通用统计技术及品质手法.docx

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1、 喜高-工作指导书 通用统计技术及品质手法版 次：BWI编 号：QAWIGE0007页 数：第 34 页，共31页改版日期：13-Mar-02原作者：栾剑核 准 人：Patrick Fung1.0目的通过进行通用统计技术及品质手法的培训，使受训者能够具备灵活运用相关工具进行发现问题、分析问题、解决问题的能力。2.0适用范围此培训教程适用于喜高公司所有从事生产、技术、工程、品质等方面的人员。3.0参考文件无4.0 内容4.1QC七大手法4.1.1层别法4.1.1.1 概念一种最基本的QC手法。它就是将事物、现象等按照不同层次、类别进行分类，寻求差异或共同点，由此作为分析原因的着眼点。4.1.1.

2、2 层别法的作用l 同一物品进行比较l 同一动作进行比较l 同一设备或生产线进行比较l 用层别法观察现场l 用层别法观察现物l 用层别法观察现况4.1.1.3 层别法的目的l 发掘问题，界定问题IPQC用层别法找出哪条生产线不良率最高l 发掘问题的影响因素用层别法区分A&B两台切割机切割不良造成的原因4.1.1.3 使用层别法的步骤l 明确目的 你想使用层别法做什么？l 掌握影响问题的因素l 决定层别的项目a.问题组 b.比较组l 层别观察到的事实并做记录l 寻找差异点l 结论4.1.2 查检表4.1.2.1概念查检表就是记录表。其特点为1、方便检查事实或项目 2、记录检查的必要项目，以免检查

3、遗漏 3、分层、分类统计 4、方便将检查结果记录于检查表上。4.1.2.2查检表分类l 不良内容查检表不良项目不良数抽样数不良率ABCDl 不良原因查检表不良原因不良数抽样数不良率缩水夹水纹混色其它l 调查品质分布状况次数扭力（kgf.cm）次 数36.030361830l 机器/设备开机前查检表序号检查项目标准结果对策1电源是否接好220VPage: 32气压是否正常5kg/cm23油压是否正常1025kg/cm24.1.2.3设计查检表的步骤l 明确收集数据的目的 做什么用途l 整理并决定查检项目l 考虑是否需要层别l 决定查检数据的方法l 决定查检表格式l 试使用l 进行修正4.1.3

4、柏拉图4.1.3.1概念l 以项目别进行分类l 依出现次数大小顺序排列图示l 表示出各项目之累积比率或影响度l 从众多复杂的事物或不良项目找出影响最大或最主要的项目(一般以累积比率或影响度80%以上为界限)。4.1.3.2制作柏拉图的方法l 明确柏拉图分析目的l 决定层别项目、收集时间、收集方法、制作查检表。l 收集数据l 制作数据统计表a. 数据汇总后依大小顺序排列b. 计算各项累积比率c. 小项目可以合并为其他项目柏拉图统计表区分不良项目不良数不良率累积比率A2038.5%38.5%B1630.8%69.2%C1019.2%88.5%D59.6%98.1%Others11.9%100.0%

5、TTL52l 绘制柏拉图a. 纵轴为项目出现的频率b. 横轴为不良项目分类（由大到小排列）c. 分纵轴表示累积比率（影响度）d. 绘制累积折线e. 注明柏拉图名称，收集数据期间、制作者4.1.3.3 制作标柏拉图注意事项l 横轴项目以46项为宜l 纵轴一般代表出现的频数l 分纵轴代表累积比率l 一定要注明柏拉图名称、数据收集方式、时间、制作者4.1.4 特性要因图（鱼刺图）4.1.4.1概念特性要因图即为将结果（特性）与原因（要因）之间相互影响的关系表示在一个图中，形如鱼刺，故又称鱼刺图。4.1.4.2 物性要因图的作用l 分析因果关系l 表达因果关系l 通过识别症状、分析原因、寻找措施，促进

6、问题的解决。4.1.4.3 特性要因图的制作方法l 决定品质特性、绘制骨架特性首先将品质特性（不良现象）写在纸张或白板右边，并用“ ”将其圈起来，然后自左向右画出一个粗箭头且箭头指向品质特性。l 列出大的要因、找出可能的原因，然后将各要因分成几个大项，每大项以“ ”圈起来并加以箭头，箭头以60斜度插于横线上，并且箭头要指向品质特性。l 大要因可依4MIE（人、设备、材料、方法、环境）来分类。设备特性人材料环境方法l 依据大要因，再分中要因细分出中要因之中骨线（与主干线保持平线），中要因选定约35个为宜（但非硬性规定），绘制时应将有因果关系之要因归于同一骨线内。设备人特性材料方法环境l 依据中要

7、因，再细分出小要因，将中要因分成可以采取措的小要因人设备特性材料环境方法l 圈出最可能的主要原因a. 造成一个结果的原因很多，可以通过收集数据或自由讨论的方式（头脑风暴法），将最可能的主要原因用“-”圈出来。b. 最可能的主要原因以46项为宜（但非硬性规定）。l 整理记录a. 标题、作为、日期、参与者b. 作成看板周知4.1.4.4 制作特性要因图注意事项l 要因必须是可对策的要因l 要因都是思考出来的，必须去验证才可下对策l 要因必须避免“不当”、“不注意”、“疏忽”等字眼l 对每一个特性要有一张特性要因图4.1.5 直方图4.1.5.1 概念直方图是通过对大量计量值数据进行整理、加工，找出

8、其统计规律，即数据的分布形态，以便对其总体的分布特征进行分析的方法。4.1.5.2直方图的作用l 制程异常的判断l 不良率的预知l 判断工程能力的大小l 制订产品规格的依据l 可以观察到数据分布状态、特性倾向、中心位置变异大小。4.1.5.3 制作直方图的方法l 决定收集数据期间、方法、数据的个数（一般以50100个为最佳。l 找出所有数据的最大值及最小值l 计算出全体数据的分布范围R，即极差。R=Xmax - Xminl 根据数据的个数进行分组，分组的原则如下：数据的个数组数（K）50个数据以内57组50100个数据710组100250个数据1020组l 计算组距h，h =R / K。l 确

9、定组界限a. 计算第一组的上下界限值，Xmin Kh/2 。b. 其余各组的上下界限是：第一组的上界限值就是第二组的下界限值，第二组的下界限值加上组距（h）就是第二组的上界限值。其余类推l 计算各组的中心值（Xi）（Xi）=（该组下界限值+该组上界限值）/ 2 .其余类推。l 做成次数分布表组号组界中心值出现频数次数123.Kl 做成直方图a. 横轴的刻度为组中心点b. 纵轴的刻度为数据在该组界出现的频数c. 作柱状图d. 确定图名称，收集收集时间、方式、中心值、规格值4.1.5.4实例演示已知喜高公司DD1产品扭力测试规格要求为24.0A12kgf.cm，现从2000年9月份测试数据中抽出5

10、0个进行分析。2224253124212625152320282222181829282513212627241520302626271628242028172923213536262223262224342425l 找出上述列表中最大值、最小值Xmax=36 Xmin=13l 计算极差R=Xmax-Xmin=36-13=23l 确定组数为K=5l 计算组距h ,h=4.6=5确定组界限l 第一组下组界=15-=15-=12.5l 第一组上组界=15+=15+=17.5l 第二组下组界=17.5l 第二组上组界17.5+h=22.5l 其余类推计算各组中心值l 第一组中心值X1=15l 第二组

11、中心值X2=20TU=36 作成次数分布表组号组界中心值出现频数检查分布次数112.517.515 5217.522.520 13322.527.525 21427.532.530 8532.537.5353=25TL=12.0 名称：DD1扭力测试值分布直方图收集数据时间：2000年9月122000年9月15日收集方式：抽检收集人：XXX4.1.5.5常见的几种直方图l 理想型 TL TU 说明：分布正常、合理l 浪费型 TL TU 说明：工程能力过剩l 勉强型 TL TU 说明：工程能力刚好满足制程需要，一但出现偏差，则会出现不良品。l 努力型 说明：工程能力满足不了制程需要，已出现不良品

12、TU TLl 偏心型TUTL说明：中心值偏向了下公差，工程能力不足l 双峰型 TL TU说明：有可能为不同设备生产的产品，用同一直方图表达（应用层别法进行分类）l 绝壁型TL TU说明：质量特性完全偏向规格上限或下限l 锯齿型 TL TU 说明：测量不准确或不同测量人员TUTL4.5.5.9 孤岛型说明：测量方法出现问题l 高原型TU TL 4.1.6 相关图（散布图）4.1.6.1概念相关图也称散布图，是分析、研究两种质量特性值之间相互关系的方法。两种质量特性值或者两种数据之间有无相关性，相互关系如何，只从数据表中观察则很难判断，如果把数据作成散布图，则比较容易得出其相关与否的结论。4.1.

13、6.2相关图的制作方法l 收集相对应的数据，一般30100组。l 画出横坐标轴和纵坐标轴，在进行因果分析时，一般横轴表示自变量，纵横表示因变量。l 按数据画出坐标点，根据每一组数据的数值逐个画出各数据的坐标点，当两组或多组数据完全相同时可用符号“h ”表示重合点。l 填上有关事项，如标题、调查日期、制图者、数据个数及其他参考事项。4.1.6.3 制作相关图应注意事项l 要有足够大样本l 画横坐标或纵坐标轴时，应使横轴数据最小值到最大值的距离大致等于纵轴数据最小值到最大值的尺度距离，如标度取得不当会影响观察效果。l 收集的数据必须一一对应。l 使用层别法将不同类别的数据或质量特性值进行分层。4.

14、1.6.4 常见的几种相关图 (a.)强正相关 (b.)弱正相关 (c.)不相关 （d.）强负相 （e）弱负相关 (f.)非线性相关4.1.7 控制图4.1.7.1概念控制图即为根据概率统计的原理，在普通坐标纸上作出控制上下限、中心线，然后按时间顺序将样本所测得的质量特性值以点子的形式依次描在图上，从点子的动态分布情况来探讨工序质量及其趋势的图形。4.1.7.2控制图的分类l 计数值控制图a. P控制图（P-Chart），亦称为不合格品率控制图，此类控制图最为常见。b. Pn控制图，亦称为不合格品数控制图。c. C控制图，亦称为缺陷数控制图。l 计量值控制图l -R（X-bar & R）控制图

15、，此图可以同时控制质量特性值的集中趋势，即平均值的变化，以及其偏离中心线的离散程度，即极差R的变化，此类控制图最为常见。4.1.7.3-R（X-bar & R）控制图l 制作方法a. 确定样本组大小，一般25个以上样本组且每个样本组，最好为35个样本。b. 确定抽样数、频率、抽样地点。注意：抽样时，制程要处于正常状态，且要连续进行生产。c. 计算出每个样本组的平均值和极差R。d. 计算出所有样本组的总的平均值、极差平均值 。e. 计算出控制图、R控制图之控制界限及中心线。控制图中心线 CL=控制上限 UCL= + A2控制下限 LCL= - A2R控制图控制上限 UCL=D4控制下限 LCL=

16、D3备注：其中A2 、D3 、D4为管制参数，可参照3s控制界限参数表（附录A）。4.1.7.4 实例演示序号检查值平均值极差RX1X2X3X413.04.23.53.83.621.2024.34.13.73.94.000.6034.23.63.23.43.601.0043.94.34.03.63.950.7054.43.43.83.93.881.0063.74.74.33.64.080.9073.83.94.34.54.120.7084.44.33.83.94.100.6093.73.23.44.23.621.00103.13.94.23.03.501.20113.23.83.83.73.6

17、20.60123.14.44.84.24.051.40133.43.73.83.93.700.50144.44.24.13.54.050.90153.43.53.84.43.781.00163.93.73.24.83.700.80174.44.34.03.74.100.70183.63.23.64.43.701.20193.24.44.24.54.081.30204.74.63.83.24.081.50214.84.24.03.04.031.80224.53.53.04.83.951.80233.83.24.23.03.551.20244.24.03.83.53.880.70254.33.63

18、.64.43.821.40Total96.5325.7Total average3.8611.028l 依据3s控制界限参数表可以查知：A2 = 0.729 、 D3=0 、 D4=2.282l 控制图控制界限为：CL=3.861UCL=+A2=3.861+0.729*1.028=4.61LCL=-A2=3.861-0.729*1.028=3.112l R控制图控制界限为：CL=1.028UCL=D4=2.282*1.028=2.346l 分别描点制作控制图及R控制图，并画出各组的中心线、上下控制界限 控制图R控制图4.1.7.5 P-Chart 控制图l 制作方法a. 应按生产条件基本相同的

19、原则选取样本，同时生产一定要正常，一般按时间顺序将样本分成若干组（一般为25组上），从每组中抽取样本大小为n的样本，检查出样本中不良品个数Pn。b. 填写数据表c. 计算每个样本组的不良率P，(P=Pn/n)d. 计算平均不良率=Pn/ne. 计算中心线和控制界限。中心线CL=控制上限UCL=+3控制下限LCL=-3f. 作控制图将每个样本组之不良率所对应的数据点描在控制图上。l 制作P-Chart之注意事项a. 不合格品的个数Pn，一般要求每个样本组中大致包含15个不合格品。b. 为了方便计算，各样本组之本样本大小n应尽可能相同。当可预先知道不良率P时，可由下式计算出样本的大小n，n=Pn/

20、P=(15)/P 。如已知不良率P=1.0%时，则n=(15)/0.01=100500。c. 样本组数：一般取25组以上。UCLd. 样本大小n与控制界限UCL&LCL之间关系，由式LCL =3可以看出，当n增大时控制界限变窄，这时只要生产过程稍有波动，就会使一些点超出控制界限而成为不必要的严格控制。反之，当n减小时，控制界限变宽，这时生产过程的变异又常常不能被发现，即不良率P=0%的点子增多，作为控制图是不适宜的。因此实际不良率很小，而又不能增大n时，可以从控制目的出发，严格收缩检验规格标准的方法来解决。例如：DD1 Head Assy拉力测试，标准为悬挂5kg砝码5分钟，Head Assy

21、不应脱落。而用此标准做测试时，不合格品数Pn几乎为零，但为了达到控制图目的，可以将标准加严，如改为悬挂10kg砝码。l 实例演示 P-Chart 数 据 表序号样本大小n不良数Pn不良率P（%）序号样本大小n不良数Pn不良率P（%）1100441410000210022151002231000016100334100551710011510033181006661002219100117100442010033810033211003391002222100221010066231000011100112410077121004425100331310011合计2500682.7l 平均不良率

22、=（68/2500）*100%=2.7%l 计算中心线和控制界限CL=2.7%UcL=P+3=7.6%LcL=-2.2%(负数不考虑)l 描点（将每个样本组之不良率所对应的数据点描在控制图上）4.1.7.6 异常点的判定l 连续五点呈上升或下降趋势，则制程可能出现异常。l 连续七点位于中心线上侧或下侧，则制程可能出现异常。l 点的分布呈周期性变化，则制程有可能被异常因素作用。l 一般，点子超出控制界限都应以异常点来对待，但必须考虑如下经验原则。l 连续35点，允许有1点超出控制界限l 连续100点，允许有2点超出控制界限4.1.7.7控制图的修正方法l -R控制图的修正方法a. -R控制图的控

23、制界限要经常进行修正，以剔除失控 点，计算出新的控制界限。b. 控制界限的修正方法nw= X-xd m-mdnw= X-xd m-mdnw-A*UCLX= Rnw d2nw-A* LCLX= Rnw d2UCLR=D2 * nw d2LCLR=D2 * nw d2其中：Xd：剔除的样本组平均值 、md：剔除的样本组数、R d：剔除的样本极差、m：原有的样本组数c. 控制界限的参数A、d2、D1、D2请参照3s控制界限参数表（附录A）。l P-Chart控制图修正方法a. P-Chart控制图的控制界限要经常进行修正，以剔除失控 点，计算出新的控制界限。b. 控制界限的修正方法nw = c-cd

24、 n-ndCL=nwUCL=nw +3LCL=nw-3 其中：cd：剔除样本失效数 、nd：剔除样本大小4.2 抽样技术4.2.1常见的一些概念4.2.1.1单位产品为了适应实施抽样检验的需要而划分的基本单位。单位产品有的可以自然划分、有的不可以自然划分。例如：一个螺丝、一支铅笔等可以自然划分；布料、电、糖类等不可以自然划分。4.2.1.2单位产品的缺陷一个单位产品的任何一个特征不符合规定的要求，都称为单位产品的缺陷。一般分为三类：致命缺陷、严重缺陷、轻微缺陷。4.2.1.3致命缺陷单位产品的极重要质量特性不符合规定要求。如汽车方向盘失灵、电器漏电伤人。4.2.1.4严重缺陷单位产品的重要质量

25、特性不符合规定要求。如钟表误差太大、电冰箱制冷性能很差。4.2.1.5轻微缺陷单位产品的一般质量特性不符合规定的要求。如外观缺陷。4.2.1.6不合格品、合格品l 产品中凡有一个或一个以上的缺陷，即属于不合格品。l 产品的全部检查项目均符合标准（无缺陷），才称该产品为合格品。4.2.2 检验批的构成产品的批只能由质量均匀或生产条件相同的产品组成，其特征如下：4.2.2.1不得将不同原材料或零件制造的产品放在一起。4.2.2.2用不同制造设备、制造方法制造的产品，不能放在一起。4.2.2.3不同时间或交替轮番制造的产品，不得归在一起。l 例如：某产品以一天的产量作为一个批量，一天当中由于故障原因

26、设备作出调整，这一天的产量要以设备调整前后的产量分别组成检查批。4.2.3 抽样技巧4.2.3.1单纯随机抽样4.2.3.2分层随机抽样l 这是当检验批可按生产条件不同划分几个副批时，按比例从各副批中随机抽取检验单位，然后将抽取的产品放在一起作为一个整体样本。l 例如：一个产品批量大小为1600个，由A、B、C三台设备分别加工800个、500个、300个，现进行抽样数为150个的分层抽样，其方法为：a. 从A生产的产品中抽取150 X 800/1600 个b. 从B生产的产品中抽取150 X 500/1600 个c. 从C生产的产品中抽取150 X300/1600 个4.2.4 检查水平4.2

27、.4.1共有七种检查水平，由低到高分别为S-1、S-2、S-3、S-4、I、II、III，其中S-1S-4为特殊检查水平，适用于破坏性检验或检验费用较大场所，而I、II、III为一般检查水平。4.2.4.2对于一般检查项目，通常采取II级水平，对于尺寸检测、功能测试、破坏性测试等经常采取S-2水平，对于开箱数检查通常采取S-4水平。4.2.5 合格质量水平AQL4.2.5.1致命缺陷的AQL值应比严重缺陷的AQL值小些、严重缺陷的AQL值应比轻微缺陷的AQL值小些。4.2.5.2 AQL值是由供应方、顾客双方共同制定，所以即要考虑供应方的生产能力，又要考虑顾客的实际接受能力。4.2.6 抽样计

28、划的实施4.2.6.1完整的抽样计划的构成一个完整的抽样计划包括三方面，分别为：合格质量水平AQL、样本大小、允收数及拒收数。4.2.6.2若合格质量水平AQL共存多个级别，如致命缺陷AQL：0.4% 、严重缺陷AQL：1.0%，则确定最终抽样计划要整体考虑。l 例如：一种产品规定致命缺陷AQL=0.65%、严重缺陷AQL=2.5%，检查水平为II，求N=400时正常检查一次抽样方案。a. 致命缺陷的正常检查一次抽样方案为n=80、Ac=1、Re=2。b. 严重缺陷的正常检查一次抽样方案为n=50、Ac=3、Re=3。c. 为了使致命缺陷、严重缺陷的正常检查一次抽样方案之样本大小取得一致，可改

29、变严重缺陷的正常检查一次抽样方案为n=80、Ac=5、Re=6。4.2.7 检查结果的判定4.2.7.1不合格统计一个产品中同时存在致命、严重、轻微缺陷，按最高不良缺陷进行统计。4.2.7.2 合格批或不合格批的判定l 功能性、破坏性、可靠性等检查项目及一般检查项目均合格，则判定检验批合格。l 致命缺陷、严重缺陷、轻微缺陷应分别判定。4.2.8 合格批与不合格批的处理4.2.8.1将合格批中发现的不良品替换成良品后方能包装放行。4.2.8.2不合格批拒收，由MRB会议裁决。4.3 工程能力分析4.3.1制程准确度Ca (Capability of Accuracy)Ca 值大小主要是用来衡量制

30、程实际平均值与规格中心值之一致性。4.3.1.1 Ca=（实际中心值规格中心值）/ 规格容许差=2(-M) / T*100%。（其中T=Tu-TL=规格上限-规格下限）4.3.1.2 等级判定等 级Ca 值备 注A|Ca|12.5%维持现状B12.5%|Ca|25.0%改进为A级C25.0%|Ca|50.0%立即检讨改善D50.0%|Ca|采取措施全面检讨必要时停产整顿4.3.2制程精密度CP （Capability of Precision）CP主要用来衡量制程之变异宽度与规格公差之偏差。4.3.2.1 CP=规格公差 / 6个标准偏差=（Tu-TL ）/ 6s 双向公差4.3.2.2 CP

31、=(Tu-X)/3s或CP=（X-TL）/3s 单向公差4.3.2.3 等级判定等 级CP 值备 注A+1.67CP考虑降低质量成本A1.33CP1.67维持现状B1.0CP1.33改进为A级C0.67CP1.0立即检讨改善DCP0.67采取措施全面检讨必要时停产整顿4.3.3 工程能力指数CPK4.3.3.1 CPK=（1-K）CP=（1-K）*（Tu-TL）/ 6sl K=2*|-M|/T=|Ca|l CPK=(1-|Ca|) *CP4.3.3.2 简单算法l CPK=（Tu-）/3s & CPK=（-TL）/3s 取CPK的最小值即为所要求取的CPK之值。 4.3.3.3 等级判定等 级

32、CPK 值备 注A+1.67CPK考虑降低质量成本A1.33CPK1.67维持现状B1.0CPK1.33改进为A级C0.67CPK1.0立即检讨改善DCPK0.67采取措施全面检讨必要时停产整顿4.3.4 实例演算Hayco DD1 产品扭力测试规格要求：2412kgf.cm，三月份整体实际为：X3d=258kgf.cm，求Ca、CP、CPK值。4.3.4.1 Ca=（25-24）/12*100%=8.3%-(A级)4.3.4.2 CP=（Tu-TL）/6s =(36-12)/16=1.5-（A级）4.3.4.3 CPK=（1-K）CP=（1-0.083）*1.5=1.3755或 CPK=（T

33、u-X）/3s=(36-25)/8=1.375CPK=(X-TL)/3s=(25-12)/8=1.625故CPK= 1.3754.4 质量衡量标准4.4.1 置信度（ Cr ） 4.4.1.1 Cr = 6s/（Tu-TL） 4.4.1.2 标准要求 Cr =0.754.4.2 目标值（Tz ） 4.4.2.1 Tz = (目标值) / s 4.4.2.2标准要求 -0.5= Tz =+0.54.4.3 不良率的计算 4.4.3.1当变量的实际分布中心与规格标准中心重合情况 P= 1 - 2j (-3Cp)其中Cp为制程精密度，其计算方法参照4.3.2章节；而j (-3Cp)之值可翻查“正态分

34、布累积概率表”（附录D）。4.4.3.2当变量的实际分布中心与规格标准中心不重合情况P= 1 - j (3Cpk) + j (-3Cp) (1+ K) 其中Cpk为工程能力指数，其计算方法参照4.3.3章节；偏移系数K 实际为制程准确度Ca的绝对值，其计算方法可参照4.3.1章节所述；而j (3Cpk)及j (-3Cp) (1+ K)之值可翻查“正态分布累积概率表”（附录D）。 4.4.3.3简便计算方法PL = j (XL - ) / sPu = 1 - j (XU - ) / sP = PL + Pu其中P为总体不良率；PL为低于规格下限的不良率；Pu为超出规格上限的不良率；XL、XU及分别代表规格下限、上限勸31痸橢橢323232323232l3232&肨肨肨8胠臜喨虌覶觌觌譂友反反反反反反埢娂X反333334反= j (273 - 296) / 25=j（-0.92）= 0.1788 (依据正态分布累积概率表)5.0 附录5.1 3s控制界限参数表-附录A5.2 样本大小代码-附录B5.3 正常检查一次抽样方案-附录C5.4 正态分布累积概率表-附录DHQA004A