QC七大手法-朱炜炜201304

QC七大手法培训朱炜炜目录12第二章：七大手法之——层别法第三章：七大手法之——调查表法3第四章：七大手法之——柏拉图法456第六章：七大手法之——散布图法第七章：七大手法之——直方图法7第八章：七大手法之——控制图法8第九章：七大手法在PDCA循环中的应用9第五章：七大手法之——因果图法第一章：质量数据第一章质量数据主要内容1、质量数据的分类2、各类数据的特性3、质量数据的收集4、质量数据的整理方法按质量数据的作用分析用数据管理用数据检验用数据计数值数据计量值数据按质量数据的性质一般可以有小数，例如质量、长度、强度、硬度、温度、湿度、压力、化学成分等。计件值数据计点值数据合格品数、废品数等；缺陷数、疵点数等；质量数据的类型数据的分类总则二、各类数据的特性分析用数据的特性：

分析用数据是为了分析和掌握现场质量动态状况而搜集的数据。利用这些数据可以分析存在的质量问题，确定应当加强控制的影响因素，找出各因素之间的相互关系，为质量判断提供依据。管理用数据的特性：

管理用数据是为了掌握生产状况，并对生产状况作出推断和决定管理措施而搜集的数据。它包括为判断工序中产品质量是否稳定，有无异常以及是否需要采取适当措施以便预防和减少不良品产生等而搜集的数据。检验用数据的特性：

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的用以判定产品合格与否的数据。分析用数据定义：主要是为了分析与掌握现场质量动态而搜集的数据。作用一：分析存在的质量问题作用三、找出各因素的关系。作用二：确定应加强控制的影响因素分析用数据的特性：

分析用数据是为了分析和掌握现场质量动态状况而搜集的数据。利用这些数据可以分析存在的质量问题，确定应当加强控制的影响因素，找出各因素之间的相互关系，为质量判断提供依据。管理用数据的特性：

管理用数据是为了掌握生产状况，并对生产状况作出推断和决定管理措施而搜集的数据。它包括为判断工序中产品质量是否稳定，有无异常以及是否需要采取适当措施以便预防和减少不良品产生等而搜集的数据。检验用数据的特性：

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的用以判定产品合格与否的数据。计量值数据的特性：——凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的具有连续分布性质的这类数据。如：长度、容积、重量、温度、产量等。——计量数据一般服从正态分布。计数值数据的特性：计数值数据是指不能用量仪测量的、具有离散型的数据。它属于判断属性的数据，通常用查数的办法获得，一般只取整数。计数值数据又可以分为计件值数据和计点值数据，。--计件值数据是根据某种特点，对产品进行按件查点得到的数据，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的质量缺陷、按点计算得到的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位（产品）缺陷数等；——凡是不能连续取值的，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•••等自然数的这类数据。——记件数据一般服从二项式分布，记点数据一般服从泊松分布。注：在划分计量值数据和计数值数据时，应当特别注意对比率值数据的划分问题。对比率值数据是按其定义式的分子数据的性质来分类的，如果分子数据是计量值数据，计算出来的比率值也是计量值数据，如果分子数据是计数值数据，那么计算出来的比率值数据就是计数值数据。三、质量数据的收集1、质量数据的收集应做目的明确搜集数据的目的不同，搜集数据的过程和方法也不同。2、搜集数据应当真实准确不准确的数据，不但没有意义，而且会因为提供了假信息而引起判断和决策的错误，造成不应有损失，这也就是“假数据比没有数据更坏”的道理。3、质量数据的记录完整搜集数据时，应当把搜集数据的条件完整地记录下来，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记录下来，以便事后必要时查用。图表整理法柏拉图频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的整理方法数据的整理直方图中位值平均值四、质量数据的整理方法n-1(X1-X)+(X2-X)+….+(Xn-X)NX1+X2+….+Xn四、质量数据的整理方法1、图表整理法图表整理法，是用表或者图的形式，将数据分别列在表上或者画在图上的整理方法。如：排列图、调查表、频数表和直方图等。2、数量整理法数量整理法是将搜集来的数据按其统计特征量，整理成表示集中性的量和离中性的量，常用的集中性数据有中位值和平均值，常用的离中性数据有标准偏差值和极差2.1、算术平均值（X）算术平均值也叫样本平均值，简称均值。它是所有数据之和除以数据总个数的商值，用X表示，均值是表示数据集中性最基本和最常用的量，常用于对称或近似对称的数据，如平均尺寸、平均产量、平均质量等；2.2、中位值～

中位值是把搜集来的数据，按大小次序排列（遇有相同数值的数据时应重复排列），处于最中间位置的数据即为中位值。当数据个数为奇数时，居中的那个数据值为中位值，如果数据个数为偶数时，则取处于最中间位置的两个数据的平均值为中位值。中位值表示数据的集中性程度，没有平均值准确，但它可以免除比较复杂的计算。2.3、标准偏差值（S）标准偏差值是较准确地表示样本数据分散程度的统计特征值，用符合S表示。2.4、极差（R）极差是一组数据中最大值与最小值之差，用符合R表示。极差的计算比标准偏差的计算简单，但是由于它仅利用了一组数据中的最大值和最小值两个数据，没有考虑其他数据的影响，因此用它来表示数据的离中性，则难以客观地反映数据的全貌，其准确性较差。它常用于数据个数较少的情况，比如数据个数不大于10个时。本章思考与练习一、思考1、质量数据可按哪两大类型来分类，各类质量数据又包含哪几种质量数据？2、计量值数据是指什么样的数据？通常包含哪些类型？3、计数值数据是指什么样的数据？通常包含哪些类型？4、在收集数据时应做到哪几点？5、整理数据时有哪几种方法？6、在数量整理法中，包含哪些数据？各种数据的计算方法是什么？二、练习题：现有一组数据：9、6、8、5、8、6、3、7、9，试计算该组数据的平均值（X）、中位值（～）、标准偏差值（S）和极差（R）。QC七大手法鱼骨追原因柏拉抓重点直方看分布查检集数据散布看相关层别做解析管制找异常七大手法口決七大手法精神七手法精神用事实和数据说话注重全面预防全因素/全过程的控制遵循PDCA循环层层分解，重点管理第二章层别法QC七大手法---层别法1、什么是分层法2、分层的原则3、分层的方法4、层别法的应用步骤5、层别法使用注意事项QC七大手法---层别法什么是层别法1、层别法的定义层别法，又称为分层法，是一种把搜集来的原始质量数据，按照一定标志加以分类整理的一种方法。通常把分类整理中划分的组称为层，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、分层的目的分层的目的是把杂乱无章和错综复杂的数据，按照不同的目的、性质、来源等加以分类整理，使之系统化、条理化，能更确切地反映数据所代表的客观事实，便于查明产品质量波动的实质性原因和变化规律，对症下药采取措施，解决问题。QC七大手法---层别法分层的原则及方法1、分层的原则分层的原则是使同一层内的数据波动幅度尽可能小，而层与层之间的差别尽可能大，通常按操作者、机器设备、材料、工艺方法、测量手段、环境条件和时间等对数据进行分层。2、分层的方法

2.1、按操作者分层：班次、性别、年龄、技术等级、新/老员工等进行分类；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、成分、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、按测量手段分层：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、运输形式等进行分类；

2.7、按时间分层：小时、日期、周别、月别等进行分类。2.8、按生产线分层：A、B、C生产线别进行分类；QC七大手法---层别法分层的使用步骤1、确定分层的对象2、利用检查表收集数据；3、根据数据绘成推移图将其分层比较QC七大手法---层别法层别的应用实例某生产PBCA组装公司从A、B、C三家PCB厂进料，根据IQC之进料检验记录可比较三家供应商品质状况。下表是5月21日5月28日三家供应商进料检验记录QC七大手法---层别法厂家不良项目21/522/523/524/525/526/527/528/5合计A喷锡不良7555364442孔偏3233323221断线2432332322锡皱33212112绿漆不均323232116板面不刮伤5341412435其他2311119不良数2026161814222418157不良率10%13%8%9%7%11%12%9%10%B喷锡不良232132114孔偏2212119断线112217锡皱13111119绿漆不均2215板面刮伤4231132117其他1113不良总数1412644128664不良率7%6%3%2%2%6%4%3%4%C喷锡不良4552132224孔偏2111117断线131221111锡皱12122110绿漆不均212128板面刮伤474333434其他131114不良总数16181081014121298不良率8%9%5%4%5%7%5%6%6%1.确定分层的对象2、收集数据QC七大手法---层别法3、画推移图QC七大手法---层别法不良类别推移图本章思考一、思考1、什么是层别法，层别法又可称为什么法？2、层别法的分层原则是什么？3、使用层别法的步骤是怎样的？

第三章调查表法QC七大手法---调查表法1、什么是调查表法？2、调查表的类型3、各类调查表的应用实例4、调查表的制作方法5、调查表法使用注意事项QC七大手法---调查表法什么是调查表和调查表法？1、什么是调查表？调查表，也叫检查表或核对表或点检表，它是一种为了便于搜集和整理数据而事先设计制成的空白统计表，在实际应用时，只要在相应的栏内填写上数据（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的搜集、整理和粗略的原因分析的一种质量管理方法。调查表法使用简单，易于了解的标准化表格或图莆形，使用人员只需填入规定的检查记录，再加以统计数据，即可提供量化的分析或比对。QC七大手法---调查表法调查表的类型

一般而言，调查表可依其工作的目的或种类分为下述两项：1、点检用调查表（俗称点检表）

主要功用是为要确认作业实施、機械設備的實施情形,或為預防發生不良或事故,確保安全時使用.這種點檢表可以防止遺漏或疏忽造成缺失的產生.把非作不可、非檢查不可的工作或項目,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、内部审核检查表等，此类点检表的作用主要是确认检查作业过程中的状况，以防止作业疏忽或遗漏。2、记录用调查表

此类调查表是用来收集资料，应用于不良原因和不良项目的记录，做法是将数据分类成数个项目区别，以符号、作记号或数字记录的表格或图形。主要功用在於根據收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,對收集的數據要予以層別.由于常用于作业缺陷、品质不良等记录，也称为改善用调查表。常见的记录表用调查表有：不合格品项目调查表、缺陷位置调查表、质量分析调查表等。QC七大手法---调查表法调查表的制作方法1、点检用调查表制作方法（1）、列出每一个需要调查的项目；（2）、非调查不可的项目是什么？如：非执行不可的作业、非检查不可的事项等；（3）、有顺序要求时，应注明序列号，依序列排列；（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）、检查一下，如有不符合要求的地方，要改善后才可作为正式表格应用。2、数据收集和调查异常原因用调查表制作方法（1）、决定希望把握的项目及所要收集的数据，在执行此步骤时，应该由相关人员过去累积的经验及知识来决定，最佳的方法是召集部门内所有人共同参与，集思广益以免遭遗漏某些重要项目；（2）、决定调查表的格式。；（3）、决定记录的方式，具体有以下几种方式：A、“正”字记号，运用频率极高，一般较常采用；B、“+++++”棒记号，多应用于品质管理，如：频数分布表等。C、“○△√×”图形记录。（4）、决定收集数据的方法：由什么人搜集，期间多久，检查方法等均应事先决定；QC七大手法---调查表法调查表记录的项目（1）、标题：目的何在？（2）、对象、项目：为什么？（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、检查地点：在什么地方？什么场所？（7）、结果整理：合计、平均、统计分析。（8）、传送途径：谁需要了解，要报告给谁？QC七大手法---调查表法调查表的制作要点

检查表的制作，可任意配合需求目的作更改，故没有特定的形式，但仍有几项重点是制作时应特别注意的：（1）、并非一开始即要求完美，可先行参考他人的例子，模仿出新的，使用时如有不理想再行改善。（2）、越简单越好，容易记录、看图，以最短的时间将现场的资料记录下来。（3）、一目了然，检查的事项应清楚陈述，使记录者在记录问题的同时，即能明了所登记的内容。（4）、以团队的方式集思广益，切记不可遗漏重要项目。（5）、设计不会令使用者记录错误的检查表，以免影响日后统计分析作业的真实性。QC七大手法---调查表法调查表实例——记录用调查表ABNo.1No.2No.1No.2合計作業者機械不良種類日期尺寸疵點材料其他尺寸尺寸尺寸疵點疵點疵點材料材料材料其他其他其他月日月日调查表实例一：XXX公司不良品记录调查表QC七大手法---调查表法例二：焊接线不良品分类调查表日期操作者投料量产量不合格品数量不合格品率（%）不合格品项目虚焊偏焊异物碎片色差隐裂其他合计合计QC七大手法---调查表法編號1234567891011121314151各部位油量是否正常2操作按鈕功能確認3氣缸及操作手柄是否正常4電機,傳動鏈條聲音是否正常5自動上料系統是否正常6光電感應系統是否正常7自動送料是否到位8手動送料是否正常9放鬆手柄功能確認10各部位之清潔(含內輥輪)设备点检表本章思考一、思考1、什么是调查表？什么是调查表法？2、调查表有哪些类型，各类型又包括哪些具体的内容？3、调查表的制作方法有哪些？4、应用调查表应该注意哪些事项？5、调查表记录的项目包括哪些？第四章帕拉图法QC七大手法---帕拉图法1、什么是帕拉图法？2、帕拉图的发展史3、帕拉图的作用4、帕拉图的绘制步骤5、帕拉图绘制应注意的事项6、帕拉图应用的范围7、帕拉图应用实例QC七大手法---帕拉图法一、什么是帕拉图法

帕拉图法又称排列图法或主次因素分析图法。它是一种从诸多质量问题或影响产品质量诸多因素中寻找出主要质量问题或主要影响因素的有效图解方法。因帕拉图把收集的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生的位置等不同区分标准而加以整理、分类，以此寻求占最大比率的原因、状况或位置，按其大小顺序排列，再把数值加以累计，所以帕拉图法又称排列图法或ABC法。定義:

根據所搜集之數據,按不良原因、不良狀況、不良發生位置等不同區分標準,以尋求占最大比率之原因,狀況或位置的一种圖形.QC七大手法---帕拉图法二、帕拉图的发展史

意大利社会经济学家帕拉图在1887年在研究资本主义的意大利社会财富分布状况时，发现小数人占有着绝大多数的财富，而绝大数人却只占有少量财富处于贫困状态，从而得出“关键的少数和次要的多数”的资本主义社会财富不均匀分布规律。他还把这一规律用坐标图描绘出来，得到一条累计的百分比曲线，后人为纪念他，把这一条曲线称为帕拉图曲线，故排列图又称帕拉图。后来到了上世纪50年代，美国的质量管理专家朱兰，把帕拉图原理应用到质量管理法动中来，指出影响产品质量的诸多因素中，起主要作用的只是其中少数几项，从而使帕拉图法成为质量管理的常用手法之一。QC七大手法---帕拉图法三、帕拉图的作用

从帕拉图可看出哪一项目有问题，其影响程度如何，以判断问题的症结所在，并针对问题点采取改善措施，QC七大手法---帕拉图法四、绘制帕拉图的步骤一、绘制帕拉图应按以下步骤进行：1、决定数据的分类项目，分类的方式有：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、成分等）；b、方式别（作业条件、程序、方法、环境等）；c、人别（年龄、熟练程度、经验等）；d、设备别（机械、工具等）；2、决定收集数据的期间，并按分类项目在期间内收集数据；

要从问题发生的状况考虑，从中选择恰当的期限（如：一天、一周、一季或一年为期）来收集数据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）、各项目按出现数据的大小顺序排列，其他项排在最后一项，并求其累积数（其他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的影响度。（3）、其他项排在最后，若太大时，须检讨是否有其他重要要因需提出。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、不良率或损失额等不良项目的数量，纵轴右侧刻度可表示累计影响度（百分率）；在最上方标100%，在左侧依收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，其他项则记在最右边。（2）、横轴与纵轴比例应适度。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0～100%间分成10等份，把%的分度记上（即累计影响度）；（3）、标出前三项（或四项）的累计影响度是否大于80%或接近80%；QC七大手法---帕拉图法四、绘制帕拉图的步骤7、记录必要的事项（1）、标题（目的）；（2）、数据搜集期间；（3）、数据合计（总检查数、不良数、不良率等）；（4）、工序别（5）、作成者（包括记录者，绘图者等）。二、分类的原则：一般分类先从结果分类上着手，以便洞悉问题的所在，然后再进行原因分类，分析出问题产生的原因，以便采取有效的对策。将此分析的结果，依其结果与原因分别绘制帕拉图。QC七大手法---帕拉图法五、绘制帕拉图应注意的事项1、帕拉图的横轴是按项目别，依大小顺序由高到低排列，“其他”项排在最后一位；2、帕拉图的的柱形宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：2；3、纵轴最高点为总不良数，且所表示之间距应一致；4、次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成“其他”项；其他项不应大于前几项，若大于时应再分析，有时改变层别或分类的方法，也可使分类的项目减少。通常项目别包括其他项在内，以不要超过4-6项为原则。5、纵轴与横轴可表示以下内容：纵轴●品质——不良数、退货数、不良率；●时间——维修时间、作业时间、运转时间；●金额——销售金额、损失金额、材料费用；●安全——灾害件数、故障次数；●其他——缺席率、提案件数等；横轴●现象——不良项目别、位置别、区域别等；●时间——月、周、季、年别等；●设备——机器别、治具别等；●作业者——人员、年龄别、性别、国别等；●其他——厂商、作业方法等6、每一不良项目所引起的损失金额不同时，纵轴应以损失金额来表示；7、改善前后的比较时：●改善后，横轴项目别依照出现大小顺序由高到低排列；●前后比较基准应一致，且刻度应相同；●各项目别以颜色来区分，则更易于比较；8、前三个项目往往累计影响度可达70-80%，如能针对前三项做改善，便可得到70%以上的成效；9、帕拉图中，连接各项目与纵轴对应点的线，各为“帕拉曲线”外，但因各项次的数据分配并非连续分布，所以，其连接线应为折线而非曲线。10、帕拉图适用于计数值作统计分析，而计量值则使用直方图；五、帕拉图绘制应注意的事项A级类别B级类别数据内容品质方面不良品数、损失金额、消费者抱怨数、修理件数时间方面——效率作业的效率工序别、单位作业别故障率、修理时间机器别、设备别成本方面原料、材料别单价规格别、商品别单价品质成本预防成本、鉴定成本、内部失败成本、外部失败成本营业方面销售金额别、营业场所别、商品销售别、业务员别安全方面灾害的件数场所别、职称别、人体部位别QC七大手法---帕拉图法六、帕拉图的应用范围1、作为降低不良的依据●全体的不良是多少？●各种不良占多少？●降低哪些不良，是否可将全体不良降低70-80%以上？2、决定改善目标，找出问题点：帕拉图分析并不限于“不合规格”的不良，任何工厂的问题都可应用帕拉图分析；如：修理件数、费用、时间、客房投诉件数、处理时间及费用、不良品数及所损失金额、效率损失等；3、确认改善效果（改善前后的比较）●把改善前后的帕拉图排列在一起，即可评估其改善效果；●确认改善效果时，应注意下列三点：A、帕拉图搜集数据的期间及对象要一致；B、对季节性的变动应进行考虑；C、对于对策外的原因，也应加以注意，以免疏忽。4、应用于发掘现场的重要问题点：一般数据可分为两大类●依结果的分类——将结果的数据加以分类绘帕拉图，可掌握住少数据而重要的结果，如：不良项目、工序列等；●依要因的分类——将主要的结果找出后，再依特性要因图中的要因，搜集重因数据，作成帕拉图，即可找寻或掌握住重要的要因；5、用于一整理报告或记录若只用数据来写报告或记录，比较不容易了解问题点，若采用帕拉图来整理报告或记录时，则可使看者一目了然。6、可作不同条件的评价：对于同一过程前后不同时间的表现，用帕拉图来加以分析、评价。7、验证或调整特性要因图对于凭经验或直觉所绘的特性要因图，可用帕拉图来加以验证或调整；8、配合因果图使用帕拉图上的项目当作品质特性加以要因分析，再用帕拉图整理重新分类，可以找出改善的方案。QC七大手法---帕拉图法七、帕拉图的应用实例QC七大手法---帕拉图法七、帕拉图的应用实例

实例：某公司2003年度之行政实务费用，经统计后如表1所示，请将之作成帕拉图，以了解何项支出占第一位，以及哪些项目占较大比重，并试着提出改善方案QC七大手法---帕拉图法七、帕拉图的应用实例项目支出金额（元）交通费2457680.00文具费283500.00电话费873500.00交际费936500.00招募费243000.00其他135430.00合计4929610.00QC七大手法---帕拉图法七、帕拉图的应用实例解：（1）作成统计表（如表2）NO项目支出金额（元）累计金额（元）影响度（%）累计影响度（%）1交通费2457680.002457680.0049.8649.862交际费936500.003394180.001968.863电话费873500.004267680.0017.7286.584文具费283500.004551180.005.7592.335招募费243000.004794180.004.9397.266其他135430.004929610.002.74100

合计4929610.009859220.00100

QC七大手法---帕拉图法七、帕拉图的应用实例（2）绘制帕拉图，如图1本章思考与练习一、思考1、什么是帕拉图法，其别称是什么？2、帕拉图的发展史是怎样的？3、应用帕拉图有什么作用？4、绘制帕拉图的步骤是怎么样的？5、在绘制帕拉图时应注意哪些事项？6、在实际工作中帕拉图可应用于哪些范围中？二、练习第五章因果图法QC七大手法---因果图法QC七大手法---因果图法1、什么是因果图？什么是因果图法？2、因果图的别称3、因果图的类型4、因果图的绘制步骤5、因果图绘制应注意的事项6、因果图应用的范围7、因果图应用实例QC七大手法---因果图法一、什么是因果图因果图就是当一个问题的特性受到一些要因（原因）的影响时，我们将这些要因进行整理，成为有相互关系且有系统的图形。简言之它是一种将造成某项结果（特性）的诸多原因（要因），以系统的方式（图表）来表达结果与原因之间的关系。又称为“特性要因图”。QC七大手法---因果图法二、因果图的别称因果图由于是由日本品质管理大师石川馨博士于1952年所发明，故又称为“石川图”。由于因果图其形状与鱼骨相似，故又常被称呼为“鱼骨图”。QC七大手法---因果图法三、因果图的类型因果图可以分为以下两种类型：1、原因追求型列出可能会影响过程（或流程）的相关因子，以便进一步从其中找出主要原因，以此图形表示结果与原因之间的关系。QC七大手法---因果图法三、因果图的类型因果图可以分为以下两种类型：2、对策追求型此类型目的在于追寻问题点应该如何防止，目标结果应如何达成的对策，故以因果图表示期望效果（特性）与对策（要因）间的关系。QC七大手法---因果图法四、因果图的绘制步骤绘制因果图一般可以按以下步骤进行：1、确定特性：明确分析对象，确定要解决的是什么质量问题？（产品？质量成本？产量？销售？）质量问题中的特性是什么？2、绘制骨架：确定以后，首先在纸张上或其他用具（如白板）右方划一“□”（矩形框）并填上问题的特性将其框起来，然后自左至右画出一条较粗的主干线，并在线的右端与“□”接合处，画一向右的箭头指向这一矩形框。质量特性QC七大手法---因果图法四、因果图的绘制步骤3、确定原因类别

确定问题特性之后，就开始找出可能的原因类别，各原因以简单的字句，分别记在大骨上的“□”加上箭头分枝，以斜度约60度画向干线，画时应留意要比主干线稍微细一些。可将“人（Man）”“机”(Machine)“料”(Maretial)“法”(Method)“环(Environment)”“测量”(Measurement)等（5M1E）作为大原因类别。质量特性人员机器测量方法材料QC七大手法---因果图法四、因果图的绘制步骤4、依据大原因，再分出中原因

召集与该特性有关的人员，参加“诸葛亮”会，运用“头脑风暴法”找出各大原因中的中原因，细分出中原因的中骨线（同样以60度插线的方法）画出来，中骨线应比大骨线稍细一些。质量特性人员机器测量方法材料中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因QC七大手法---因果图法四、因果图的绘制步骤5、再更详细地列出小原因

运用中原因的方式，可将更详细的小原因讨论出来，如下图所示。质量特性人员机器测量方法材料中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因质量特性人员机器测量方法材料中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因QC七大手法---因果图法四、因果图的绘制步骤6、圈出最重要的原因

造成一个结果的原因有很多，可以通过搜集数据或自由讨论的方式，比较其对特性的影响程度，以一定的记号把特别重要、关键性的原因标出来，这类原因只能为2-3个，最多不超过5个。质量特性人员机器测量方法材料中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因中原因小原因小原因小原因小原因小原因小原因小原因QC七大手法---因果图法四、因果图的绘制步骤7、记载所依据的相关条件

当因果图绘制完成后，别忘了填上下列要项：（1）、制作的目的（2）、制作日期（3）、制作者（4）、参加讨论的人员（5）、其他重要事项。QC七大手法---因果图法六、因果图绘制时应注意的事项绘制因果图时，应注意以下事项

1、特性用“为什么”“什么”来注明，较易激发联想。2、特性的决定不能使用看起来含混不清或抽象的主题，所分析的质量问题应尽量具体。3、收集多数人的意见，多多益善，运用脑力激荡原则，运用时应注意以下原则：（1）、意见越多越好；（2）、禁止批评他人的构想及意见；（3）、欢迎自由奔放的构想；（4）、可顺着他人的创意及意见，发展自己的创意；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措施，原因的表达应语言简练、明确。5、无因果关系者，不予以归类；6、多加利用以往收集的资料；7、重点应放在解决问题上，并依结果提出对策，对于重要原因的分析，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，也可以采用与会者评分投票表决的办法进行，重要原因不一定是大原因，一般可以确定2-3个即可，最多不超过5个。解决问题时的方法可依5W2H原则执行：（1）、WHY（有什么必要）？（2）、WHAT（目的是什么）？（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）、HOWMUCH（花费多少）？8、以事实为依据；9、依据特性别分别制作不同的因果图，应该一个问题一幅因果图。找到重要原因后，不等于目的就实现了，重要的是使与会者到现场去核实并采取措施，经实践来验证效果。本章思考与练习一、思考1、什么是因果图？什么是因果图法，其别称是什么？2、因果图有哪些类型？3、因果图可以应用在哪些方面？4、绘制因果图的步骤是怎么样的？5、在绘制因果图时应注意哪些事项？二、课堂练习请针对喷涂后附着力不足问题利用因果图法进行原因分析，并划出因果图。第六章散布图法QC七大手法---散步图法什么是散布图法1、什么是散布图：

散布图，是用直角坐标来表示两个变量之间的相关关系的图。2、什么是散布图法

散布图法就是一种用来研究两个变量之间相互关系的方法，它是利用散布图中点子分布状况来分析两个变量间是否有相关关第以及相关程度的方法，常用来分析某质量特性与原因间的关系、某一质量特性与另一质量特性的关系、同一质量特性的两个原因间的关系等。QC七大手法---散布图法什么是相关关系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、却相互依赖或制约的关系。2、两个变量之间的三种不同的关系两个变量之间三种不同类型的关系A、相互独立的关系：即一个变量的变化不直接引起另一个变量的变化或引起的变化很微弱，以致可以忽略不计的关系；B、函数关系即两个变量之间存在着完全确定的函数关系，比如球的体积V=4/3∏R3，只要知道球的半径R，就能够精确精确地求出球的体积。球的半径与体积就是完全确定的关系。C、不完全确定的关系即两个变量之间存在着不完全确定的、但是却有某种依赖或制约的关系，比如儿童的年龄与体重的关系，一般地说儿童的年龄越大，体重也越重，但是并不是所有的同龄儿童的体重都相同。QC七大手法---散布图法散布图示例QC七大手法---散布图法面包质量/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散布图烟叶含水率与碎烟率散布图散布图法的作用利用散布图法可以：1、能了解原因与结果（即两个变量）之间是否存在某种相关的关系；2、检查孤岛现象是否存在。3、原因与结果（即两个变量）相关性高时，二者可互为替代变量，对于过程参数或产品特性的掌握，要从原因或结果中选择较经济性的变量予以控制，并可以观察某一变量的变化而知另一变量的变化。QC七大手法---散布图法370380390400410420430450460470480490500510520370380390400410420430450460470480490500510520●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●烟叶含水量/%图1图2绘制散布图的步骤1、搜集数据

作散布图的数据一般应搜集30组以上，并整理成数据表。数据太少，相关不明显，难以准确地判断；数据过多，计算工作量又太大。2、打点作图

A、以横轴（X轴）表示原因，纵轴（Y轴）表示结果，形成一个直角坐标系。B、找出X，Y的最大值和最小值，坐标的取值范围必须能包含其数据的最大值和最小值，且横、纵坐标的最大值与最小值之间的宽度应基本相等，以利于相关关系的观察与分析。

C、建立坐标后，再把数据表中各组对应数据一一在坐标系中用坐标点表示出来。如果碰上一组数据与另一组数据完全相同，则在“点”周围加一个圆圈表示两组数据重得，如果有三组数据完全相同，在点周围加两个圆圈，表示有三组数据重复，依此类推。

D、必要时，可将相关资料记录在散布图上。QC七大手法---散布图法完全正(负)相关正(负)相关无相关曲线相关散布图的判读散步图示例

（a）：若x增加时，y有增加的趋势。（与增加有关）（b）：若x增加时，y增加的趋势。（好象与增加有关）（c）：不相干的情况。（无关）（d）：若x增加时，y减少的趋势。（好象与减少相关）（e）：若x增加时，y减少的趋势。

（与减少有关）■查看方法本章思考与练习一、思考1、什么是散布图？什么是散布图法？2、什么是相关关系？3、两个变量之间存在哪三种关系？4、散布图法有什么作用？5、如何绘制散布图？6、散布图的分析有几种方法？分别叫什么？如何分析？二、课堂练习请针对焊接中电流与虚焊数之间的相关性进行分析。第七章直方图法QC七大手法---直方图法产品质量波动一、正常波动二、异常波动一、正常波动——正常波动是由随机原因(普通原因）引起的产品质量波动；——仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为控制状态或稳定状态。二、异常波动——异常波动是由系统原因（特殊原因）引起的产品质量波动；——有异常波动的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。引起产品波动的原因主要来自六个方面（5M1E）：人（Man）：操作者的质量意识、技术水平、文化素养、熟练程度、身体素质等；机器（Machine）：机器设备、工夹具的精度、维护保养状况等；材料（Material）：材料的化学成分、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的正确程度等；测量（Measure）：测量设备、试验手段和测试方法等；环境（Environment）：工作场地的温度、湿度、含尘度、照明、噪声、震动等；产品质量波动的六大因素QC七大手法---直方图法影响质量波动的六大因素机料法环测量人引起波动的两种因素的比较QC七大手法---直方图法因素类别具体表现特点作用处理方式随机因素原材料性能、成分的微小差异、机器的正常波动、刀具的正常磨损、夹具的轻微松动、工人操作的微小变化、测量手法的微小误差、检测人员读数的微小误差、环境温度、湿度的微小差异、其他因素的微小变化经常发生的其大小、方向不确定、难以查明和消除，所以也称偶然因素。对产品质量影响较小，技术上难以测量、经济上不值得消除的，也称为正常因素。可认为是正常的，允许存在的，此时的生产状态被认为是处于受控状态。系统因素规格、材质相差悬殊的原材料混杂、机器发生故障、刀具过度磨损、夹具严重松动、夹具安装和调整不当、使用未经校准的检测仪器、测试错误、测量者有较大的习惯性误差、工人违规操作、生产工艺有较大缺陷、温度/湿度显著变化不是经常发生的，可以查明和消除的，也称为偶发性因素。对产品质量影响明显，技术上可以测量和消除，所以也称为异常因素。认为是不正常驻的，不允许存在的，表明工序已处于失控状态，应采取相应措施加以消除，以免对产品质量造成不良影响。直方图的相关概念与术语QC七大手法---直方图法1、直方图所谓直方图，是一种将搜集来的质量数据分成若干组，在直角坐标系中，以组距为横轴，以该组距内相应的频数为高度，按比例画出来的若干矩形图。2、直方图法直方图法是一种通过直方图对产品质量波动性的观察，进而找出质量波动的规律性，预测工序质量好坏和估计工序不良品率的质量管理常用方法。3、频数分布将许多的复杂的数据依其差异的幅度分成若干组，在各组内列入测定值的出现次数，即为频数分布。4、相对频数各组出现的频数除以全部的频数，即为相对频数。5、累积频数（f）自频数分布的测量值较小的一端将其频数累积计算，即为累积频数。6、全距（R）在所有数据中最大值和最小值的差，即为全距。7、组距(h)全距/组数=组距8、算术平均数（X）数据的总和除以数据总个数所得的商数即为算术平均数。9、中位数（X）将数据由小到大依序排列，位居中间的数称为中位数，若数据个数为偶数时，则取中间相邻的两个数据之和再除以2，即为中位数。如果数据个数为奇数时，中间数即为中位数。10、众数（MODE）频数分布中出现频数最多的组的值。11、组中距（midrange）一组数据中最大值与最小值的平均值，计算公式为：（上组界+下组界）/2=组中距直方图法的作用与应用目的QC七大手法---直方图法1、直方图法的作用

通常用来对某些需要加强控制的工序进行观察、分析，为工序调整和控制提供依据。2、直方图法的应用目的

直方图法的应用通常是为了达到以下目的：A、了解数据分布的形态；B、研究和分析过程能力；C、判断数据的真实性；D、计划产品的不良率；E、求分布的平均值与标准差；F、确定控制规格界限；G、与规格或标准值比较。直方图法的绘制步骤QC七大手法---直方图法1、总则

作直方图一般由作频数分布表、画直方图和进行有关计算三个步骤来进行。2、绘制直方图的步骤A、搜集数据；B、计算极差；C、适当分组；D、确定组距h；E、确定各组的上、下界限；F、作频数分布表；G、画直方图；H、进行相关数据的计算；R=Xmax-Xmin直方图法的绘制步骤QC七大手法---直方图法3、教案实例

（背景）：某乳制品厂成品包装工序，采用自动打包机进行麦乳精打包，技术要求为每包重量为500±5克。为了分析工序质量，从打包好的成品中，随机抽取100包为样本进行称重，结果如下表，请作直方图。500499501500502499497501502500498501501497500499500500498499499500500495499502498501500501501502500501501497500499502499497500499500502501499497501502499501500502499501503499500501498501498500499502500499499498497496503501497500501500502499498498502500501502503500498504501502498499501498500499502496单位：克麦乳精成品袋重抽样称重数据表直方图法的绘制步骤QC七大手法---直方图法2、解题第一步:作频数分布表1、频数分布表：

频数就是在某一条件下事件出现的次数,可以是数据出现的次数,也可以是在一定范围内(组距)数据出现的次数.若将数据按大小顺序分组排列,反映各组频数的统计表,称为频数分布表.2、搜集数据（如前表）作直方图的数据不要少于50个，否则所反映的分面可能出现较大的误差，数据收集后把它们填入数据表中。3、适当分组把数据分成若干组，分组的组数K要适当，若组数太少，则会掩盖各组内的变化情况，造成较大的误差，若组数过多，则会造成各组的频数大小参差交错，难以分清分布情况，而且计算工作量大，组数K的确定，可以参照下表选用组数。数据个数经验分组组数1~50个5~7组51~100个6~10组101~250个7~12组251~300个10~20组…….…….直方图法的绘制步骤QC七大手法---直方图法2、解题第一频:作频数分布表5、确定组距h：

组距=极差（R）/组数（K），一般组距应取测量单位的整数倍,极差数据如果遇到有一位小数点时，最小测量单位值为0.1,极差数据如果遇到有二位小数点时，最小测量单位值为0.01

。6、确定上/下界限分组的范围应能把数据中的最大值和最小值包含在内，同时使它们与其上/下端界限有大致相同的间隔余量。因此，第一组的下界可按数据的最小值Xmin与组距的一半的差值确定。本例第一组的下界为：Xmin495-1/2×1.0=494.5；第一组的上界则为本组的下界加上组距的值，如本例第一组的上界为：下界494.5+1.0=495.5。第二组的下界就是第一组的上界，而第二组的上界则为本组的下界加上组距的值。以此类推，可以得出各组的上、下界限。7、计算组中值（X），也称中位值组中值X=（组中上界限值+组中下界限值）/2，例如：本例中的第一组的组中值=（494.5+495.5)/2=495;依此类推，可以算出其他组的组中值。8、作频数分布表将各组的频数分别记在相应的组距内栏内，各组的频数是指落在该组上下界限区间内的数据个数，应从数据表中认真查找。如遇有数据正好落在组界上时，则按“本组记下不记上的原则”处理。各组频数统计好后，以“记号”在频数记录栏中记录，并验算各组的频数总是否等于数据总数。（本例的频数分布表见下表）直方图法的绘制步骤QC七大手法---直方图法频数分布表组号下界上界组中值频数记录频数ABCDE法fI列II列1494.5495.5495∣1112405.5496.5496∣∣2343496.5497.5497∣∣∣∣∣∣∣710144497.5498.5498∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣122226(D)5498.5499.5499∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣1840(C)06499.5500.5500∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣22007500.5501.5501∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣2038（A）08501.5502.5502∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣141823(B)9502.5503.5503∣∣∣34510503.5504.5504∣111直方图法的绘制步骤QC七大手法---直方图法2、解题第二步:画直方图1、先在直角坐标系中,以横坐标表示数值的变化,以组距为单位,起始值为第一组的下界值,并让起始值与原点留有一定空隙2、以纵坐标表示频数(即数据出现的次数),由最大的频数值来确定纵坐标的高度和单位间隔;3、以各组组界为底，以该组的频数为高，将每一组画成矩形图，则完成直方图。4、以图中相关数据信息（数据总个数，平均值，标准差），画出规格的上/下限。5、记录相关事项：产品名、工序名、制作日期、制作者等。直方图法的有关数值的计算QC七大手法---直方图法2、解题第三步:有关的计算直方图法的有关计算包括平均值和标准偏差S的计算1、平均值的计算A、按计算公式计算

平均值=所有数据相加之和/数据的总个数B、加权法计算a组中值计算法：平均值=各组中值X出现的频数之和/频数之和（或者说数据的总个数）b“ABCDE简化加权法”计算“ABCDE简化加权法”法是先计算I列、II列，求得A、B、C、D、E值。计算I列时，先把频数最大的组定为0，并以0为界，分别自上而下、自下而上依次将频数值相加后填入，把I列中与“0”相邻的下面一个数定为A，上面的一个数定为C；计算II列时，是先把频数最大的组定为0，与其相邻的上、下两组也定为0，然后以0界也分别自上而下、自下而上依次将I列的数值相加填入，并把与0相邻的下面的一个数定为B，上面一个数定为D，E值则是II列各数值相加的总数值。：样本的算术平均值；n：样本大小。直方图法的有关数值的计算QC七大手法---直方图法2、解题第三步:有关的计算直方图法的有关计算包括平均值和标准偏差值（S）的计算2、标准偏差值（S）的计算A、按计算公式计算

标准偏差值（S）=（各个数据-平均值）2再相加的总和后开平方/（数据的总个数-1）B、加权法计算a：“ABCDE简化加权法”计算S=（A+B+C+D+2E）/数据的总个数—〔（A+B）-（C+D）/数据的总个数〕2的差再开平方根。

直方圖的應用:1.測知制程能力,作為制程改善依據.

標準差S愈小愈好,平均值越接近規格中限越好.

平均值X=代表集中趨勢.

標準偏差S=代表分散程度.

正态分布:兩邊無限延伸,當3S=時,其分布規格範圍占總數據分布範圍的99.7%.NX1+X2+….+Xnn-1(X1-X)+(X2-X)+….+(Xn-X)222規格下限規格上限2T三個重要指標:A.準確度Ca(CapabilityofAccuracy).012.5%25%50%100%A級B級C級D級規格中心(u)規格上下限

Ca=(%)=(%)實績中心值-規格中心值規格容許差X-UT/2B.精密度Cp(Capabilityofprecision)

Cp==6rT規格容許差6倍標準偏差6r6r6r6rD級C級B級A級SLUSU規格下限規格中心規格上限Cp<0.830.83≦Cp<1.01.00≦Cp<1.331.33≦CpC.精確度Cpk(制程能力指數):

Cpk=(1-Ca)*Cp=或之最小值它是Ca與Cp的綜合體現,既考慮了平均值偏離、規格中心的情形,又考慮了分布範圍與規格範圍的比較.它反映了一個制程在一定的因素與正常管制狀態下的品質作業能力,在規格確定后,平均值不偏離規格中心的情形幾乎不存在,因此,就有了Cpk.Su-X3a-(SL-X)3a制程能力指數判定表:NO.

Cp分布與規格之關係制程能力判斷處置

1

Cp≧1.67

太佳制程能力太好,可酌情縮小規格,或考慮化管理與降低成本.

21.67>Cp≧1.33

合格理想狀態,繼續維持.

31.33>Cp≧1.00警告使制程保持於管制狀態,否則產品隨時有發生不良品的危險,需注意.

41.00>Cp≧0.67不足產品有不良品產生,需作全數遷別,制程有妥善管理及改善之必要.

5

0.67>Cp非常不足應採取緊急措施,改善品質並追究原因,必要時規格再作檢討.2.計算產品不良率:

±Kr百分比(%)百萬分缺點數

±1r±2r±3r±4r±5r±6r

68.2695.4599.7399.993799.99994399.9999998

317400455002700630.570.002(規格中心不偏移)常態分配規格下限規格上限-6r-5r-4r-3r-2r-1r+6r+1r+2r+3r+4r+5rX

±Kr百分比(%)百萬分缺點數

±1r±2r±3r±4r±5r±6r

30.2369.1393.3299.379099.9767099.999660

6977003087006681062102333.4規格中心值往左、右移動1.5r常態分配規格下限規格上限-6r-5r-4r-3r-2r-1r+6r+1r+2r+3r+4r+5rX1.5r1.5r3.調查是否混入兩個以上不同群體:

兩個不同操作者,兩台不同機器,兩種不同材料,兩條不同生產線者.4.測知有無假數據:有無因測定誤差或檢查錯誤導致之假數據(鋸齒型、离島型).5.測知分配型態,了解制程有無異常.6.藉以訂定規格界限:如為常態分布,一般來說,X+4S為規格上限,X-4S為規格下限.直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察1、常见的六种典型直方分布图（a）正常型（b）孤岛型（c）偏向型（d）双峰型（e）平顶型（f）锯齿型直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察2、常见的六种典型直方分布图所代表的意义（a）正常型正常型，又称对称型，它的特点是中间高，两边低，左右基本对称，说明工序处于受控状态直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察2、常见的六种典型直方分布图所代表的意义（b）孤岛型孤岛型，它的特点是在远离分布的地方出现小的直方图形，犹如孤岛，“孤岛”的存在表示在短时间内有异常因素在起作用，使加工条件发生了变化。直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察2、常见的六种典型直方分布图所代表的意义（c）偏向型偏向型，它的特点是直方图的顶峰偏向一侧，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，有的是由于操作者的加工习惯引起的。如：在加工轴的时候往往偏大，而在加工孔的时候往往偏小等。直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察2、常见的六种典型直方分布图所代表的意义（d）双峰型双峰型，它的特点是有两个高峰。这往往是由于两种不同分布的数据混在一起引起的，例如把两个工人加工的同种产品或两台设备加工的产品混在一起等。发生双峰型应把数据先进行分层，然后再做直方图。直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察2、常见的六种典型直方分布图所代表的意义（e）平顶型平顶型，它的特点是直方图呈平顶型，这往往是由于生产过程中有缓慢变化的因素在起作用，如刀具的正常磨损、操作者的疲劳等。应采取措施控制诸因素稳定地处于良好状态。直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察2、常见的六种典型直方分布图所代表的意义（f）锯齿型锯齿型，它的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，往往不是生产上的问题，主要是分组组数过多或测量仪器精度不够，读数有误等原因引起的。四.如何依據圖案的分佈狀態判斷1.如圖中顯示中間高,兩邊低,有集中的趨勢,表示規格.重量等計量值的相關特性都處於安全的狀態之下,製品工程狀況良好.如下圖所示:五.直方圖在應用上必須注意事項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,有多大的差異.3.是否必要再進一步層別化.第八章控制图QC七大手法---控制图法概述控制图与控制图法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发明，它是一种用来监视、控制质量特性值随时间推移而发生波动的图表。在控制图上有三条横线：中间的一条为中心线(Controlline,简称CL)，一般以蓝色的实线绘制，在上方的一条线称为上控制界限线（UpperControlLimit,简称UCL）在下方的一条线称为下控制界限线(LowerControlLimit,简称LCL)，一般以红色的虚线表示，以表示可接受的变异范围。至于实际产品品质特性的点大都以黑色连线绘制。2、控制图法控制图法是具体应用控制图对生产过程进行分析和控制的一种方法。它的主要作用：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，观察与判断工序状态：若发现异常，则追查原因，采取措施，检查效果，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，防止不良品产生。C、其他用途：控制图还可以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。概述控制图与控制图法3、品质变异形成的原因：一般在制造的过程中，无论是多么精密的设备、环境，其品质特性一定都会有变动，都无法做完全一样的产品，而引起变动的原因可分为两种，一种是偶然（随机）原因，一种为异常（特殊）原因3.1、偶然(随机)原因(Chancecauses):是指不可避免的原因、非人为的原因、共同性的原因、一般性原因，是属于控制状态的变异。3.2、异常(特殊)原因(Assignablecauses):可避免的原因，人为的原因，特殊性原因，局部性原因等，不可能让其存在，否则会造成很的损失。概述控制图与控制图法分类变异的情况影响程度追查性过程的改善偶然原因系统的一部分，很多，一定有且无法避免每一个都很微小不明显不值得追查，追查的成本高，不经济修改：经常且稳定的制造异常原因本质上是局部的，很少或没有，可避免的有明显的影响值得追查且可追查到原因，否则，将会造成巨大的损失创造：经常且稳定的过程。偶然原因与异常原因的比较概述控制图与控制图法4、控制图控制界限的确定：目前大多数国家都是根据休哈特的3Sigma法则来确定控制界限的：取质量特性的平均值做为控制中心线（CL），取质量特性值的平均值加/减三倍的标准偏差做为上、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的平均值

D（X——代表X的标准偏差值5、控制图的分类

5.1按数据的性质来分类(见下表)控制图的种类－－控制图的种类很多，一般按数据的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合计量值控制图平均值－极差控制图