品检培训资料QC7大手法 检查员

亿和精密工业（苏州）有限公司

塑胶事业部作成：张文鹏审核：张龙时间：2018.6.5检查员基础培训资料◆用事实与数据说话。◆全面预防。◆全因素、全过程的控制。◆依据PDCA循环突破现状予以改善。◆层层分解、重点管理。品管七大手法所体现的精神目录QC七大手法◆层别法(亲和图法)：层别作解析(按层分类，分别统计分析).◆柏拉图(系统图法)：柏拉抓重点(找出“重要的少数”).◆因果图(关联图法)：鱼骨追原因(寻找因果关系).◆查检表(矩阵数据解析法)：查检集数据(调查记录数据用以分析).◆散布图(箭形图法)：散布看相关(找出两者的关系).◆直方图(矩阵图法)：直方显分布(了解数据分布与过程能力).◆控制图(过程决定计划图法)：控制找异常(了解过程变异).一、层别法

针对部门别，人别，工作方法别，设备，地点等所收集的数据，按照它们共同的特征加以分类统计的一种分析方法，即为了区别各种不同的原因对结果的影响，而以个别原因为主，分别统计分析的一种方法。如下图

1.1定义：不良现象描述数量缺胶321油污134拉模110黑点混色89加工不良73胶口高56料花42合计825根据不良项目分层，结果如下：一、层别法1.2分类部门别、单位别：生产部门、测试部门、采购部门、研究部门、资材部门……二.制程区层别：原料区、加工区、装配区、水煮区……三.作业员层别：班别、线别、熟练度别、年龄别、性别、教育程度别……四.机械、设备之层别：机台别、场所别、机械别、年份别、制造厂别、新旧别……五.作业条件之层别：温度别、湿度别、压力别、天气别、作业时间别、作业方法别、人工与自动别、顺序别、人工与机器别……等等。1、先行选定欲调查之原因对象。2、设计搜集数据所使用之窗体。3、设定数据收集点并培训相关站别员工如何填制表单。4、记录及观察所得之数值。（数据收集）5、整理数据、分类绘制应有之图表。6、比较分析与最终推论。1.3作图步骤一、层别法1、实施前，首先确定层别的目的——不良率分析?效率之提升?作业条件确认？…。2、查验表之设计应针对所怀疑之对象设计之。3、资料之性质分类应清晰详细载明之。4、依各种可能原因加以层别，至寻出真因所在。5、层别所得之情报应与对策相连接，并付诸实际行动。注意事项1.4应用实例：4月26日至4月30日不良跟进记录一、层别法日期4月26日4月27日4月28日4月29日4月30日合计课别发生批数发生批数发生批数发生批数发生批数发生批数

一课5632016二课99735331.41按课别统计发生批数1.42按客户别统计发生批数日期4月26日4月27日4月28日4月29日4月30日合计客户发生件数发生件数发生件数发生件数发生件数

SHAD1

1

13SRG33

6富士胶片1

1富士施乐13

228佳能

12

3佳世达1122

6柯美

2

2理光211116纳恩博111

3睿米221

5硕方

11

13西门子1

1夏普1

1

2二、柏拉图

根据所搜集之数据，按不良原因、不良状况、不良发生位置等不同区分标准，以寻求占最大比率之原因，状况或位置的一种图形。2.1定义1897年，意大利学者柏拉图分析社会经济结构，发现绝大多数财富掌握在极少数人手里，称为“柏拉法则”。美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上，创出了“VitalFew,TrivialMany”(重要的少数，琐细的多数)的名词，称为“柏拉图原理”。2.11起源----柏拉图又叫排列图。它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表。二、柏拉图2.2简介----柏拉图又叫排列图。它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表。----柏拉图由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序（“其他”项例外）排列的矩形和一条累计百分比折线组成。如下图二、柏拉图选择要进行质量分析的项目；选择用来进行质量分析的度量单位，如出现的次数（频数、件数）、成本、金额或其他；选择进行质量分析的数据的时间间隔；画横坐标；画纵坐标；在每个项目上画长方形，它的高度表示该项目度量单位的量值，显示出每个项目的影响大小；由左到右累加每个项目的量值（以％表示），并画出累计频率曲线（帕累托曲线），用来表示各个项目的累计影响；利用柏拉图确定对质量改进最为重要的项目（关键的少数项目）。2.3.1作图步骤一般来说，关键的少数项目应是本QC小组有能力解决的最突出的一个，否则就失去找主要矛盾的意义，要考虑重新进行项目的分类；纵坐标可以用“件数”或“金额”等来表示，原则是以更好地找到“主要项目”为准；不太重要的项目很多时，横轴会变得很长，通常都把这些列入“其他”栏内，因此“其他”栏总在最后；确定了主要因素，采取了相应的措施后，为了检查“措施效果”，还要重新画出排列图。2.3.2注意事项二、柏拉图2.4实际案例制程中38点不良高发部品分析不良现象不良数量不良率累计不良占有率毛边1231.58%0尺寸NG513.16%31.58%混色513.16%44.74%变形513.16%57.89%划伤410.53%71.05%印力痕37.89%81.58%黑点25.26%89.47%拉模12.63%94.74%发亮12.63%97.37%料花12.63%100.00%合计38

38点不良高发部品不良现象别分析三、因果图3.1定义一个问题的结果(特性)受到一些原因(要因)的影响时，我们将这些原因(要因)加以整理，成为有相互关系而且有条理的图形，这个图形称为特性要因图，由于形状像鱼的骨图，所以又叫做鱼骨图。◆它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明，又称“石川图”。3.1.1起源三、因果图3.2分类追求对策型：针对目标找对策。怎样才能达成目标？追求原因型：针对问题找原因。为什么会这样？如下图：一张完整的因果图展开的层次至少应有二层，一些情况下可以有三层以上。三、因果图3.3.1制图步骤简明扼要地规定结果，即规定需要解决的质量问题；规定可能发生的原因的主要类别，这时可以考虑下列因素作为因素的主要类别：数据和信息系统、人员、机器设备、材料、方法、度量和环境等；开始画图，把“结果”画在右边的矩形框中，然后把各类主要原因放在它的左边，作为“结果”框的输入；寻找所有下一个层次的原因并画在相应的枝上，继续一层层地展开下去。3.3.2注意事项1.以4M1E(Man、Machine、Material、Method、Environment)法找出大原因；2.以5W1H（What、When、Who、Why、How）之思维模式找出中小原因；3.脑力激荡法（BrainStorming）：严禁批评、自由奔放。4.因果关系的层次要分明，最高层次的原因应寻求到可以直接采取对策为止；5.对分析出来的所有末端原因，都应到现场进行观察、测量、试验等加以确认。15三、因果图生产效率低品质异常处理不及时缺少产前预防准备工作人员经验不足，缺少培训现场清洁度不够段取效率低待原材料状态首件未及时确认作业人员的加工方法错误异常品等待判定环境法机模具异常人未按照要求执行作业机台设备故障料标准工艺未受控材料没有充分干燥模具未及时保养模具未及时修理计划追加调整作业台光线不足生产效率提升方案策划设备点检不到位材料来料异常待人力调机异常周期慢四、查检表4.1定义

查检表(Checksheet)就是一种为了便于收集数据,使用简单记号填记并予统计整理,使作进一步分析或作为核对、检查之用而设计的一种表格或图表.如下图四、查检表4.2分类1.记录用(或改善用)查检表主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目、不良主因、工程分布、缺点位置等情形.决定所要收集的数据及所希望把握的项目.决定所要设计的表格形式.2.点检用查检表主要功用是为要确认作业实施、机械整备的实施情形，或为预防发生不良或事故.确保安全时使用.四、查检表4.3.1制图步骤1.点检用查检表◆列出每一需要点检项目◆找出非点检不可之项目◆注意顺序排列◆尽可能将之层别～以利解析机种、人员、工程、时程…）◆先使用，再求改善2.记录用查检表◆决定希望把握的项目◆决定希望要搜集的数据◆决定查检表格式◆决定记录的方法◆决定搜集数的方法(何人？频率？方法？仪器…）1.可先参照他人范例；2.愈简单愈好，易记录、易看、发现时间最短；3.记录者能一目了然所记录内容；4.集思广益，不可遗漏重要项目；5.不可让使用者产生错误的记录4.3.2注意事项四、查检表4.4查检表的应用范围1.搜集数据立即使用，观察数据是否代表某些事实？2.数据各项目间之差异点为何？是否集中？3.是否因时间经过而有变化？4.如有异常，应马上追究原因，采取必要措施？5.查检项目应随作业改善而改变。6.查检项目检察要细心、客观。7.记录能迅速判断、采取行动。8.明确指定谁来做，并使了解目的及方法。9.数据应能获得层别的情报。10.数据收集若非当初所想的，应重新检讨查检表。11.查检项目、时间、单位…等基准应一致，以利分析。12.尽快呈报结果给相关人员。13.数据搜集应注意随机性、代表性。14.过去、现在的查检记录，应适当保管。15.查检表记录完成后，可用柏拉图加以整理。

五、散布图5.1定义－－散布图是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。在散布图中，成对的数据形成点子云，研究点子云的分布状态便可推断成对数据之间的相关程度。－－散布图可以用来发现、显示和确认两组相关数据之间的相关程度，并确定其预期关系。五、散布图5.2基础理解点子云散布判定五、散布图5.3点子云散布说明五、散布图5.4.1制图步骤收集成对数据（X，Y）（至少不得少于30对）。标明X

轴和Y

轴。找出X和Y的最大值和最小值，并用这两个值标定横轴X和纵轴Y

。描点（当两组数据值相等，即数据点重合时，可围绕数据点画同心圆表示）。判断（分析研究点子云的分布状况，确定相关关系的类型）。对照典型图例判断法象限判断法相关系数判断法5.4.2散布图相关性判断5.5.1实例－钢的淬火温度与硬度的相关关系判断五、散布图对照典型图例判断法五、散布图象限判断法－－象限判断法又叫中值判断法、符号检定判断法。使用此法的步骤如下：在散布图上画一条与Y轴平行的中值线f，使f线的左、右两边的点子数大致相等；在散布图上画一条与X轴平行的中值线g，使g线的上、下两边的点子数大致相等；f、g两条线把散布图分成4个象限区域I、II、III、IV。分别统计落入各象限区域内的点子数；分别计算对角象限区内的点子数；判断规则；若nI＋

nIII＞

nII＋

nIV，则判为正相关若nI＋

nIII＜

nII＋

nIV，则判为负相关五、散布图象限判断法五、散布图相关系数判断法相关系数判断法的应用步骤：简化X、Y数据。计算X’2，

Y’2，X’Y’、（

X’＋

Y’）和（

X’＋

Y’）2。计算∑

X’、∑

Y’、∑

X’Y’、∑X’2、∑Y’2

、∑（

X’＋

Y’）和∑（

X’＋

Y’）2。计算LX’X’

、LY’Y’

、LX’Y’

。LX’X’=∑

X’2－（∑X’）

2NLY’Y’

=∑

Y’2－（∑Y’）

2NLX’Y’

=∑

X’Y’

－（∑X’

）（∑Y’）N五、散布图相关系数判断法计算相关数据（γ

）。γ＝

LX’Y’LX’X’LY’Y’查出临界相关数据（γα

）。γα

可根据N－2和显著性水平α查表求得。判断。判断规则：若∣

γ

∣

＞

γα

，则X与Y相关若∣

γ

∣

＜

γα

，则X与Y不相关五、散布图相关系数判断法五、散布图相关系数判断法五、散布图相关系数判断法注：①表中X’值是（X－800）1/10的简化值；Y’值是（Y－40）×1的简化值。

②表中X’＋

Y’、（

X’＋

Y’）2栏是校对栏，以免X’、Y’、X’2、Y’2

、X’Y’各栏计算错误，导致相关性结论错误。校核公式是：

∑（

X’＋

Y’）＝∑X’＋∑Y’

∑（

X’＋

Y’）2＝∑X’2＋2∑（

X’＋

Y’）＋∑Y’2计算LX’X’

、LY’Y’

、LX’Y’

。LX’X’=∑

X’2－（∑X’）

2NLY’Y’

=∑

Y’2－（∑Y’）

2NLX’Y’

=∑

X’Y’

－（∑X’

）（∑Y’）＝839

－

（141）

230＝176.3＝3778－

（312）

230＝533.2＝1716－

30＝249.6141×312五、散布图相关系数判断法计算相关系数（γ

）。γ＝

LX’Y’LX’X’LY’Y’＝176.3533.2249.6＝0.814判断。判断规则：查出临界相关数据（γα

）。根据N－2和显著性水平α查表求得γα＝0.361（α

＝0.05）γ＝

0.814

>γα＝0.361，所以钢的硬度与淬火温度呈强正相关。后附相关系数检查表以上三种判断方法对同一实例进行分析判断的结论是一致的。五、散布图相关系数检查表0.050.010.050.0110.9971.000110.5530.68420.9500.990120.5320.66130.8780.959130.5140.64140.8110.917140.4970.62350.7540.874150.4820.60660.7070.834160.4680.59070.6660.798170.4560.57580.6320.765180.4440.56190.6020.735190.4330.549100.6750.708200.4230.537α

N－2

α

N－2

五、散布图相关系数检查表0.050.010.050.01210.4130.526350.3250.418220.4040.515400.3040.393230.3960.505450.2880.372240.3880.496500.2730.354250.3810.487600.2500.325260.3740.478700.2320.302270.3670.470800.2170.283280.3610.463900.2050.267290.3550.4561000.1950.254300.3490.4492000.1380.181α

N－2

α

N－2

五、散布图六、直方图6.1定义直方图是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高度表示在给定间隔内的数据数。显示质量波动的状态；较直观地传递有关过程质量状况的信息；当人们研究了质量数据波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。6.1.2直方图的作用六、直方图6.2制图步骤

收集数据（作直方图数据一般应大于50个）。确定数据的极差（R=Xmax－Xmin）。确定组距（h=R÷k，一般取测量单位的整倍数）。确定各组的界限值（界限值单位应取最小测量单位的1/2）。编制频数分布表（统计各组数据的频数f）。按数据值比例画横坐标。按数据值比例画纵坐标。画直方图。在直方图上应标注出公差范围（T）、样本大小（n）、样本平均值（）、样本标准偏差值（s）和、公差中心M的位置等。六、直方图6.2实例六、直方图6.2实例解析六、直方图6.2实例解析5.编制频数分布表六、直方图6.2实例解析6.制图六、直方图6.2直方图的形状分析与判断六、直方图6.2直方图的形状分析与判断7、控制图7.1定义控制图是一种可在现场直接研究质量数据随时间变化的统计规律的动态方法。◆1924年美国贝尔电话实验室的休哈特博士

(Dr.w.A.sheuwart)首先提出用控制图(出叫控制图)进行工序控制，起到直接控制生产过程、稳定生产过程的质量，达到以预防为主的目的。7.2计量值控制图所谓计量值控制图系控制图所依据之数据均属于由量具实际量测而得.如长度.重量.成份等特性均为连续性者.a.平均值与全距控制图(X-Rchart)b.平均值与标准差控制图(X-σchart)c.中位值与全距控制图(X-Rchart)d.单值控制图(Xchart)e.最大值与最小值控制图(L-Schart)7、控制图7.3计数值控制图所谓计数值控制图系控制图所依据之数据均属于以单位计数者.如不良数,缺点数等间断数据均属之.a.不良率控制图(Pchart)b.不良数控制图(Pnchart)c.缺点数控制图(Cchart)d.单位缺点数控制图(Uchart)7、控制图7.4控制图用途分类1.解析用控制图：此种控制图先有数据，后有管制界限。（μ与σ未知之群体）主要用途：

a解决方针用

b制程解析用

c制程能力研究用

d制程管制之准备7、控制图2）管制用控制图：先有管制界限，后有数据（μ与σ已知之群体）。主要用途：为控制过程之质量，如有点子超出管制界限时，即立即采取措施。原因追查→消除原因→再防止之研