，或放松加工精度，以降低成本。XMTL

TU能力富裕型第四章直方图4、能力富裕型公差范围过分大于132第四章直方图5、能力不足型

已出现不合格品。这是由于质量波动太大，工序能力不足造成的。这时应设法缩小实际分布的范围，或在不影响质量的前提下适当增大过大过严的公差范围。XMTL

TU能力不足型

第四章直方图5、能力不足型已出现不合格品。X133第五章调查表一、定义：调查表是用来检查有关项目的表格。二、调查表的种类调查表以工作的种类或目的可分为记录用调查表、点检用调查表两种。第五章调查表一、定义：134第五章调查表（1）记录用(或改善用)调查表主要功用在于根据收集的数据以调查不良项目、不良原因、工程分布、缺点位置等情形。其中有:(a)原因、机械、人员、缺点、不良项目(b)位置(2)点检用调查表主要功用是为要确认作业实施、机械装备的实施情形,或为预防发生不良事故、确保安全时使用。如:机械定期保养点检表、登山装备点检表、不安全处所点检表

第五章调查表（1）记录用(或改善用)调查表主要功用在于根135第五章调查表四、调查表的作法(1)明确目的---将来要能提出改善对策数据,因此必需把握现状解析,与使用目的相配合(2)解决查检项目---可从因果图中选定的4-6项决定(3)决定抽检方式---全检、抽检(4)决定调查方式---调查基准、数量、时间与期间、调查对象等、并决定收集者、记录符号(5)设计表格实施调查第五章调查表四、调查表的作法136第五章调查表五、调查表的使用

数据收集完成应马上使用,首先观察整体数据是否代表某些事实?数据是否集中在某些项目或各项目之间是否有差异?是否因时间的经过而产生变化?另外也要特别注意周期性变化的特殊情况.第五章调查表五、调查表的使用

数据收集完成应马上使用137批次产品型号成品量（箱）抽样数（支）不合格品数（支）批不合格率（%）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1050051.011111………………………………………………………………………………250烤烟型1050061.211211合计25001250009900.880297458352810151255调查者：王XX日期：

年

月

日地点：卷烟车间第五章调查表如：成品抽样检验及外观不合格品项目调查表批次产品型号成品量抽样数不合格品数（支）批不合格率（%）外观138第六章分层法一、定义：分层法又叫分类法、分组法。是按照一定的方法，把收集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的方法。分层的目的在于把杂乱无章和错综复杂的数据加以归类汇总，使之能确切地反映客观事实。分层法的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小，而层次间差别尽可能大。第六章分层法一、定义：139第六章分层法二、分层的方法：1、按操作者或作业方法分层2、按机器设备分层3、按原料分层4、按时间分层5、按作业环境状况分层第六章分层法二、分层的方法：140第六章分层法三、分层法的应用步骤通常分层法要结合直方图、控制图等工具一起使用。其步骤为：1、收集数据；2、根据不同目的，选择分层标志；3、分层；4、按层归类；5、画分层直方图或其他统计图表，进一步分析。第六章分层法三、分层法的应用步骤141第六章分层法举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。第六章分层法举个例子：我国航空市场近几年随着142第七章散布图一、定义：也叫相关图。是表示两个变量之间变化关系的图。两个变量之间的关系，有些事存在着确定的关系，如圆的面积与半径之间就存在着完全确定的函数关系，知道其中一个就能算出另一个。但还有一种关系是非确定的依赖或制约关系，这就是散布图要研究的关系，如：食品中水分含量与霉变的关系、产品加工过程中的加工质量与人、机、料、法、环之间的关系、产品成本与原料、动力、各种费用之间的关系等。第七章散布图一、定义：143第七章散布图二、作用：判断与产品质量特性有关的人、机、料、法、环之间的各种关系，及其与各质量特性之间的因果关系，为质量改进提供信息。第七章散布图二、作用：144第七章散布图三.散布图制作的四个步骤:1.收集相对应数据,至少三十组以上,并且整理写到数据表上。2.找出数据之中的最大值和最小值。3.输出纵轴与横轴刻度,计算组距。4.将各组对应数据标示在坐标上。

第七章散布图三.散布图制作的四个步骤:145第七章散布图实例：硬度是钢产品的质量特性之一。产品加工过程的淬火温度与硬度存在着非确定的关系。现利用散布图分析硬度与淬火温度之间的关系，以确定质量改进点。第七章散布图实例：146第七章散布图1、收集成队数据收集生产相对稳定状态下的淬火温度值30个,并收集与淬火温度相对应的产品硬度30个。收集的数据应大于30对，否则，太少图形的相关性不明显，判断不准确。当然也不能太多，增加计算的工作量。制成下表。第七章散布图1、收集成队数据147第七章散布图序号淬火温度

X硬度Y序号淬火温度

X硬度Y序号淬火温度

X硬度Y181047118405221810442890561287051228505338504813830532388054484045

1483045248805758505415820462584050689059168204826880547870501786055278304688605118870552886052981042198304929860501082053208204430840492、整理成数据表第七章散布图序号淬火硬度Y序号淬火温度X硬度Y序号淬火148第七章散布图3、建立X-Y坐标：依据变量X（温度）和Y（硬度）画出横坐标轴和纵坐标轴横轴和纵轴的长度应基本相等，以便于分析相关关系

XY第七章散布图3、建立X-Y坐标：依据变量X（温度149第七章散布图4、打点YX

810830850870890钢的淬火温度与硬度散布图将表中各组数据一一对应地在坐标中标识出来。若有两组数据完全相同，则可用两重圈“◎”标识，若有三组数据完全相同，则可用三重圈标识。6055504540

第七章散布图4、打点YX810830150第七章散布图四、散布图的分析散布图的分析一来般来说有六种形态.1.在图中当X增加,Y也增加,也就是表示原因与结果有相对的正相关,如下图所示:XY0第七章散布图四、散布图的分析XY01512.散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这个时候X增加,一般Y也会曾加,但非相对性,也就是就X除了受Y的因素影响外,可能还有其它因素影响着X,有必要进行其它要因再调查,这种形态叫做似有正相关称为弱正相关XY02.散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这个时XY01523.当X增加,Y反而减少,而且形态呈现一直线发展的现象,这叫做完全负相关.如下图所示:Y0X3.当X增加,Y反而减少,而且形态呈现一直线发展的现象,这叫1534.当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这时的X除了受Y的影响外,尚有其它因素影响X,这种形态叫作非显著性负相关,如下图所示:Y0X4.当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这时的X除了受Y的影响1545.如果散布点的分布呈现杂乱,没有任何倾向时,称为无相关,也就是说X与Y之间没有任何的关系,这时应再一次先将数据层别化之后再分析,如下图所示:Y0X5.如果散布点的分布呈现杂乱,没有任何倾向时,称为无相关,也1556.假设X增大,Y也随之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而开始减少,因此产生散布图点的分布有曲线倾向的形态,称为曲线相关,如下图所示:Y0X6.假设X增大,Y也随之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而156第八章控制图一、定义：控制图又称为管制图。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。

控制图分为两大类（计量值、计数值）,本章每一类举一例进行讲解。第八章控制图一、定义：157第八章控制图二、计量值管制图作为管制制程的计量值管制图,一方面以平均数管制图管制平均数的变化,以全距管制其变异的情形.本节将介绍平均数与全距管制图,将就管制图在制程中的每一步详加描述.计量值管制图的种类如下:数据名称管制图计量值平均数与全距管制图X—R管制图平均数与标准差管制图X—S管制图个别值管制图X管制图第八章控制图二、计量值管制图数据名称管制图计量值平均数与158实例:平均数与全距管制图某厂制造全铜棒,为控制其质量,选定内径为管制项目,并决定以X-R管制图来管制该制程的内径量度,并于每小时随机抽取5个样本测定,共收集最近制程的数据125个,将其数据依测定顺序及生产时间排列成25组,每组样本5个,每组样数5个,记录数据如下:样本组X1X2X3X4X5140403843412404239393934239414340440403942415423942434064341414041743383742418374343354094039424144实例:平均数与全距管制图某厂制造全铜棒,为控制其质量,选定内159样本组X1X2X3X4X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393