QC七大手法培训4

首先，什么是QC？QC：QualityControl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

从上个世纪60年代开始，日本的企业通过运用QC七大手法，收集工作现场的数据并进行分析，大大地改善了产品的品质，使日本的产品成为“品质”的代名词。70年代初，日本人大力推行QCC活动，除了重视现场的数据分析外，并逐步运用一些新的品管手法，对工作现场伙伴的情感表达和语言文字资料进行分析，并逐渐演译成新的品管手法。QC七大手法是将散漫无章的语言资料变成逻辑思考的一种方法，也是一种事先考虑不利因素的方法，它通过运用系统化的图形，呈现计划的全貌，防止错误或疏漏发生。旧QC七大手法层别法1.检查表-调查数据用于分析数据的定义：数据，就是根据测量所得到的数值和资料等事实。收集数据时应注意的重点收集正确的数据。避免主观的判断。要把握事实真相1.检查表-调查数据用于分析检查表检查表定义：

检查表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具，将需要检查的内容或者项目一一列举出来，定期或不定期地逐项检查，并将问题点记录下来。主要作为点检用检查表或记录用检查表。1.检查表-调查数据用于分析1.检查表-调查数据用于分析记录用检查表：又称改善用查检表，以符号、记号或数字（如□、√、×、正……）记录的图表，常用于不良原因和不良项目的记录。电视故障投诉状况检查表1.检查表-调查数据用于分析2.点检用检查表：又称备忘点检表，常用于机械设备与活动作业的确认。这种检查表主要是调查作业过程中的情形，可防止作业上的疏忽或遗漏。1.检查表-调查数据用于分析1.检查表-调查数据用于分析决定研究的目的及所要收集的数据。决定查检表的格式。决定记录形式。决定收集数据的方法。制表的步骤：注意事项：查检收集完成的数据应马上使用。（数据的时效性）数据是否集中在某些项目或某些时段？是否因时间的经过而产生变化？适当保留过去、现在及未来的记录，以便日后比较。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：：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（135~210g），样本数数：A设备50批，B设备50批。范例12.层别法-从不同的角角度看问题题从全体数据据的直方图图中难以找找到异常原原因是由哪哪台设备引引起的范例12.层别法-从不同的角角度看问题题范例12.层别法-从不同的角角度看问题题范例22.层别法-从不同的角角度看问题题××公司某天白白班、中班班、夜班共共制造出不不良品200个，品管部部为了得到到更明确的的信息，以以便采取措措施进行改改善，从白白班、中班班、夜班的的角度对不不良品进行行层别分析析。表3不同班次不不良品层别别分析班次不良品占比白班2010%中班3015%夜班15075%合计200100%结论：从层层别分析来来看，夜班班是造成不不良品的主主要班次，，应优先采采取措施进进行改善。。范例32.层别法-从不同的角角度看问题题某工厂有三三个设备，，生产中发发生的产品品缺失总是是居高不下下，上半年年平均缺失失148次，于是对对缺失情况况进行深层层分析。范例32.层别法-从不同的角角度看问题题519983.柏拉图-找出主要原原因3.柏拉图-找出主要原原因意大利经济济学家Pareto（柏拉图））于1897年分析社会会经济结构构时，发现现意大利80%的财富集中中在20%的富人身上上，于是将将所得大小小与拥有所所得的关系系加以整理理，发现有有一定的方方程式可以以表示，称称为“柏拉图法则则”。1907年美国经济济学家Lorenz使用“累计分配曲曲线”描绘“柏柏拉图法则则”，也就就是经济学学所称的““劳伦兹曲线线”。美国品管专专家Juran（朱兰博士士）将劳伦伦兹曲线应应用于品管管上，同时时创出“重要的少数数，琐细的的多数”的见解，，并借用Pareto的名字，将将此现象定定为“柏拉拉图原理””。“柏拉图法”由品管圈圈（QCC）创始人日日本石川馨馨博士介绍绍到品管圈圈的活动中中使用，成成为QC七大手法之之一。柏拉图的由由来3.柏拉图-找出主要原原因在质量管理理过程中，，要解决的的问题很多多，但往往往不知从哪哪里着手，，但事实上上大部分的的问题，只只要能找出出几个影响响较大的原原因，并加加以处置及及控制，就就可解决问问题的80%以上（二八原则）。柏拉图就是是根据收集集的数据，，将不良原因，不良状况况，以层别分类为基础，计计算出各项项所产生的的数据（如如不良率，，损失金额额）及所占的比例例，再依照大小顺序排排列，再加上累积值的图形。柏拉图可以以帮助我们们找到关键问题及及影响程度度（TOP3），适用于于计数值项项目的统计计分析，因因此也有人人称其为ABC图，又因为柏柏拉图的排排列是从大大到小，又又称为排列图3.柏拉图-找出主要原原因柏拉图的用用途找到关键的的问题在诸多问题题中找出当当前最关键键、最重要要、影响最最大的问题题。掌握重要的的要因虽然问题的的原因很多多，但影响响较大的只只不过其中中的2~3项而已，改改善使只要要把握其中中的TOP3~4就行了。确认改善的的效果通过改善前前后的两个个柏拉图累累计比例的的对比，可可以很明显显地确认改改善的效果果柏拉图不仅仅限于品质不良的改善，亦亦可以使用用在工作中中的任何问题上。实施步骤3.柏拉图-找出主要原原因步骤一：收收集数据根据改善的的目的，用用层别法从“结果分分类”或““原因分类类”着手解解析数据，，层别分类类项目不宜太多，但要全面满足问题的的需要。步骤二：数数据整理制作数据汇汇总表，对对数据进行行处理，按按从大到小的顺序进行行排序，并并计算各项项比例及累计百分比比。步骤三：绘绘制柏拉图图画出横轴纵纵轴，横轴轴表示研究究的项目、、原因，左左边纵轴表表示项目的的数据值，，右边纵轴轴表示累计计百分比。。3.柏拉图-找出主要原原因步骤四：记记入必要事事项标题：如2015年5月产品不良良项目的柏柏拉图分析析；项目别：如安装装不良、工工人熟练度度不够、焊焊缝问题等等；数据收集的的区间：如5月1日~5月30日数据合计：如共100件制作人：XXX实施步骤3.柏拉图-找出主要原原因实施步骤步骤五：分分析柏拉图图找出前面累累计比例（（一般为70%到80%）较大的几几项，列入入重点解决决的对象；；对重点项目目进行原因因分析，可可用特性要要因图进行行剖析，制制定改善措措施；执行改善措措施，并根根据改善前前后的数据据对比重新新绘制柏拉拉图，进行行效果确认认3.柏拉图-找出主要原原因注意事项：：对于原因项项目中所占占比例较小但项目多的可用“其他”代替，放放于最右端端，“其他他”项不大大于前几项项，若大于于则进行细细分。重点把握，，一般而言言前三项的累计比例例应在50~80%之间，分类类是前提。。改善前后对对比：改善后项目目别大小会会变化，按按大小顺序序重新排列列；前后比较的的基准一致，刻度比例应应相同。3.柏拉图-找出主要原原因范例11.收集数据2012年3月底XX厂仓库按采采购类别的的明细类别金额（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-找出主要原原因2.数据整理范例1对各类别的的金额按从从大到小排排列，并计计算出累计计百分比：：3.柏拉图-找出主要原原因范例13.绘制柏拉图图制作人：XXX3.柏拉图-找出主要原原因4.柏拉图分析析范例1根据上图结结果，发现现市构件和控制器占总库存金金额的70%，列为重点点解决对象象。对这两项进进行进一步步的分析，，可再利用用柏拉图法或者特性要因图图进行分析，，制定改善措施。3.柏拉图-找出主要原原因范例15.改善后的数数据整理制作人：XXX3.柏拉图-找出主要原原因范例16.改善前后的的效果对比比3.柏拉图-找出主要原原因EXCEL实际操作4.直方图-展示过程的的分布情况况直方图4.直方图-展示过程的的分布情况况在质量管理理中，如何何预测并监控控产品质量状状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问问题图表化处理理的工具。它它通过对收收集到的貌似无序的数据进行行处理，来来反映产品质量的的分布情况，判断和预预测产品质质量及不合合格率。简单来说，，直方图就就是把特性性值（如长长度、时间间、温度等等）的数据据分成几个个组，计算算各组的数数据制作成成频数表的的图表。直方图的定定义4.直方图-展示过程的的分布情况况直方图的目目的：⑴了解分配配的形态，，观察过程程是否异常常。⑵计算制程程能力（满满足产品质质量要求的的程度）。。⑶过程分析析与控制。。⑷观察数据据的真伪（（发现异常常值）。⑸计算产品品的不合格格率。⑹求平均值值与标准差差。⑺可用以制制定规格界界限。⑻与规格或或标准值比比较。⑼调查是否否混入两个个以上的不不同群体。。⑽了解设计计控制是否否合乎过程程控制。例：计算不不合格率为为32.25%4.直方图-展示过程的的分布情况况直方图的制制作步骤：：步骤一：收收集数据收集数据时时，对于抽抽样分布必必须特别注注意，不可可取部分样样品，应全全部均匀地地加以随机机抽样。所所收集的数数据个数应应大于50以上。例:某厂成品尺尺寸规格为为130至160mm，今按随机机抽样方式式抽取60个样本，其其测定值如如附表，试试制作直方方图。4.直方图-展示过程的的分布情况况步骤二：找找出数据中中的最大值值(L)与最小值(S)先从各行（（或列）求求出最大值值，最小值值，再予比比较。最大值用““□”框起起来，最小小值用“○○”框起来来求得最大值L=148最小值S=1214.直方图-展示过程的的分布情况况步骤三：求求极值（R）数据最大值值(L)-最小值(S)=极差(R)例：R=148-121=27步骤四：决决定组数⑴组数过少，虽然可得得到相当简简单的表格格，却失去去次数分配配的本质与与意义；组数过多，虽然表格格详尽，但但无法达到到简化的目目的。通常，应先先将异常值剔除除再进行分组组。⑵一般可用用数学家史史特吉斯提提出的公式式，根据测定次数n来计算组数k，公式为：：k=1+3.32logn例：n=60则k=1+3.32log60=1+3.32(1.78)=6.9即约可分为为6组或7组⑶另外可参参照右表对对数据分组组（经验法则）例：取7组4.直方图-展示过程的的分布情况况步骤五：定定组距（H）⑴组距H=极差R÷组数K⑵为便于计计算平均数数及标准差差，组距常常取为2，5或10的倍数。例：H=27/7=3.86，组距取4步骤六：求求各组上限限，下限(小－＞大)第一组下组组界＝最小小值－最小小测定值／／2第一组上组组界＝下组组界＋组距距（以此类推推）例：第一组=121-1/2=120.5～124.5第二组=124.5～128.5第三组=128.5～132.5第四组=132.5～136.5第五组=136.5～140.5第六组=140.5～144.5第七组=144.5～148.54.直方图-展示过程的的分布情况况步骤七：求求组中点组中点值=（上组界＋＋下组界））／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-展示过程的的分布情况况步骤八：做做次数分配配表将所有数据据，按其数数值大小记记在各组的的组界内，，并计算其其次数。次数分配表表4.直方图-展示过程的的分布情况况步骤九：制制作直方图图1.以各组内的的次数为高高，组距为为宽，每一一组上画成成矩形，完完成直方图图。2.在图的右上上角记入相相关数据（（测量次数数n，平均值x，标准差σ…），并划出出规格的上上、下限。。3.填入必要事事项：产品品名称、工工序名称、、时间、制制作日期、、制作者120.5124.5128.5132.5136.5140.5144.5148.54.直方图-展示过程的的分布情况况直方图形态态的观察分分析：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-展示过程的的分布情况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-展示过程的的分布情况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-展示过程的的分布情况况补充：过程程精密度Cp的求法Cp是指过程满满足技术要要求的能力力，常用客客户满意的的偏差范围围除以六倍倍的西格玛玛的结果来来表示。4.直方图-展示过程的的分布情况况根据Cp的大小判断断过程能力力的好坏（（偏差越小小越好）4.直方图-展示过程的的分布情况况6σ5.特性要因图图-寻找因果关关系5.特性要因图图-寻找因果关关系特性要因图图——是日本管理理大师石川馨博士在1952年所创的一一种把握结果（特性）与与原因（要因）的的又方便又又有效的方方法，又叫叫“石川图”。其主要目的的在阐述因果关关系，发现问题题根本原因因，亦被称称为“因果图”，因其形形状像鱼骨骨架，也被被称为“鱼骨图”。5.特性要因图图-寻找因果关关系一个质量问题的发生往往往不是单纯纯一种或几几种原因的的结果，而而是多种因素综综合作用的结果。要要从这些错综复杂的因素中理理出头绪，，抓住关键因因素，就需要利利用科学方方法，从质质量问题这这个“结果”出发，依靠靠群众，集思广益，由表及里里，逐步深深入，直到到找到根源为止。因果图就是是用来根据据结果寻找找原因的一一种QC手法。可以以使我们的的工作更系系统化,条理化,科学化。概述5.特性要因图图-寻找因果关关系特性要因图图可以用来来分析的问问题类型(1)、表示产品品质量的特特性：尺寸、强强度、寿命命、不合格格率、废品品件数、纯纯度、透光光度等；(2)、费用特性性：价格、收收率、工时时数、管理理费用等；；(3)、产量特性性：产量、交交货时间、、计划时间间等(4)、其他特性性：出勤率、、差错件数数、合理化化建议件数数5.特性要因图图-寻找因果关关系特性要因图图的思考原原则(1)脑力激荡法法(2)5W1H法(WhatWhereWhenWhoWhyHow)(3)5M1E法(Man、Machine、Material、Method、Measurement、Environment；人、机、、料、法、、环、测)(3)5Why法5.特性要因图图-寻找因果关关系不要批评构构想欢迎自由联联想创意越多越越好欢迎搭便车车，利用别别人的灵感感刺激创意意不要太早下下结论讨论要力求求集中，针针对某一问问题破除阶级尊尊卑的意念念，无拘无无束一起讨讨论将提出的意意见，利用用特性要因因图一一记记录下来不要以个人人冒充大家家的意见想出来的创创意，要加加以整理评评价运用脑力激荡法法、头脑风风暴(BS)十大原则5.特性要因图图-寻找因果关关系人、机、料料、法、环环、测(5M1E)5.特性要因图图-寻找因果关关系5WIH什么(What)改善对象是是什么?改善的目的的是什么?做什么?是否无其他他的可做?何处(Where)在何处做?是否在别处处做的效率率较好?发生在何处处?作业的地点点是否适当当?为什么在那那地方做?何时(When)可否改变时时间、顺序序?何时做最好好?为何需在那那时做?是否在别的的时间较有有利?谁(Who)由谁来做?是否可找其其他人来做做?有谁可以做做得更好?人的组合或或工作分担担恰当否?为何(Why)把其他5W用Why来质问、检检讨,并找出最好好的改善方方案为何要如此此做?为何要机器器、人来做做这工作?为何要照此此方法来做做?为何不那么么做?如何(How)如何使方法法更简单?如何使作业业方法简化化?如何做才省省费用?如何做最好好?5.特性要因图图-寻找因果关关系5Why工序名操作

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驱动组装131770%17910%22712%1146%392%对以上问题题运用5Why分析法对原因因进行分析：：问：为什么驱动组组装取工具、、零件耗时多多？答：因为要用行吊吊吊运。问：为什么要使用用行吊？答：因为要吊取驱驱动桥、变速速箱、发动机机。问：为什么吊取驱驱动桥、变速速箱、发动机机耗时多？答：因为缓存摆放放位置较远。。经过以上的提提问，找到取取工具、零件件耗时较多问问题的根本原原因，即大件件物料的缓存存区位置较远远，需要走较较远距离进行行吊运。表4-6驱动组装实测测时间5Why分析法，又称称为“为什么-为什么”分析，是一种种探索问题原原因的方法和和诊断性技术术，被用来识识别和说明因因果关系链。。对一个问题题连续发问5个为什么，每每一个原因都都会紧跟着一一个为什么，，直到问题的的根本原因被被挖掘出来。。5.特性要因图-寻找因果关系系特性要因图的的种类1.追求原因型：：鱼头在右，，特性值通常常用“为什么么”来写5.特性要因图-寻找因果关系系特性要因图的的种类2.追求对策型：：鱼头在左，，特性值通常常用“如何改改善/提高”来写5.特性要因图-寻找因果关系系5.特性要因图-寻找因果关系系5.特性要因图-寻找因果关系系实施步骤第一步：决定定问题的目的的应先决定研究究的目的，是是为了调查原原因还是为了了追求对策，，改善问题的的。并确定如如不良率、效效率低等有关关质量的具体体问题特性，，确定研究方方向。第二步：绘制制主干线画一条较粗的的箭头向右或或向左的主干干线（称母线线），将特性性现在右（左左）边，如下下图：5.特性要因图-寻找因果关系系第三步：画入入主要因将原因分成几几个大类，并并用“””圈起来来。再用箭头头斜插到母线线上。大原因因可根据5M1E类型分类，一一般分为人员员、机器/工具、材料、、方法、环境境、测量、其其他等。5.特性要因图-寻找因果关系系第四步：探讨讨中要因，小小要因将主要因再进进行分析，细细分为中、小小要因，分析析小要因时要要反复论证，，避免父子关关系颠倒。5.特性要因图-寻找因果关系系第五步：决定定重要程度较较大的要因以集中思考、、自有考虑的的方式，在所所列的原因中中，将认为影影响较大的画画上“””。选选出4~6项。5.特性要因图-寻找因果关系系范例5.特性要因图-寻找因果关系系范例5.特性要因图-寻找因果关系系1、某电脑键盘盘制造厂连续续3个月的成品，，最终检验均均为字键作动动力不良，故故由生产课课课长召集字键键插入班人员员，利用特性性要因图解析析发生原因。。试解之范例5.特性要因图-寻找因果关系系范例5.特性要因图-寻找因果关系系6.散布图-展示变数之间间的线性关系系散布图6.散布图-展示变数之间间的线性关系系一、散布图的的定义：是一种研究成成对出现的、、两组相关数数据之间关系系的图示技术术，表示两个变量量之间变化关关系。把互相有关联的对应数据，在方格纸上以纵轴表示结果，以横轴表示原因；然然后用点表示出分布形形态，根据分布的形态來判断对应数据之间的相互关系。6.散布图-展示变数之间间的线性关系系散布图的作用用(1)验证两个变量量间的相关关关系。寻找影响产品品质量的各因因素并对其进进行质量分析析；（当怀疑疑两个变量可可能有关系，，但不能确定定这种关系的的时候，就可可以使用。））(2)根据相关程度度，掌握要因因对特性的影影响程度6.散布图-展示变数之间间的线性关系系6种分布形态6.散布图-展示变数之间间的线性关系系XY01、强正相关：：在图中当X增加,Y也增加,也就是表示原原因与结果有有相对的正相相关,如下图所示:6.散布图-展示变数之间间的线性关系系XY02、弱正相关：：散布图点的分分布较广但是是有向上的倾倾向,这种形态叫做做似有正相关关称为弱正相相关6.散布图-展示变数之间间的线性关系系Y0X3、强负相关：：当X增加,Y反而减少,而且形态呈现现一直线发展展的现象,这叫做完全负负相关.如下图所示:6.散布图-展示变数之间间的线性关系系Y0X4、弱负相关：当X增加,Y减少的幅度不不是很明显,这时的X除了受Y的影响外,尚有其他因素素影响X,这种形态叫作作弱负相关,如下图所示:6.散布图-展示变数之间间的线性关系系Y0X5、无相关：如果散布点的的分布呈现杂杂乱,没有任何倾向向时,称为无相关,也就是说X与Y之间没有任何何的关系,这时应再一次次先将资料层别化之后再分析,如下图所示:AB6.散布图-展示变数之间间的线性关系系Y0X6、曲线相关：：假设X增大,Y也随之增大,但是X增大到某一值值之后,Y反而开始减少少,因此产生散布布图点的分布布有曲线倾向向的形态,称为曲线相关关,如下图所示:6.散布图-展示变数之间间的线性关系系散布图的做法法1、收集成对数数据（x，y）：收集成对数据据一般在30组以上；2、确定坐标并并标明刻度：：横坐标x轴为自变量（（原因或因素素），纵坐标标y轴为因变量（（结果或特性性），且两轴轴的长度大体体相等。3、描点，形成成散布图：当两组数据相相等时，即数数据点重合时时，可围绕数数据点画同心心圆表示，或或在离第一个个点最近出画画上第二个点点表示；4、填写必要信信息：填上资料的收收集地点、时时间、测定方方法、制作者者等项目6.散布图图-展示变变数之之间的的线性性关系系散布图图的分分析判判断方方法①对对照照典型型图形形分析析法：：将绘制制的散散布图图与6种典型型图相相对比比，从从而确确定其其相关关关系系和程程度。6.散布图图-展示变变数之之间的的线性性关系系②简单象象限法法：在图上上画一一条与与y轴平行行的P线，使使P线左、、右两两侧的的点数数相等等或大大致相相等在图上上再画画一条条与x轴平行行的Q线，使使Q线上、、下两两侧的的点数数相等等或大大致相相等PQ两线把把图形形分成成四个个象限限，计计算各各象限限区域域内的的点数数，线线上的的不计计计算对对角象象限内内的点点数，，即nⅠ+nⅢ，nⅡ+nⅣ当nⅠ+nⅢ﹥nⅡ+nⅣ时，为为正相相关；当nⅠ+nⅢ﹤nⅡ+nⅣ时，为为负相相关；；当nⅠ+nⅢ＝nⅡ+nⅣ时，为为不相相关；；YPQXnⅠnⅡnⅢnⅣ6.散布图图-展示变变数之之间的的线性性关系系使用注注意事事项1、散布布图反反映的的只是是一种种趋势势，对对于定性的结果果还需要要具体体的分分析。2、分析析时，，应注注意对对数据据的正确分分层，否则则可能能会发发生误误判。。3、对散散布图图进行行分析析时，，需要要观察察是否否有异常点点或者者离群群点出现。。4、当数数据较较多时时，可可能会会重复复数据据出现现，对对重复数数据要要进行行区分分，并加加以分分析。。5、一般般情况况下，，至少少应取取30组以上上的数据进进行分分析。。6、通常常情况况下，，横坐坐标用用来表表示原原因或或者自变量量，纵坐坐标用用来表表示效效果或或者因变量量。7、在使使用散散布图图调查查两个个因素素之间间的关关系时时，应应尽可可能固固定对对这两两个因因素有有影响响的其其他因因素（（控制变变量法法），才才能保保证通通过散散布图图分析析的结结果比比较的的准确确。6.散布图图-展示变变数之之间的的线性性关系系实例1第一步步：收收集淬淬火温温度与与硬度度的相相应数数据；；第二步步：从从下面面数据据中找找出最最大值值和最最小值值；6.散布图图-展示变变数之之间的的线性性关系系第三步步：画画出横横轴和和纵轴轴，将将数据据描点点上去去第四步步：填填写必必要信信息，，工序序名称称、单单位、、组数数、时时间。。。。。。6.散布图图-展示变变数之之间的的线性性关系系实例2某酒厂厂要判判定中中间产产品酒酒中的的酸度度喝酒酒度2个变量量之间间有无无关系系，存存在什什么关关系？？（搜搜集到到的数数据如如下表表）序号酸度x酒度y序号酸度x酒度y10.56.3160.76.020.95.8170.96.131.24.8181.25.341.04.6190.85.950.95.4201.24.760.75.8211.63.871.43.8221.53.480.95.7231.43.891.34.3240.95.01010.5.3250.66.3111.54.4260.76.4120.76.6270.66.8131.34.6280.56.4141.04.8290.56.7151.24.1301.24.86.散布图图-展示变变数之之间的的线性性关系系解答：：1、确定定坐标标：横坐标标x轴为酸酸度，，纵坐坐标y轴为酒酒度2、描点点，形形成散散布图图：Y0X酒度酸度nⅠnⅡnⅢnⅣ3、图形形分析析：可以认认为酸酸度和和酒度度之间间存在在着弱负相相关关系EXCEL实际操操作6.散布图图-展示变变数之之间的的线性性关系系7.控制图图-识别波波动的的来源源控制图图7.控制图图-识别波波动的的来源源控制图图又叫叫做管管制图图，是是对过过程质质量加加以测测定、、记录录从而而进行行控制制管理理的一一种用用科学学方法法设计计的图图，用用于分分析和和判断断工序序是否处处于稳稳定状状态所使用用的带有控控制界界限的一种种工序序管理理图。。图上有有中心心线（（CL）、上上控制制线（（UCL）、下下控制制线（（LCL），并并有按按时间间顺序序抽取取的样样本计计量值值的描描点序序列。。定义7.控制图图-识别波波动的的来源源控制图图的种种类①、计计量值值控制制图：：控制制图所所依据据的数数据均均属于于由量量具实实际测测量而而得。。A、平均均值与与全距距（或或极差差）控控制图图（X—RChart）；B、平均均值与与标准准差控控制图图（X—SChart）；C、中位位值与与全距距控制制图（（X—RChart）；D、单值值控制制图（（XChart）；②、计数数值控控制图图：控控制图图所依依据的的数据据均属属于以以计数数值（（如：：不良良品率率、不不良数数、缺缺点数数、件件数等等）。。A、不良良率控控制图图（PChart）；B、不良良数控控制图图（PnChart）；C、缺点点数控控制图图（CChart）；D、单位位缺点点数控控制图图（UChart）。7.控制图图-识别波波动的的来源源控制图图的用用途根据控控制图图在实实际生生产过过程中中的运运用，，可以以将其其分为为分析用用控制制图、控制用用控制制图。。①、分分析用用控制制图（（先有数数据，，后有有控制制界限限）：用于制制程品品质分分析用用，如如：决决定方方针、、制程程解析析、制制程能能力研研究、、制程程管制制之准准备。。分析用用控制制图的的主要要目的的是（1）分析析生产产过程程是否否处于于稳态态。若若过程程不处处于稳稳态，，则须须调整整过程程，使使之达达到稳稳态（（称为为统计计稳态态）；；（2）分析析生产产过程程的工工序能能力是是否满满足技技术要要求。。若不不满足足，则则须调调整工工序能能力，，使之之满足足（称称为技技术稳稳态））。7.控制图图-识别波波动的的来源源②、控控制用用控制制图（（先有控控制界界限，，后有有数据据）：：用于于控控制制制制程程的的品品质质，，如如有有点点子子跑跑出出界界时时，，应应立立即即采采取取相相应应的的纠纠正正措措施施。。7.控制制图图-识别别波波动动的的来来源源原理理控制制图图的的作作图图原原理理被被称称为为““3σσ原理理””，，或或千千分分之之三三法法则则””。。根据据统统计计学学可可以以知知晓晓，，如果果过过程程受受控控，数数据据的的分分布布将将呈呈钟钟形形正正态态分分布布，，位位于于““μ±±3σσ”区区域域间间的的数数据据占占据据了了总总数数据据的的99.73%，位位于于此此区区域域之之外外的的数数据据占占据据总总数数据据的的0.27%（约约千千分分之之三三，，上上、、下下界界限限外外各各占占0.135%）因此此，，在在正正常常生生产产过过程程中中，，出出现现不不良良品品的的概概率率只有有千千分分之之三三，所所以以我我们们一一般般将将它它忽忽略略不不计计（（认为为不不可可能能发发生生），，如如果果一一旦旦发发生生，，就就意意味味着着出现现了了异异常常波波动动。μ：中中心心线线，，记记为为CL，用用实实线线表表示示；；μ+3σσ：上上界界线线，，记记为为UCL，用用虚虚线线表表示示；；μ－3σσ：下下界界线线，，记记为为LCL，用用虚虚线线表表示示。。7.控制制图图-识别别波波动动的的来来源源对原原理理的的2种解解释释①、、控控制制图图原原理理的的第第1种解解释释：：点点出出界界出出判判异异（（小小概概率率事事件件原原理理））小概概率率事事件件原原理理：：在在一一次次实实验验中中，，小小概概率率事事件件几几乎乎不不可可能能发发生生，，若若发发生生即即判判断断异异常常在生生产产过过程程处处理理统统计计控控制制状状态态（（稳态态）时时，，点点子子出界界的可可能能性性只有有千千分分之之三三，根根据据小概概率率事事件件原理理，，要要发发生生点点子子出出界界的的事事件件几几乎乎是不不可可能能的，，因因此此，，只只要要发发现现点点子子出界界，就就判判定定生生产产过过程程中中出出现现了了异异波波，，发生生了了异异常常。。7.控制制图图-识别别波波动动的的来来源源例：：螺螺丝丝加加工工过过程程中中，，为为了了解解螺螺丝丝的的质质量量状状况况，，从从中中抽抽取取100个螺螺丝丝进进行行检检查查，，量量取取螺螺丝丝的的直直径径值值7.控制制图图-识别别波波动动的的来来源源在以以上上数数据据中中，，各各样样本本的的标标准准偏偏差差为为0.26，平平均均值值为为10，由由此此可可以以得得出出控控制制图图的的控控制制线线：：UCL=μ+3σ≈10.78CL=μ≈10.0LCL=μ－3σ≈9.217.控制制图图-识别别波波动动的的来来源源②、、控控制制图图原原理理的的第第2种解解释释：：根据据影影响响质质量量的的因因素素不不同同，，可可将将其其分分为为人人、、机机、、料料、、法法、、环环（（即即4M1E），，但但对对影影响响质质量量大大小小的的因因素素来来看看，，可可分分为为偶然然因因素素（简简称称偶偶因因））和和异常常因因素素（简简称称异异因因））。。另另外外的的一一种种说说法法，，将将影影响响质质量量大大小小的的因因素素分分为为一般般原原因因与异常常原原因因。偶然然因因素素：：是始始终终存存在在的的，，对对质质量量影影响响甚甚微微，，但但难难以以消消除除。。如如：：机机床床开开动动时时的的轻轻微微振振动动。。异然然因因素素：：是有有时时存存在在的的，，对对质质量量影影响响较较大大，，但但不不难难去去除除。。如如：：车车刀刀磨磨损损、、机机床床螺螺丝丝松松动动等等。。7.控制制图图-识别别波波动动的的来来源源由于于生生产产过过程程的的质质量量波波动动是是由由偶偶因因、、异异因因引引起起的的，，因因此此，，将将质质量量波波动动分分为为偶然然波波动动、异常常波波动动：偶然然波波动动：由由偶偶然然因因素素造造成成的的质质量量波波动动，，简简称称偶偶波波。。偶偶波波是是系系统统固固有有的的，，不不可可避避免免。。异常常波波动动：由由异异常常因因素素造造成成的的质质量量波波动动，，简简称称异异波波。。异异波波不不是是系系统统本本身身所所具具有有的的，，有有时时会会发发生生，，只只要要采采取取有有效效措措施施，，不不难难消消除除。。经验验和和理理论论分分析析表表明明，，如如果果生生产产过过程程中中只存存在在偶偶因因时时，产产品品质质量量将将形形成成某某种种典型型分分布布，例例如如：：在在车车制制螺螺纹纹的的例例子子中中形形成成正正态态