QC小组活动与班组管理沟通会-珠海

主导单位：广东省质量协会主讲老师：刘小伟(国家首批高级QC诊断师……)服务时间：2013年4月2日

广东·珠海QC小组活动与班组管理沟通会课程概要第一部分QCC推行过程及要点一、质量管理小组概述二、QC小组活动的路径方法与工具三、QCC与班组建设的关系四、QCC成果材料整理与发表及案例分析特别说明：课程以讲和互动训练为主，而PPT讲义仅供参考！QC小组概述QualityControlCircles1.1质量的概念国家标准GB/T1900-2000的定义是：一组固有特性满足要求的程度。1.2质量管理（简称QC）

是”在质量方面指导和控制组织的协调的活动。人员：在生产或工作岗位上从事各种劳动的职工。范围：围绕企业的经营战略、方针目标和现场存在的问题。目的：以改进质量、降低消耗、提高人的素质和经济效益为目的组织起来。手段：运用质量管理的理念和方法开展活动的小组。2、质量管理小组的定义１、质量与质量管理质量管理小组解决问题涉及两方面的技术3、质量管理小组活动程序专业技术专业技术：小组解决问题的专业技术范围管理技术：主要指程序、证据、方法、技艺的运用等关系：专业技术缺一不可。区别：管理技术是共性的，主要包括三个方面的内容。管理技术4、管理技术的三个主要内容：1）遵循PDCA循环（四个阶段、十个步骤）P（plan)计划阶段：6个步骤

选择课题、现状调查、设定目标、原因分析、确定主因、制定对策D（Do)执行阶段：1个步骤

按对策要求进行实施C（Check)检查阶段：1个步骤

针对目标检查实施效果A（Action)处理：2个步骤

制定巩固措施、提出遗留问题及下一步打算2）以事实为依据，用事实说话。5、应用统计方法：统计目的：运用统计技术进行数据的整理、分析。统计方法：全数检验或随机抽取。统计工具：“老七工具”与“新七工具”①分层法②调查表③排列图④控制图⑤散布图⑥直方图⑦因果图①亲和图法（KJ法、A型图解）②关联图法③系统图法④矩阵图法⑤矩阵数据分析法⑥矢线图⑦PDPC法（过程决策程序图法）1、饼分图2、折线图3、柱形图4、水平对比5、推移图6、流程图7、雷达图1、0、618（黄金分割）法2、正交试验法3、抽样检验4、水平对比5、方差分析6、假设检验7、价值工程QC七工具新QC七工具简易图表专用工具类6、质量管理小组活动的具体程序：1）程序的定义：ISO9000：2000质量管理体系基础和术语标准解释为----“程序是为进行某项活动或过程所规定的途径”2）活动的基本程序（思路）提出问题进行调查找出主要问题制定解决对策实施对策问题解决7、课题类型：1）现场型：以班组、现场操作工人为主体，维持质量

主要特点：课题小、难度低、周期短、效益不一定大

2）服务型：以提高服务质量为目的的小组主要特点：课题小、难度低、周期短、社会效益明显

3）攻关型：以三结合方式，解决技术关键问题

主要特点：课题难、周期长、投入多、经济效果显著

4）管理型：以管理人员组成，解决管理问题5）创新型：与前四类课题程序有所不同。主要特点：用新的思维方式，创新的方法，开发新产品、新技术、新业务等，实现预期的目标。8、“问题解决型”课题的程序：1）自选目标值课题的程序自选课题：由小组根据本部门情况自行选择的课题。指导性课题：企业主管部门推荐、公布的可供小组选择的课题。选择课题现状调查实施对策效果检查设定目标制订对策分析原因确定主要原因制订巩固措施总结和下一步打算是否达到目标PDCA是否2）指令性目标值课题的程序指令性课题：上级主管部门以命令的形式向小组下达的课题。选择课题设定目标实施对策效果检查可行性分析制订对策分析原因确定主要原因制订巩固措施总结和下一步打算是否达到目标PDCA是否9、“创新型”课题的活动程序选择课题设定目标提出多种方案，确定最佳方案制定对策表实施对策确认效果标准化总结和今后打算是否达到目标PDCA是否课程概要第二部分QCC推行过程及要点一、工具一——分层法现场应用技巧二、工具二——

调查表现场应用技巧三、工具三——

排列图现场应用技巧四、工具四——

因果图现场应用技巧五、工具五——

直方图现场应用技巧六、工具六——

控制图现场应用技巧七、工具七——

散布图现场应用技巧八、其它实用分析工具简介九、工具应用总结■QCC程序与QC工具很有效

有效

有时采用

分层法调查表排列图因果图直方图控制图散布图选择课题■■■●●○现状调查■■■●●●目标确定○○分析原因■■确定主因●●■■■制定对策●○实施对策●●○检查效果●●●●●巩固措施○○今后打算●●？现状■根据某项基准，将物品和数据等分成几组，以便发现各组间的差异■将一个复杂的问题分解成多个不同的侧面，以进行多方位的数据统计和逻辑分析，为寻求改善对策服务。1、分层的意义2、分层的目的■

明确数据特征■

明确各层之间数据的差异■

可以从数据中获得正确有效的信息准确地抓住现状一、工具一——分层法现场应用技巧3、分层的事例（一）■分层是指发现各组之间的差异。■分等级是指将同一组内的东西根据大小进行划分。注意：分层与分等级的差别■在收集数据时、在分析数据时考虑分类项目4、在什么时候考虑分层呢？1#2#3#1组2组A勤C勤人员设备材料方法环境其它A厂B厂a批b批ABC一线二线分类项目时间维度小时、上午、下午、星期、周、月各部门、场所员工、小组、组、生产线、课、部、建筑物各方法、条件生产线速度、手工作业、自动化、电压、水压、材料、旋转数各环境气温、湿度、晴、多云、雨、照射度、噪音、颜色等０２０４０６０８０各车种不良品的件数ＡＢＣＤ<件>不良品件数ｎ＝６４１００５０<％>０●●●●按照车种分层累积比率34<车种>０１０２０３０４０保险杠不良品的变化●●●2/101112<件>不良品件数ｎ＝６４<日>按照天数分层涂漆斑点3%涂漆过度12%6%伤痕79%各项目不良品比率ｎ＝34按照不良品项目分层02468101214ＸＹＺ各部位发生损伤的件数损伤件数<件>ｎ＝２５ＸＹＺ保险杠按照部位分层■“减少A车的前保险杠损伤”的事例

5、分层的活用示例（二）

某装配厂的气缸体与气缸盖之间经常漏油。经过50套产品进行调查后发现两种情况：（1）三个操作者在涂粘结剂时，操作方法不同；（2）所使用的气缸垫是由两个制造厂提供的。于是对漏油原因进行分层分析：5、分层的活用示例（三）表1：按操作者分层表2：按气缸生产厂家分层问题：我们发现了什么？1）按以上分层方法：由以上两个分层表容易得出：为降低漏油率，应采用李师傅的操作方法并选用B厂的气缸垫。2）结果验证：当该厂采用这个方案后，漏油率仍然很高(漏油率为3/7=43%)。因此，这样简单的处理是有问题的。3）正确的方法：（1）当采用A厂生产的气缸垫时，应推广采用李师傅的操作方法；（2）当采用B厂生产的气缸垫时，应推广采用王师傅的操作方法。这时他们的漏油率都是0%表三：按两种因素交叉分层二、工具二——调查表现场应用技巧1、调查表定义：

依据分层从不同侧面对工作现场的问题现状进行调查的工具；没有统一规定的格式，是根据收集数据的目的、场所等精心制作的表格。2、调查表作用：（1）是用简单的检查核对记号记录数据的表格（2）是为了分类收集各种数据、防止忘记进行检查核对，只要核对一下就可以很简单地掌握情况而制作的图表（3）使用检查核对表后：

①很快地发现问题的所在

②发现是如何变化的

③可以同时调查许多项目■用于调查不良品的数量

在纵轴上写上不良品项目，在横轴上写上天数、生产线、车名等

７／１１７／１２花冠螺母松弛

●●

●●●●●●●●●●佳美花冠佳美忘记接线●日车不良品明细3、调查表的示例（一）×伤痕▲弯曲●粘有灰尘记号最好使用●○△▲×等，大家一看就能明白＜样本＞■用于调查不良品的发生部位（1）4、调查表的示例（二）马达绕线线伤不良位置分析ABDEGFHCabdc■用于调查不良品的发生部位（2）1）检查表要明确以下事项4、调查表的示例（三）项目内容1、调查项目产品名称、不良品项目、部位等2、场所生产线、工序等3、方法用什么、

用什么样的方法？4、期间从何时到何时为止？5、检查人由谁来调查检查重点1日C勤2日C勤8：0010：0013：0015：008：0010：0013：0015：00螺栓扭矩5.35.55.16.35.45.85.55.7（规格：7.56.87.78.17.97.67.57.35.0～8.06.57.16.46.86.97.15.36.5N·m）6.26.35.96.16.55.75.67.0组装线上轴承组装工序记录表线班：一线2班工序：上轴承组装区间：2003年2月1日～28日检查人：张三丰1、排列图定义：

三、工具三——排列图现场应用技巧对于不良、缺点等事情发生的结果，按照其产生的原因或现象进行分类，再按类别大小顺序排列，以图表的形式表达的图。80:20

法则解决前20%的主要问题，就等于解决了全部问题的80%关键的少数&次要的多数2、排列图的含义累计次数累计频率各个项目的区分事例：制作７月份组装生产线上车门不良品1）收集数据车门凹凸

３件、

门锁不良

２３件、

调节器不良１２件、

伤痕３６件装饰物错误９件、

车窗忘记组装２件、

车身各部分间隙不良２件2）按大小顺序排列数据，计算累积数值与累积比例伤痕

３６

３６

４１％门锁不良

２３

５９

６８调节器不良

１２

７１

８２装饰物错误

９

８０

９２车门凹凸

３

８３

９５车身各部分间隙不良

２

８５

９８忘记安装车窗

２

８７

１００％合计

８７

不良品项目

件数

累积数累积比例

累积比例的算式３６÷８７×１００％７１÷８７×１００％８０÷８７×１００％８３÷８７×１００％８５÷８７×１００％８７÷８７×１００％５９÷８７×１００％3、排列图的制作

·

纵轴上写上件数，横轴上写上数据

项目

·

原点上写上“0”

·最大刻度应超过数据中的最大数值

·

横轴上写上项目名称

·

不是把所有的项目都列出来，对于那些相加后其比率不足10％的项目,

归为“其他”

不良品件数１００８０６０４０２００伤痕门锁装饰物不良调节器其他（件）3）画出纵轴与横轴4）根据不良品项目的数值，

画出棒形图表装饰物不良１００８０６０４０２００伤痕调节器其他门锁不良品件数（件）

·

在右侧，画出累积比例的纵轴

·

纵轴的100％刻度位置高度，应与数

据的总和相同

·20％的刻度间隔容易看清楚不良品件数１００８０６０４０２０８７１００８０６０４０２００累积比例伤痕门锁调节器装饰物不良其他(％)(件)２００5）填写累积比例

累积曲线是指把各不良品项目的棒形图表进行累积之后，连接右上角的曲线。

●●●●●１００８０６０４０２００累积比例(％)6）画出累积曲线

２０１００１００８０６０４０２００％件伤痕累积比例８０６０４００不良品件数门锁调节器装饰物不品其他●●●●●ｎ＝８７时间：９８年７月制作人：加藤7）在空白处填写必要事项

填写纵轴单位、数据总和、时间、制作人姓名、标题

1）进行细分，找出改善对象

·

进行分层

·

进一步用排列图展开排在前面的项目进一步用排列图展开零件Ａ不良品零件●●●●●●Ａ不良品件数ＢＣＤＥＦＡ零件的各种情况●ａ

●●●●●ｂｃｄｅｆ4、排列图的应用2）排列图的应用---改善前、后的比较●●●●●●ＡＢＣＤＥＦ改善前ＢＣＡＤＥＦ●●●●●●改善后效果改善后的效果显而易见項目Ａ的解决方法1、因果图：

用箭头连接结果与原因之间关系的图，箭头指向结果，一目了然地、体系性地表现众多原因所形成的因果关系。比较有用的场合如下：

①

想使问题意识清晰化时

②

整理归纳被认为是原因的要素时

③

深入寻求本质性的原因四、工具四——因果图现场应用技巧注意：决定表述结果的语句

在对所想要解决的“坏的结果”进行语言表述的时候，不要使用模棱两可、让人泛泛想像的语句，要用具体的词语。

不好的例子：车门不良品很多好的例子：车门装饰物安装错误车门装饰物安装错误2、因果图使用的步骤：

步骤1、在右边写上表述结果的语句，划出粗箭头线，指向结果质量不良品数量、不良品比例、合格率原价材料费、修理费用、废弃零件费、对外订购零件费用、电费等量、交货期尺寸、重量、浓度、作业时间、开工率、停止时间、生产台数等・生产现线多使用４Ｍ∶Man（操作者）、Machine（机械）、

Material（材料）、Method（方法）・除此之外还经常使用Environment（环境）、Measurement（测定）车门装饰物安装错误作业者材料方法机械步骤2、填写大致原因·

反复追问5次“为什么”

“为什么”，推测其原因

（注）１．为了针对事实采取解决措施，所以第1次不是推测原因，而是写出实际情况。２．如果只用名词来表述原因的话，不容易让人明白，因此，要用**怎么样？、**怎么做？来表达。

找出

“车门装饰物安装错误”原因的示例：１次２次３次４次５次为什么车门装饰物会安装错误呢？很多时候是看错了颜色（事实）为什么很多时候会看错颜色呢？安装时没有确认零件型号（推测）为什么没有确认零件型号呢？看不清写在零件架上的零件型号（推测）为什么看不清零件架上的零件型号呢？字很小（推测）为什么字很小呢？写字的地方小（推测）为

什

么原因（事实、推测

）次数步骤3、找出原因车门装饰物安装错误操作者方法材料机械很多时候是看错了颜色

没有确认零件型号看不清零件型号写字的地方小

字很小省略省略省略事实步骤4、根据5次的“为什么”如图所示写出其原因·

解决措施并不是针对所有原因的，而是为了消除主要原因的·根据不良品的发生数量等，通过要因验证证明是重要原因车门装饰物安装错误方法材料很多时候是看错了颜色

没有确认零件型号看不清零件型号写字的地方小

字很小省略省略省略操作者机械步骤5、找出主要原因（要因验证）步骤6、在主要原因上打上记号1、直方图：直方图可以显示质量波动的分布状况；又名分布图。是把进入某一区间的数据集中起来，表示在条形图上，使整个数据的分布状况一目了然。以便推断特性总体分布状态的一种统计方法。五、工具五——直方图现场应用技巧2、直方图分布形状判断1）标准型（对称型）数据的平均值与最大值和最小值的中间值相同或接近，平均值附近的数据的频数最多，频数在中间值向两边缓慢下降，以平均值左右对称。这种形状也是最常见的。2）锯齿型

做频数分布时，如分组过多，会出现此种形状。另外，当测量方法有问题或读错测量数据时，也会出现这种形状。4）偏峰型数据的平均值位于中间值的左侧（或右侧），数据分布的频数增加后突然减少，形状不对称。当下限（或上限）受到公差等因素限制时，由于心理因素，往往会出现这种形状。3）陡壁型平均值远左离（或右离）直方图的中间值，频数自左至右减少（或增加），直方图不对称。当工序能力不足，为找出符合要求的产品经过全数检查，或过程中存在自动反馈调整时，常出现这种形状。5）平顶型

当几种平均值不同的分布混在一起，或过程中某种要素缓慢劣化时，常出现这种形状。6）双峰型

靠近直方图中间值的频数较少，两侧各有一个“峰”。肖有两种不同的平均值相差大的分布混在一起时，常出现这种形状。

7）孤岛型

在标准型的直方图的一侧有一个“小岛”。出现这种情况是夹杂了其他分布的少量数据，比如工序异常，测量错误或混有另一分布的少量数据。3、直方图分布与规格哪个流程制造缺陷较少?___________________哪个流程有较好的能力?___________________#1405060708090100LSLUSL问题：5060708090100LSLUSL#2常态分布，均在规格界限之内（准确度、精确度均可）平均值偏低，部分超过下限（准确度差）平均值偏高，部分超过上限（准确度差）USLLSL1）直方图分布与规格的比较：产品变异大，品质不匀，精密度差，应改善变异或放宽规格产品变异太小，可能品质过剩USLLSL2）直方图分布与规格比较根据Cpk值判断工序能力CpkCpk=1.0时，实际分散性与标准幅宽相同Cpk＞1.0时，与标准幅宽相比，实际分散性小工序能力有富余Cpk＜1.0时，与标准幅宽相比，实际分散性大有次品，工序能力不足理想状态是Cpk＞1.334、直方图与工序过程能力工序能力指数·规格·不良率的关系规格的宽度（两侧）不良率工序能力判断备注Cpk≥1.671.67＞Cpk≥1.331.33＞Cpk≥1.001.00＞Cpk≥0.670.67＞Cpk标准偏差的10倍以上0.00005≥不良率0.0063%不良率≥0.00005%过剩即使药品的偏差增大也没有问题.要考虑简化管理和降低成本的方法标准偏差的8倍以上10倍以下0.27%不良率≥0.0063%足够理想状态，维持现状标准偏差的6倍以上8倍以下尚可认真进行工序管理，保持管理状态。如果C接近1，就会有出现不良品的可能，需要采取必要的措施标准偏差的4倍以上6倍以下4.67＞不良率≥0.27%不良率＞4.6%出现了不良品,必须全数进行筛选,驾驶工序管理和改善极其不能满足产品质量要求的状态。必须马上弄清原因、采取对策、实施改善。再次对规格进行研讨不足很差标准偏差的4倍以下USLC-LSL6p=sCMin(

X-LSL3USL-X3pk=

s

s,)总公差C流程的分散p5、工序过程能力计算统计学家发展了两个测量标准表来度量能力USLLSLSL组别准确度精密度一○×二×○三××四○○6、过程能力说明考察工序质量能力CpkCpk≥1.331≤Cpk＜1.33Cpk＜1☆中心化☆减少变异动态监控趋势管理7、过程能力的用处

☆评估工序或流程能力

☆确认是否必须采取行动☆检验改善的效果

☆比较机械绩效

☆比较材料区别

☆比较供应商区别过程能力的用处现在以某厂生产的产品重量为例，对应用直方图的步骤加以说明：[该产品的重量规范要求为１０００（＋0——＋0.50g）]8、直方图的制作步骤1、收集数据。作直方图的数据一般应大于５０个。本例在生产过程中收集了１００个数据。步骤2、确定数据的极差（Ｒ）。用数据的最大值减去最小值求得。本例R＝48－1＝47。步骤3、确定组距（h）。先确定直方图的组数，然后以此组数去除极差，可得直方图每组的宽度，即组距。组数确定要适当。组数太少，会引起工作量大。组数（k）的确定可参考组数(k)选用表。组数（k）选用表步骤4、确定各组的界限值。为避免出现数据值与组的界限值重合而造成频数计算困难，组的界限值单位应取最小测量单位的1/2。本例最小测量单位是个位，其界限值单位应取0.5。分组时应把数据表中最大值和最小值包括在内。第一组下限值：１－0.5＝0.5

第一组上限值：第一组下限值加组距，即0.5＋5=5.5；第二组下限值：第一组的上限值，即5.5

第二组上限值：是第二组的下限值加组距，即5.5+5=10.5；第三组以后，依此类推定出各组的组界。

步骤5、编制频数分布表。把各个组上下界限值分别填入频数分布表内，并把数据表中的各个数据列入相应在组，统计各组频数。步骤6、按数据值比例画横坐标。

步骤7、按频数值比例画纵坐标。以观测值数目或百分数表示。步骤8、画直方图。按纵坐标画出每个长方形的高度，它代表了落在此长方形中的数据数。（注意：每个长方形的宽度都是相等的。）1、控制图：2、控制图的作用：１）质量诊断：度量过程的稳定性，过程是否处于统计控制状态２）质量控制：确定流程调整的时间和调整的程度３）质量改进：确认某过程是否得到了改进又名管制图、管理图、休哈特图，用于对生产条件或质量特性的趋势管理，以动态监控质量动向，预见性地采取措施，维持质量的稳定性和一致性。六、工具六——控制图现场应用技巧图产品质量是具有变异的；产品质量的变异具有统计学规律性；质量变异的偶因和异因。3、变异的种类“一般与特殊”控制图可以鉴别受控和不受控的变异1）受控：一般要因或固有的(噪声）：

-在所有流程中出现

-由流程自己产生（我们经营的方法）

-可以消除和/或减小，但需要流程有根本性的改变

注:

只存在一般要因变异，流程会处于稳定的，受控的状态

2）不受控：特殊要因（信号）：

-不可预测

-与一般要因变异相比相对大得多

-由单个的扰动或其系列的组合导致

-通过基本的流程控制和监控可以消除/减小

注:

当工程存在特殊要因变异时，被称为脱离控制和不稳定

数据依时间而变化UCL=UpperControlLimit/LCL=LowerControlLimitUCL中心线LCL标绘数据监控特性－1σ+1σ+2σ－2σ+3σ－3σ4、控制图主要构成要素

已有一套标准规则协助确认流程中特殊要因

的事件当规则被违反时，我们称其为

“失控”

。表示有不寻常的事件发生——

查出原因!!

规则一：1个点子落在控制界限以外；规则二：连续9个点子落在中心线同一侧；规则三：连续6点递增或递减；规则四：连续14点中相邻的点子总是上下交替；规则五：连续3点中有2点落在中心线同一侧的2σ以外；规则六：连续5点中有4个点落在中心线同一侧的1σ以外规则七：连续15点落在中心线两侧的1σ以内；规则八：连续8点落在中心线两侧且无1点在1σ区间中。规则九：5、制控图判定规则■制控图判定规则UpperControlLimits=UCL(控制上限)LowerControlLimits=LCL(控制下限)UpperSpecificationLimits=USL(规格上限)LowerSpecificationLimits=LSL(规格下限)如果有数据点落在UCL和LCL之外，是否意味着我们制造出对顾客而言的不良品?时间USLLSLUCLLCLUSLLSLUCLLCL时间5、制控界限与规格界限1）将

规格限当作控制图的控制限2）将

UCL及LCL

当作规格限使用当您犯了上述错误时，控制图就只是一个检验工具，而不再是控制图如果没有控制界限，控制图就只是一个推移图而已■

制作控制图时，两个常见的错误1）流程控制限是由流程本身数据计算而来的2）产品规格限来自客户的要求

注意：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X-R最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算工作量大适用于产品批量较大的工序平均值-标准偏差控制图X-S判断工序是否正常的效果好，计算工作量大适用于样本容量n＞10时，产品批量大的工序中位数-极差控制图X-R计算简便，但效果较差适用于产品批量较大的工序单值-移动极差控制图X-RS简便省事，并能及时判断工序是否处于稳定状态。缺点是不易发现工序分布中心的变化因各种原因（时间、费用等）每次只能得到一个数据或希望尽快发现并消除异常因素计数值控制图不合格品数控制图Pn较常用，计算简单，操作工人易于理解样本容量相等不合格品率控制图P计算量大，控制线凹凸不平样本容量不等缺陷数控制图C较常用，计算简单，操作工人易于理解样本容量相等单位缺陷数控制图U计算量大，控制线凹凸不平样本容量不等6、控制图种类与适用范围1）选取控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格数等2）选用合适的控制图种类3）确定样本组、样本大小和抽样间隔。在样本组内，假定波动只由偶然原因所引起4）收集并记录至少２５个样本组的数据，或使用以前所记录的数据5）计算各组样本的统计量，如样本平均值、样本极差和样本标准差等7、控制图的制作步骤6）计算各统计量的控制界限。7）画控制图并标出各组的统计量。8）研究在控制界限以外的点子和在控制界限内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态。这一步要使用控制图的判断准则进行分析，当过程稳定了，可以执行下一步；否则剔除异常数据后从第5步重新开始。9）研究过程能力并检验是否满足技术要求。若过程能力满足要求，可以转入下一步；否则需要调整过程直至满足要求。10）延长控制图控制限作为控制用控制图，进行过程日常管理。1）在5M1E因素未加控制、过程处于不稳定状态时就使用控制图管理工序2）在过程能力不足，即在Cp＜1的情况下就使用控制图管理过程3）用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线4）仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用5）不及时打“点”，因而不能及时发现过程异常6）当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线7）研究分析用控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。在实际工作中，对于以上各种情况应注意加以避免。8、应用控制图中常见的错误23废品率(%)1123419961997晚会时间

工厂的废品率达到年度的低点1.5%经理给全厂颁奖

仪式在餐厅进行：为所有的人准备了比萨饼和各种点心和饮料！

“每个人都应为你们取得的成就感到骄傲”9、一个控制图的案例231123456719961997经理想收回奖励

连续3个月废品率上升

经理想要收回他的奖励

不但没有保持已有的成绩,废品率却直线倒退经理决定：“奖励适得其反。这群人需要强硬的管理!”废品率(%)23112345678910111219961997

不再“温和的管理”到11月,废品率上升到2.6%─年度最高点；经理决定采取措施；召集一个“特别会议”，要一次性并永久地解决这个问题；在作完一个关于废品重要性的生动报告后，经理走了。员工们不知道该做什么。而且他们还有更重要的指标。所以他们什么也没做。

废品率(%)经理看到自从去年底以来，废品率降低了。“柳暗花明了！”

(记住:实际上从来没采取任何措施来改善系统)

他得出结论:“强硬的管理方式获得成功！”经理断定：

“粗暴的爱产生奇迹”23112345678910111219961997123456废品率(%)经理：

“嗨,我是按照数据作出结论的─我怎么会错呢？”咨询专家：“你的结论是把高、低点作为信号观察而得出的。实际上，那都是噪声（一般要因变动）。看这数据，在工程中没有过明显的变化”经理断定：“粗暴的爱产生奇迹！”12345678923废品率(%)112345678910111219961997晚会时间经理想收回奖励不再温和的管理UCLLCL控制图讲述了一个不同故事─为什么？

散布图探讨一组成对数据之间是否具有相关性的图示。

这种成对的数据或许是“特性—要因”、“特性—特性”、“要因—要因”之间的关系。正相关·负相关·不相关·弱正相关·弱负相关八、工具七——散布图现场应用技巧1）散布图是研究成对出现［如（Ｘ，Ｙ），每对为一个点］