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文档简介
状态。反之,则为非控制状态或异常状态。控制状态的标准可归纳)依各类可能原因加以分层,找出真正原因;5)分层所得的结果应状态。反之,则为非控制状态或异常状态。控制状态的标准可归纳)依各类可能原因加以分层,找出真正原因;5)分层所得的结果应关系数,通常用r表示。不同的散布图有不同的相关系数,r满足:据分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内的测定值所出现次数QC七大手法学习总结分布必须特別注意,不可取部分样品,应全部均匀地加以随机抽样直(f)所示,x分布必须特別注意,不可取部分样品,应全部均匀地加以随机抽样直(f)所示,x、y之间可用曲线方程进行拟合,根据两变量之间的的温度、压力、湿度、作业场所;;产品:不同的产品别;其他:如状态。反之,则为非控制状态或异常状态。控制状态的标准可归纳;;?);随之线性增大,此时除了因素x外可能还有其它因素影响y随之线性增大,此时除了因素x外可能还有其它因素影响y。3.无拘束;甚至于异想天开4)分析时思考方向:①替代——人员顶替/)说明:高外偏向一边,另一边低,拖长尾巴。可分偏右型、偏左型或偏小,都会造成对分布状态的判断有误.3)直方图一般适用于计层别法的应用方法:与y之间可用直线y=a+bx与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。y随x的增大而拘束;甚至于异想天开4)分析时思考方向:①替代——人员顶替/测量值不同的原因影响,应先分层后再作直方图。偏态型(偏态分配否有假;以此制定产品的规格标准;设计合理的控制界限.常见图形要因的一种统计工具。作为降低不合格的依据:想降低不合格率,先绘柏拉图看看。决定改善目标,找出问题点。确定主要因素、有影响机器要因的一种统计工具。作为降低不合格的依据:想降低不合格率,先绘柏拉图看看。决定改善目标,找出问题点。确定主要因素、有影响机器:不同机器别;原料、零件:不同供给厂家别;作业条件:不同低排列下,[其他]项排在最未。2)次数少的项目太多时,可考虑 (2)前后比较基准一致,刻度应相同。因素和次要因素。抓主要因素解决质量问题。确认改善效果(改善前别;4)不良项目等。注意事项:因素和次要因素。抓主要因素解决质量问题。确认改善效果(改善前别;4)不良项目等。注意事项:1)实施前,首先要确定分层的目拘束;甚至于异想天开4)分析时思考方向:①替代——人员顶替/先列出品质变异的项目,然后对造成变异的4M1E因素进行分析。1)原因追求型2)对策追求型想法;2)全方位多角度各层次,数量越多越好3)自由奔放,毫无想法;2)全方位多角度各层次,数量越多越好3)自由奔放,毫无高低不一,有缺齿情形。不正常的分配,由于测定值或换算方法有偏仅受偶然因素的影响,产品质量特性的分布基本上不随时间而变化的H(Why,What,Wh,oWhere,When,How)直方图是将所收集的数据分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内的测定。偏右型:例如,微量成分的含有率等,不能取到某值以下的值时,别;4)不良项目等。注意事项:。偏右型:例如,微量成分的含有率等,不能取到某值以下的值时,别;4)不良项目等。注意事项:1)实施前,首先要确定分层的目分布必须特別注意,不可取部分样品,应全部均匀地加以随机抽样直计应针对怀疑的对象设计;3)数据性质分类应清晰、详细记载;4将后几项归纳成[其他]项。有,改变层别和分类的方法,也可使项量值数据,但在某些情况下也适用于计数值数据将后几项归纳成[其他]项。有,改变层别和分类的方法,也可使项量值数据,但在某些情况下也适用于计数值数据,这要看绘制直方图)依各类可能原因加以分层,找出真正原因;5)分层所得的结果应的企业而言,更具意义。通常用于表示发生不良的次数、缺点数、发 检查执行纠正措施是否有效;计算产品的不良率,根据不良数量可以直接计算出来;调查是否混入两种以上不同的数据;设计合理的控制界限.对5,10之数字偏好;或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽)说明:高外偏向一边对5,10之数字偏好;或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽)说明:高外偏向一边,另一边低,拖长尾巴。可分偏右型、偏左型测量值不同的原因影响,应先分层后再作直方图。偏态型(偏态分配目以色来区分更易比较。6)柏拉图中、连接横轴与纵轴对应点的线要因的一种统计工具。作为降低不合格的依据:目以色来区分更易比较。6)柏拉图中、连接横轴与纵轴对应点的线要因的一种统计工具。作为降低不合格的依据:想降低不合格率,先析。分层方法:1)人机料法环;例如:作业员:不同拉、班、组别误,工序调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在,只测量值不同的原因影响,应先分层后再作直方图。偏态型(偏态分配误,工序调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在,只测量值不同的原因影响,应先分层后再作直方图。偏态型(偏态分配误,工序调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在,只检查方法、检查班次、检查机台,均应写清楚,其他测定或检查条件度最大的几个要因,再按优先顺序,一一谋求改善对策,才能以有限),缺齿型(凸凹不平型)差,次数分配不妥当所形成.曲线关系,可以利用x的控制调整实现对y的控制。散布图与相关系曲线关系,可以利用x的控制调整实现对y的控制。散布图与相关系材料替换/方法替代;②过程优化BPI与重组BPR;③消减/简据分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内的测定值所出现次数时间生产的产品;3)作业区域;不同班组、不同车间、过程区域层 结论:原因为数据经过全检,或过程本身经过全检,会出现的形状。若剔与y之间可用直线y=a+bx与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。y随x的增大而高低不一,有缺齿情形。不正常的分配,由于测定值或换算方法有偏5)检查项目不宜太多,以4-6项为宜(针对重要的几项就可),度最大的几个要因,再按优先顺序,一一谋求改善对策,才能以有限说明:有两个高峰出现.意义。因此,样本数不应少于50个。2)组数意义。因此,样本数不应少于50个。2)组数k选用不当,k偏大5)改善前后进行比较:(1)改善前后横轴项目別依然按大小順序-1≤r≤1.因此,可根据相关系数r值来判断散布图中两个变量高低不一,有缺齿情形。不正常的分配,由于测定值或换算方法有偏低排列下,[其他]项排在最未。2)次数少的项目太多时,可考虑比较设备、物料、人员及供应商;计算产品的不良率,根据不良数量化低排列下,[其他]项排在最未。2)次数少的项目太多时,可考虑比较设备、物料、人员及供应商;计算产品的不良率,根据不良数量化/合并/调序等等。制作流程:五、直方图直方图是将所收集的数状态。反之,则为非控制状态或异常状态。控制状态的标准可归纳偏态型(偏态分配)过程性能力指数或称初始过程能力:总会发现产生问题的要因很多,不知从何着手,因此最好找出其影响程本身经过全检,会出现的形状。若剔除某规格以上时,则切边在靠析。分层方法:1)人机料法环总会发现产生问题的要因很多,不知从何着手,因此最好找出其影响程本身经过全检,会出现的形状。若剔除某规格以上时,则切边在靠析。分层方法:1)人机料法环;例如:作业员:不同拉、班、组别仅受偶然因素的影响,产品质量特性的分布基本上不随时间而变化的为研究两个变量之间的相关性,为研究两个变量之间的相关性,而搜集成对两组数据,在坐标上用点来表示出与y之间可用直线y=a+bx与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。y随x的增大而别;4)不良项目等。注意事项:1)实施前,首先要确定分层的目也要正确地记录下;4)尽可能以记号、图形标记,避免使用文字;、后的比较)。注意事项:1)横轴是按项目別,依大小順序由高而性增大,此时除了因素x外可能还有其它因素影响y。间的曲线关系,可以利用x的控制调整实现对y的控制。)说明:高外偏向一边,另一边低,拖长尾巴。可分偏右型、偏左型H(Why,What,Wh)说明:高外偏向一边,另一边低,拖长尾巴。可分偏右型、偏左型H(Why,What,Wh,oWhere,When,How)应为折线而非曲线。制作流程:四、因果图(特性要因图/鱼骨图)差,次数分配不妥当所形成.结论:检验员对测定值有偏好现象,如将后几项归纳成[其他]项。有,改变层别和分类的方法,也可使项计应针对怀疑的对象设计;3)数据性质分类应清晰、详细记载;将后几项归纳成[其他]项。有,改变层别和分类的方法,也可使项计应针对怀疑的对象设计;3)数据性质分类应清晰、详细记载;4二、层别法将得到的数据资料按需要而分成数个类别,便于以后的分据分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内的测定值所出现次数 之外,可能还有其它因素影响y.5.强负相关.图之外,可能还有其它因素影响y.5.强负相关.图(e)所示,x也要正确地记录下;4)尽可能以记号、图形标记,避免使用文字;累积而成的面积,用柱子排列起来的图形。直方图可显示数据的三种或偏小,都会造成对分布状态的判断有误.3)直方图一般适用于计CpkCpuCpll3Rd2u3
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