QC七大手法及制程能力分析

QC七大手法培训1/13/20231何謂QC七大手法?

统计分析法（查检表）层别法特性要因图，又叫鱼骨图散布图直方图柏拉图管制图1/13/20232查检表简单的说，查检表就是备忘录，将要查看的工作项目一项项整理出来，然后定期或定时检查。分为两类：点检用查检表（确认）记录用查检表（改善）1/13/20233记录用检查表

PS-180AI站位4~6月不良数統計缺陷名称4月5月6月合计元件脚长911727飞脚78520漏插元件74314丝印模糊7018浮件53210零件损伤2013工单号漏写1001其它1214合计392820871/13/20234

点检用检查表

IPQC巡检表（AI）记录

项目8:00-

10:0010:00-

12:0013:30-15:3015:30-17:301.生产机种是否有首检

2.核对作业指导书是否正确

3.电脑程式下载记录是否一致

4.作业员是否按要求戴手套

5.作业员是否戴静电环,并检测静电环

1/13/20235层别法层别法是将收集到的数据按一定的标志来分类整理，以便分析影响质量的原因，找到提高质量的有效方法。分层按一定标志来划分，在质量管理中，常按下述标志分层：时间：按月，日，班次分层人员：按人员的年龄，性别分层机器设备：按型号，使用年限度分层原材料：按成分，规格，批次，产地等作业方法：如工作条件，工艺方法等其它如测试手段等。1/13/20236特性要因法（鱼骨图）将造成某项结果的众多原因，以系统的方式分析，也就是用图形来表达结果（特性）与原因（要因）之间的关系，因其形状象骨，又叫鱼骨图。当分析原因时，依据4M1E原则。Man/Machine/Material/Method/Environment.绘制特性要因图时，按照5W1H原则。What/Why/When/Where/Who/How1/13/20237在分析原因中，可使用脑力激荡法。以会议的形式，要每个参与者开动脑筋，积极联想，畅所欲言，针对主题进行评议，找出品质问题症结。主持人发言完毕，会场上鸦雀无声，无人发言。虽然发言，但缺少建设性的意见。发言积极，离题千里。通常运用于质量问题分析会议，围绕主题，鼓励每个人参与，鼓励多想多说，重视每个人的意见。特性要因法原因分析1/13/20238人机料法环特性要因法图示1/13/20239散布图研究两变量的相关关系，从而确立两变量的关系，也叫相关图。为正确分析问题作出决策提供依据。正相关/负相关/不相关/曲线相关1/13/202310散布图种类1/13/202311直方图直方图就是所收集的数据用一定的范围在横轴上加以区分成几个区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的历积用柱状图画出的图形。可以了解中心值与差异的大小和情形。数据组数50--1006--10100--2507--12>25010--201/13/202312IQC在测量产品时，测量数据如下：

140142132145148132145134132140142135142148139147142137140138139139136145140143141135136141141144142137144148144143131148139142142137160145147142138137直方图数据1/13/202313最小值：131最大值：160全距:=最大值-最小值=160-131=29组数:=1+3.23LogN=6组距:=全距/组数=29/6=5中心值:=（上组界+下组界）/2=(135.5+130.5)/2=133上组界:=最小值-测量值最小位数*0.5=131-1*0.5=130.5下组界:=上组界+组数=130.5+6=135.5直方图计算1/13/202314组界中心值次数累计次数130.5--135.513377135.5--140.51381623140.5--145.51432043145.5--150.5148649150.5--155.5153049155.5--160.5158150合计

50

直方图分组1/13/202315直方图1/13/202316直方图的几种形态1/13/202317直方图的几种形态

正常形：说明工序处于稳定的工作状态。如图1锯齿形：可能由于測量误差或分组过多引起。如图2偏向形：属于單向公差要求或加工习惯引起。

如圖3和图4弧島形：可能是发生原料混杂/操作疏忽/測量误差。如圖6双峰形：說明数据來自两个不同的总体。如圖7平頂形：表明生产过程中可能有缓慢因素的变化。如圖81/13/202318柏拉图寻找主要的质量问题，以便确定质量改进的项目。根据柏拉图，首先选择严重影响质量的累积大约在80%左右的一个或几个主要问题。

PS-180SMT前十項不良統計缺陷名稱不良數量不良比率累計比率锡少1538%38%锡珠821%59%漏贴821%79%偏移410%90%浮件25%95%多贴13%97%贴反13%100%TOTAL39

1/13/202319柏拉图1/13/202320研究质量数据随时间变化规律的统计方法。可发现异常和特殊原因引起的波动，及时提醒人们进行分析，调整并使它处于受控状态，预防不合格品的产生。依据“3δ”理论，用三条管制线来管制产品的品质特性。管制上限（UCL）=X+3δ中心线（CL）=X管制下限（LCL）=X-3δ管制图1/13/202321管制图分为计量值管制图和计数值管制图两种。计量值管制图：用于产品特性是可测量的，如长度，重量，温度，时间等连续性数值。

X-R：平均值与全距管制图X-R：中位数与全距管制图X-Rm：个别数与全距移动管制图X-δ：平均值与标准差管制图管制图分类1/13/202322计数值管制图计数值管制图：用于不可量化的产品特性，如不良数，缺点数等间断性数据。P-Chart：不良率管制图Pn-Chart：不良数管制图C-Chart：缺点数管制图U-Chart：单位缺点数管制图1/13/202323管制图的判定管制图判定的要点：点子未超出控制界限。点子的排列无缺陷。1/13/202324查检表层别法1/13/202325特性要因图散布图1/13/202326柏拉图直方图1/13/202327管制图1/13/202328总结层别法：就一个问题钻研查检表：易于找到资料特性要因图：从现象中找原因散布图：找出因果关系直方图：就全盘观察柏拉图：选择重要问题管制图：从图表中深入探讨鱼骨追原因，查验集数据，柏拉抓重点，散布看相关，直方呈分布，管制找异常，层别作解析。1/13/202329工序能力简介1/13/202330工序能力工序能力是指处于稳定生产状态下的工序实际加工能力,反映工序所加工产品质量特性值的波动幅度(分散状态).通常用6倍标准差来表示工序能力.工序满足产品质量要求的能力主要表现在:产品的质量是否稳定产品的质量精度是否足够.1/13/202331工序能力解析准确度Ca(CapabilityofAccuracy)精密度Cp(CapabilityofPrecision)工序能力指数CpkCa=(实际中心值-规格中心值)/规格容许值Cp=规格容许值/3δ规格容许值=公差/2Cpk=(1-Ca)*Cp1/13/202332工序能力指数1/13/202333工序能力的计算USL:公差上限LSL:公差下限u:样本平均值T:公差Cp=(USL-LSL)/3δCpk=[(USL-LSL)-2(T-u)]/6δ1/13/202334工序能力指数的评定1/13/202335工序能力的±3δ原則当分布范围在±3δ时,质量特性数据发生的概率为99.73%,即产品的合格率可达99.73%,因此以±3δ即6δ为标准来衡量工序能力.1/13/202336工序能力的控制如果实际制程偏上限或下限，表示平均位置的偏差，属于固定设备，机器，原料等方面的问题。如果实际制程向规格界限外伸展，表