品质部培训教材——QC七大手法.tmp.ppt.ppt

1、2020/8/5,1,教育训练 撰写: 胡季青(Mary ),2020/8/5,2,何谓品管七大手法 在QC活动中要“用数据与事实说话”,而在QC活动中经常用统计方法来处理数据,统计方法用于QC活动中,就是我常说的“QC手法”常用的有七种手法,通常称为“品管七大手法”(QC 7 TOOLS),2020/8/5,3,1,查检表(Check List) 2,散布图(Scatter Diagram) 3,层别法(Stratification) 4,直方图(Histogram) 5,柏拉图(Pareto Diagram) 6,特性要因图(Characteristic Diagram) 7,管制图(Co

2、ntrol Chart),2020/8/5,4,一、查检表 1-1 查检表的定义 也称点检表或查核表,用作记录作业现场或某项活动进行的状况,为统计分析和追溯提供原始数据和第一手资料. 1-2 查检表的用途 1, 及时了解工作进展情况和机器的工作状况,及时发现工作的问题. 2,为统计分析和追溯提供原始数据和第一手资料. .,2020/8/5,5,1-3 点检表的制作 1,明确制作目的(标题) 2,明确点检项目 3,明确点检方法、点检对象、点检人员、点检频率 4,简明扼要的点检方法 5,简单明了的判断标准 简单概括: 4W1H (What Why Who When How),2020/8/5,6,

3、Why(目的),How(方法),What(對象),When(時間),Who(誰),判断标准,2020/8/5,7,二、散布图 2-1 散布图的定义 把因果关系所对应的数据点绘制在坐标轴的象限上,来表示两种因素的相关性. 2-2 散布图的用途 1,了解原因与结果之间有无相关性及相关程度如何 2,是否有离群现象 3,原因与结果相关性高时,两者之间互为替代. 4,找出造成结果的原因,2020/8/5,8,2-3 散布图的制作 以横轴(X轴)表示原因,纵轴(Y轴)表示结果 步骤如下 1,收集成对数据(x1,y1),(x2,y2),整理成数据表 2.找出X,Y的最大最小值 3,依据X,Y的最大最小值,决

4、定适当的刻度,建立坐标系. 4,依据数据描点,两组数据重复时用“”表示 5,著名图名,作者,日期,2020/8/5,9,完全正(负)相关,正(负)相关,无相关,曲线相关,2-4 散布图的判读,2020/8/5,10,三、特性要因图 3-1特性要因图的定义 当一个问题的特性(结果)受到一些要因(原因)影响时,我们把这些要因进行整理,成为相互关系且有系统的图形 3-2 特性要因图的用途 特性要因图不止在发掘原因,还可据此整理问题,找出问题的重点, 并依循原因找出解决问题的方法: 1)改善分析用; 2)制定标准用,2020/8/5,11,3-3 特性要因的绘制 1确定特性(所调查的内容) 2绘制骨架

5、 3记下各种要因(4M1E) 4依据大要因分出中要因,小要因 5圈出重要原因 6注明其他项目(目的,日期,作者,参与人员,2020/8/5,12,电池内阻偏高,日期2003818 作者张三 小组成员：张三，李四，王二，赵五，孙六,温度,3-4 特性要因实例,2020/8/5,13,四、直方图 4-1 直方图定义: 将所收集的测定值,特性值或结果值,分为几个相等的区间作为横轴(X轴),并将各区间内测定值所出现的次数累积而成的面积,用柱状排列起来的图形. 4-2 直方图的用途: 1,了解分配状态; 2. 计算、研究制程能力; 3,过程分析与控制; 4,判断数据的真伪;,2020/8/5,14,5,

6、计算产品的不合格率; 6,求数据极值、平均值和标准差,用于制 定规格界限; 7,调查是否混与不同群体; 8,了解制程设计是否合乎过程控制.,2020/8/5,15,4-3 直方图的绘制 4-3-1 名词解释 1,次数分配 将许多复杂的数据按其差异的大小分成若干组,在组内数值出现的次数即为分配次数. 2,相对次数 在各组出现的次数除以总次数 3,累计次数(f) 自次數分配的測定值較小的一端將其次數累計 4,极差(全距)(R) 全部数据中最大值与最小值的差,2020/8/5,16,5,组距(h) 组距(h)=极差(R)/组数 6,算术平均数(X) 数据的总和/数据总数 X= 7,中位数 将数据从大

7、到小排列,居于中间的数就是中位数 8,各组中点简化值(u) 9,众数(M) 次数分配中出现次数最多的数值,2020/8/5,17,10,组中点 一组中最大值与最小值的平均值 11,标准差 12,样本标准差,2020/8/5,18,4-3-2 绘制 1,收集并记录数据:抽样机会均等,随机.n50 2,找出数据中的最大值(Max)与最小值(Min) 3,求极差(R): R=Max-Min 4,决定组数(k):k=1+3.32logn 5,求组距(h):(1)h=R/k;(2)为便于计算平均值与标准差,组距数经常取2,5,10的倍数 6,求各组上,下限:第一组下限=最小值- 第一组上限=第一组下限+

8、组距 第二组下限=第一組上限 7,求组中点= 8,作次数分配表 9,制作直方图,2020/8/5,19,4-4 直方图实例,2020/8/5,20,4-5 直方图的判读,2020/8/5,21,2020/8/5,22,2020/8/5,23,五、柏拉图 5-1 柏拉图的定义 为了对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术。 -建立在巴雷特原理基础上，主要的影响是由少数项目导致的，通过区分最重要的与较次要的项目，可用最少的努力获取最佳的改进效果。,2020/8/5,24,5-2柏拉图的用途 确定关键的少数 质量问题分为“关键的少数”和“次要的多数” -巴雷特分析法 多数不合格及其引

9、起的损失是由相对少数的原因引起的。,2020/8/5,25,5-3柏拉图的绘制 5-3-1 确定所要调查的问题及收集数据的方 法 1)选题，确定调查问题的类型.(如:不合格项目、损失金额、事故等)。 2)确定时间 3)确定那些数据是必要的，数据如何分类.(如 按不合格类型、时间、位置等)。 4)确定收集数据的方法，以及什么时候收集 例：了解发动机的可靠性：1、根据历次耐久试验的数据；2、根据二次赔偿的信息。,2020/8/5,26,5-3-2 设计记录表，将数据填入表中计算,2020/8/5,27,5-3-3 作图,2020/8/5,28,5-4 排列图的分类 5-4-1分析现象用排列图 与不

10、良结果有关，用来发现主要问题： 质量：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等 成本：损失总数、费用等 交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等 安全：发生事故、出现差错等,2020/8/5,29,5-4-2 分析原因用排列图 这类排列图与过程因素有关，用来发现主要问题 1、操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况以及个人本身因素； 2、机器：机器、设备、工具等； 3、原材料：制造商、工厂、批次、种类； 4、作业方法：作业环境、工序先后、作业安排、作业方法；,2020/8/5,30,确定关键的少数问题,例：降低客诉次数（2002年共有客诉264次）,2020/8/5,31,2020/8/5,32,

11、六 管制图 6-1 定义 管制图是用统计手法，将收集的资料经过计算得出管制上下限，并绘制出图形 6-2 用途 使用管制图可发现制程中有无引起品质异常的因素存在，可用来制程能力是否稳定，很直观的看出各项指标是否在管制的状态内。,2020/8/5,33,6-3 名词解释 6-3-1 平均值(X) 数据的总和/数据总数、 6-3-2 不良率(P) 不良数/生产总数 6-3-3 极差(R) 每一组的最大值-最小值 R=Max-Min 6-3-4 样本数（n） 所抽样品总个数,2020/8/5,34,6-4 测量值管制图绘制 6-4-1 选定管制项目 在制程中选择对产品品质特性有重要影响之因素或重要品质

12、特性作为管制项目 6-4-2 测定样本并记录数据 6-4-3 计算平均值 6-4-4 绘制,2020/8/5,35,2020/8/5,36,6-5 X-R管制图的绘制 6-5-1 选定管制项目 在制程中选择对产品品质特性有重要影响之因素或重要品质特性作为管制项目 6-5-2 制定抽样方法 所抽取的样本必须具有代表性，一般在不同机台，不同操作员，不同原材料，不同时段抽样。尽量使组内变异小组间变异大，样本在同一条件下制造。 6-5-3 测定样本并记录数据,2020/8/5,37,6-5-4 计算 1)找出每组中的最大值与最小值并计算极差(R) 2)计算各组的平均值(x) X=(X1+X2+Xn)/n 3)计算总平均值(X) X= (X1+X2+Xn)/n 4)计算极差平均值(R) R=(R1+R2+Rn)/n,=,2020/8/5,38,5)计算管制界限 X管制图中心线(CL)=X 控制上限(UCL)=X+A2R 控制下限(LCL)=X-A2R R管制图中心线(CL)=R 控制上限(UCL)=D3R 控制下限(LCL)=D4R 6-5-5 绘图并注明异常点原因,=,=,=,常数表,2020/8/5,39,2020/8/5,40,2020/8/5,41,6-5 管制图的判读 样本点落在管制线以外 连续9点在同侧的C区或C区之外,2