QC七手法培训教材(PPT 88页).pptx

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1、亿和精密工业控股有限公司QC七手法培训课程1亿和精密工业控股有限公司课程介绍了解ISO9000：2000对数据分析的要求了解数据的分类及相关术语 主要掌握数据分析的方法（旧QC七手法）了解新QC七手法介绍ISO9000涉及的常用统计方法介绍其它常用图表2亿和精密工业控股有限公司ISO9001：2000对数据分析的要求8.8.测量、分析和改进测量、分析和改进8.18.1总则总则 组织应策划并实施所需的监视、测量、分析和组织应策划并实施所需的监视、测量、分析和持续改进过程，以便：持续改进过程，以便： a a） 实现产品的符合性；实现产品的符合性； b b） 确保质量管理体系的符合性；确保质量管理体

2、系的符合性； c c） 持续改进质量管理体系有效性。持续改进质量管理体系有效性。 这应包括这应包括统计技术在内的适用方法及应用程统计技术在内的适用方法及应用程度的确定。度的确定。3亿和精密工业控股有限公司ISO9001：2000对数据分析的要求 8.4数据分析 组织应确定、收集和分析适当数据，以证实质量管理体系的适组织应确定、收集和分析适当数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可以进行质量管理体系的持续改进。宜性和有效性，并评价在何处可以进行质量管理体系的持续改进。这应包括来自监视和测量的结果以及其他有关来源的数据。这应包括来自监视和测量的结果以及其他有关来源的数据。 数据分析

3、，应提供以下方面的信息：数据分析，应提供以下方面的信息： a a）客户满意；（见客户满意；（见8.2.1） b b）与产品要求的符合性；与产品要求的符合性；( (见见7.2.1) ) c c）过程和产品的特性及趋势过程和产品的特性及趋势, ,包括采取预防措施的机会；（涉及包括采取预防措施的机会；（涉及 条款条款8.2.3/8.2.4/8.5.3) d d）供方。供方。(涉及条款涉及条款7.4)其它相关条款：5.4.1质量目标 8.1总则 8.3不合格 8.2.2内部审核等4亿和精密工业控股有限公司数据的分类 数字数据 计量值数据计量值数据：可连续取值的数据（如长度、电流等描述质量特性：可连续取

4、值的数据（如长度、电流等描述质量特性的数据）的数据） 计数值数据计数值数据：只能间断取值的数据（如件数、缺陷数等数据），：只能间断取值的数据（如件数、缺陷数等数据），由此计算所得的如合格率也属于计数值数据，所以计数值数据又由此计算所得的如合格率也属于计数值数据，所以计数值数据又可分为：可分为： 计件值数据计件值数据 计点值数据计点值数据 非数字数据：指用语言和文字表达的数据，其表达的都是定性指用语言和文字表达的数据，其表达的都是定性描述的质量数据，如信息、意见、议题、设想等。描述的质量数据，如信息、意见、议题、设想等。-以上是以上是ISO9004-4标准标准 质量改进中的分类方法质量改进中的分

5、类方法5亿和精密工业控股有限公司另类数据 官能量：并非所有质量特性都能用数据来表征，在产品和体系评价中还存在另一类特殊的量，即官能量。 企业的质量方针、管理者的质量意识、电视机的清晰度、音响的音质等。 由于官能量的评审多具模糊性，其评定效果主要依靠评定人员的经验和专业技能。6亿和精密工业控股有限公司数据的统计特征值 以2、8、7、5、8五个数据为例 平均值：X= 中位数：X将数据按从小到大的方法排列，取处于中间位置的数据，本例为7 极差（又称全距）：一组数据中最大值与最小值之差 R=8-2=6 标准偏差：S= X1+X2+X3+.+Xnn （xi-x)2n-1S是较准确地表示样本数据分散程度的

6、统计特征值7亿和精密工业控股有限公司相关术语 记录：阐明所取得的结果或提供所完成活动的证据的文件。 客观证据：支持事物存在或其真实性的数据。 信息：有意义的数据。 数据数据信息信息 相当相当 材料材料成品成品 只只有数据经过加工处理成可利用的有效信息，数据有数据经过加工处理成可利用的有效信息，数据才体现价值。才体现价值。8亿和精密工业控股有限公司相关术语二 总体：又称母体，是研究对象的全体。分为有限总体和无限总体； 样本：又称子样，是从一批产品中随机抽取的一个或多个提供检查的单位产品； 个体：又叫样品或样本单位则构成总体或样本 的基本单位；样本反应总体的特性9亿和精密工业控股有限公司相关术语三

7、 简单随机抽样：抽签法； 分层随机抽样：将总体按某种特征划分为若干层，同一层内的个体质量尽可能一致，各层内分别用简单随机抽样的方法抽样； 系统随机抽样：按一定的空间或时间间隔抽取样本的方法； 多级随机抽样：总体由若干群体组成，每群又分若干组，每组又分若干小组.分别叫一级（整群）、二级、三级随机抽样。10亿和精密工业控股有限公司数据如何加工呢？ 旧QC七手法 新QC七手法 适用的统计方法和统计工具及常用图表11亿和精密工业控股有限公司 七工具的概述1.1品质管制演变及七工具的出现古代：（石器古代：（石器-品管先端、古埃及坟墓上浮雕图像品管先端、古埃及坟墓上浮雕图像 约约1450B.C)1.近代：

8、近代： (1787-完全相同产品、完全相同产品、1840单侧规格、单侧规格、1870-双侧双侧规格、不合格概念、检验实务与随机抽样的应用）规格、不合格概念、检验实务与随机抽样的应用） 2.1900年前：操作者的品质管制年前：操作者的品质管制 3.1900：领班的品质管制：领班的品质管制 (品质是检查出来的品质是检查出来的)4.1920：检验员的品质管制：检验员的品质管制5.1940：统计品质管制：统计品质管制 (品质是制造出来的品质是制造出来的)6.1950：品质保证：品质保证 (品质是设计出来的品质是设计出来的)7.1960：全面品质保证：全面品质保证/TQC (品质是习惯出来的品质是习惯出

9、来的、QCC、QIT)8.1980：全面品质管制全面品质管制/TQM (品质是经营管理出来的品质是经营管理出来的、顾客导、顾客导向、向、 方针、目标管理、流程管理、方针、目标管理、流程管理、PQCDSM) 在上述在上述第六阶段第六阶段的进化过程中的进化过程中,就产生了大量的就产生了大量的(非全部非全部)统计手法及统计手法及品质管制手法品质管制手法,QC七七工具也就相继产生工具也就相继产生(1897年产生柏拉图年产生柏拉图)12亿和精密工业控股有限公司1 七工具的概述1.2新旧七工具七七工工具具序号序号旧七工具旧七工具新七工具新七工具（1972-1976）一检查表检查表 关连图法关连图法 二直方

10、图直方图KJ法法 （亲和图法）三层别法层别法 系统图法（系统图法（目的目的手段手段 ）四柏拉图柏拉图 矩阵图法矩阵图法 五散布图散布图 矩阵数据解析法矩阵数据解析法（主成份分析法）（主成份分析法） 六特性要因图特性要因图PDPC法法 （过程决定计划图）七管制图管制图 箭形图法箭形图法 （日程计划与进度管理）13亿和精密工业控股有限公司 七工具的概述1.3新(旧)七工具的适用范围 企业在现场容易量化容易量化的问题即有数据的资料（产品的不良现像、不良率）方面多利用品管（旧）七大工具（QC 7 Tools）解决，它也是品管圈（Quality Control Circle）活动的重要工具。 注:后续课

11、程中无特别说明时,皆指旧七具。 在设计或管理之类方面的问题则因不易量化不易量化即无数据的言语资料（如产品装配线不良原因关连图）而创造新七大工具（New QC 7 Tools）来分析归纳，成效十分良好 。注：日本科技联盟（JUSE）1972年1976年开发出新七工具。14亿和精密工业控股有限公司七工具的概述1.4七工具使用情形简析(旧旧)七七工工具具的的用用途途序号(旧)七工具使用情形一检查表（检查表（Check List）散布图（散布图（Scatter ） 根据事实数据发言根据事实数据发言二特性要因图特性要因图Characteristic Diagram)整理原因与结果之间的关系，以整理原因与

12、结果之间的关系，以探讨潜伏性问题探讨潜伏性问题三直方图（直方图（Histogram）管制图管制图（Control Chart）凡事物不能完全单用平均值来考凡事物不能完全单用平均值来考虑，应了解事物均有变异存在，虑，应了解事物均有变异存在，须从平均值与与变异值来考虑。须从平均值与与变异值来考虑。四层别层别法（法（Strtification）所有数据不可仅止于平均，须根所有数据不可仅止于平均，须根据数据之履历，考虑适当分层据数据之履历，考虑适当分层五柏拉柏拉图（图（Pareto diagram）并非对所有的不良均采取措施，并非对所有的不良均采取措施，而是先就其中影响较大的而是先就其中影响较大的2-

13、3项采项采取措施。取措施。15亿和精密工业控股有限公司2 检查表/调查表 2.1 定义 使用简单明了的表格或图形,相关人员填入规定之检查记录,再加以统计,提供量化分析或对比检查用途的表格或图形 2.2示例：某五金零件不良检查表（见下页） 内部质量审核检查表 顾客意见调查表16 日期项目8/18/28/38/48/59/6合计外径不良1445尺寸不良1626撞伤15其他11合计201915262126127某五金零件不良检查表17亿和精密工业控股有限公司2 检查表2.3 分类a)点检用检查表(5S活动检查表、内审检查表）b) 记录用检查表（不良项目检查表）2. 4 制作及记载时注意事项5W1H原

14、则（目的、对象、何人、何时、何处、方法）格式（图形或表格）及记录方法（正、）结果之整理：合计、平均、统计分析传递途径：谁需要了解？要报告给谁） 18亿和精密工业控股有限公司2 检查表 2.5制作方法 列出需点检之项目或需要收集的数据 决定检查表的格式(注意项目顺序及层别) 决定记录的方式 决定检查的方法(谁检查、多久检查、检查方法） 按上述各项绘制检查表19亿和精密工业控股有限公司2 检查表 26 应用时注意事项 数据之收集应注意样本取得之随机性与代表性 事实现物的观察要细心、客观，数据要准确 尽快将结果呈报您要报告的人，使相关人员也知道 检查完成后，可利用柏拉图加以整理，以便掌握问题重点20

15、亿和精密工业控股有限公司练练 习习 一一请设计今天的学员意见调查表21亿和精密工业控股有限公司3 柏拉图 3.1定义 根据所搜集的数据,按不良原因,不良状况,不良项目等不同区分标准加以整理、分类、藉以寻求占最大比率之原因、状况或位置。按其大小顺序排列，再加以累积值的图形，又叫ABC图，亦称重点图或排列图有人又叫“8020”图22亿和精密工业控股有限公司3 柏拉图 3.2制作步骤及方法 决定数据的分类项目，如不良项目别、材料别、方式别、人、设备别，项目以不超过4-6项为原则 决定数据搜集的期间（一天、一月等）并按分类的项目，在期间内收集数据 依分类项目别，做数据整理，并作成统计表（数据按大小顺序

16、排列，并求出不良率及累计影响度，其它项不可大于前三项，不然应再细分）。 记入图表中并依数据大小排列画出柱状图（纵轴左侧表示不良率，右侧表示累计影响度，横轴不宜长于纵轴，纵横轴之间距均应一致）。 柏拉图应用指引.doc23亿和精密工业控股有限公司 3 柏拉图 3.3示例24亿和精密工业控股有限公司 3 柏拉图 3.3柏拉图的用途 不要企图不要企图“一口吃成大胖子一口吃成大胖子” 把握重要要因或问题重点的有效工具以收事半功倍效果。把握重要要因或问题重点的有效工具以收事半功倍效果。 了解各项目对问题的影响度占百分比。了解各项目对问题的影响度占百分比。 可明确重点改善项目是什么，大小顺序的内容是什么，

17、可明确重点改善项目是什么，大小顺序的内容是什么， 占大多数的项目又是什么。占大多数的项目又是什么。 订定改善目标的参考。订定改善目标的参考。 可发掘现场之重要问题点。可发掘现场之重要问题点。25亿和精密工业控股有限公司 3 柏拉图 练 习 二 某印刷厂五月份报废统计如下：（单位：公斤）某印刷厂五月份报废统计如下：（单位：公斤）起线：起线：220材料不良：材料不良：78大小边：大小边：67走位：走位：40尺寸超差：尺寸超差：55贴合不良：贴合不良：30贴反：贴反：10请制作柏拉图，并列出主要改善的不良点请制作柏拉图，并列出主要改善的不良点26亿和精密工业控股有限公司 3 柏拉图 3.5应用注意事

18、项 横轴依大小顺序柏拉，其他项最末位。横轴依大小顺序柏拉，其他项最末位。 横轴各柱形距离要相同。横轴各柱形距离要相同。 纵轴的最高尺度含盖合计数且隔距应一致。纵轴的最高尺度含盖合计数且隔距应一致。 累积折线依正确画法。累积折线依正确画法。 柏拉图需标示累积百分比。柏拉图需标示累积百分比。 勿将两个以上角度混杂一起分类。勿将两个以上角度混杂一起分类。 一般把欲优先解决之项目标示出一般把欲优先解决之项目标示出(累积百分比占累积百分比占7080%之之项目项目)。 柏拉图柏拉图A项若难采取措施，则从项若难采取措施，则从B项开始，顺位虽低，但项开始，顺位虽低，但易改善，亦可采取措施。易改善，亦可采取措施

19、。27亿和精密工业控股有限公司4.特性要因图 4.1定义 将结果(特性)与原因(要因)之间的关系及原因影响结果的情形表示出来的图形,因其形状象鱼骨,故又称鱼骨图,亦称石川图.28亿和精密工业控股有限公司4.特性要因图 4.2制作步骤及方法 决定特性(品质、成本等）并将其写在右边，再自左划上粗横线，在现场划时可用色笔划在一大张白纸上。 列出大要因（可依4M1E来分类）并用圈起来，加箭头，以60的倾斜度插到粗横线上。 各要因分别再记入中小要因（细分至能采取措施之小要因，没有小骨的鱼骨图是不行的） 根据过去之数据资料或投票方式圈4-6项重要要因。29亿和精密工业控股有限公司4.特性要因图 4.3示例

20、特性中原因小原因大原因中原因细小原因30亿和精密工业控股有限公司4.特性要因图 4.4制图之注意事项 集合全员之知识与经验集合全员之知识与经验(召集现场主管召集现场主管,技术人员、前后制技术人员、前后制程人员等，以自由，无拘束的方式发言，依程人员等，以自由，无拘束的方式发言，依脑力激荡法脑力激荡法之之原则进行原则进行 应用应用5W1H及及4M1E法，把重点放在解诀问题上。法，把重点放在解诀问题上。 将计量之要因（温度、速度、压力）与计数之要因（机械将计量之要因（温度、速度、压力）与计数之要因（机械别、人别别、人别）分开；使管理责任明确，依部门别分类，按）分开；使管理责任明确，依部门别分类，按特

21、性别，绘制各别的特性要因图特性别，绘制各别的特性要因图 要因依其重要度不同，加上相应颜色表示，如红色，红色要因依其重要度不同，加上相应颜色表示，如红色，红色愈多表示愈重要愈多表示愈重要31亿和精密工业控股有限公司4.特性要因图 以近期出现的一单客户投诉做分析 应用指导文件练习三分析听课走神的原因（集体完成）32亿和精密工业控股有限公司5.散布图 5.1定义 将两种相对应的数据先划好纵横尺度,点绘其测定值而得之图.33亿和精密工业控股有限公司5.散布图 5.2制作方法 搜集50-100组两相关数据整理在数据表上. 在横轴及纵轴标上尺度(横轴愈向右其什愈大,纵轴愈向上其值愈大) 肥数据点到期坐标上

22、(二点重复时,画上二重圆号,三点重复时,画上三重圆号.34亿和精密工业控股有限公司5.散布图 5.3散布图类型 具强烈的正相关关系 具微弱的正相关关系 具无相关 具强烈负相关关系 具微弱负相关关系 具函数相关关系 35亿和精密工业控股有限公司5.散布图练 习 四A据以下数据绘制一散布图,并确认其是否相关X=强度 Y=膜厚NOXYNOXY1503.26503.42704.77905.131005.48905.04804.99704.55603.810704.336亿和精密工业控股有限公司案例： 调查30名员工，食堂伙食对生产量之间的关系。 调查10000名深圳特区打工仔，分析年龄与收入的关系。练

23、习四练习四B：体重与身高的关系？（数据请参体重与身高的关系？（数据请参考讲义考讲义27页页37亿和精密工业控股有限公司 定义： 直方图是将所收集的测定值、特 性值或结果值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形。38亿和精密工业控股有限公司能达成的目标 了解过程输出的变异情况，显示数据波动的形态（分布状况）； 了解过程能力； 决定在何处集中力量进行改进。39亿和精密工业控股有限公司案例： 以下是A公司一个月以来开足工每天生产的产品数量（单位：K）： 20、22、24、26、28、30、28、24、30、34、36、21、25、27、24

24、、26、31、28、26、27、 24、26、28、30 、21、25、27 、26、28、30。 业务员拿一张订单找到您，客户订货60K，2天要求交货，如不交则每天扣款5%，请问接还是不接。40亿和精密工业控股有限公司制作步骤（1） 收据数据 定组数（N） 找出最大值（L）、最小值（S）、并计算全距（R），R=L-S 定组距（C）=R/N 定组界最小一组的下组界T11=S-测量值的最小单位*0.5最小一组的上组界T12=T11+C第二组的下组界 T21= T12，以此类推41亿和精密工业控股有限公司制作步骤（2） 决定每组的中心点决定每组的中心点=（上组界（上组界+下组界）下组界）/2 制作

25、频数分布表制作频数分布表 制作直方图制作直方图 填上次数、规格、平均数填上次数、规格、平均数 计算平均数计算平均数算数平均数算数平均数 (X) 计算计算标准差标准差 ( ) 计算计算样本标准差样本标准差 (s) 观察观察42亿和精密工业控股有限公司组数对照表数据数量组 数505751100610101250712250102043亿和精密工业控股有限公司案例例：某厂之成品尺寸规格为130至160mm，今按随机抽样方式抽取60个当样本，其测定值如附表，试制作直方图。 14214814514014113914014113813813914413813913613713712713813713713

26、313013612813813214113513113613113413613713313413213413213412112913213013513513413613113113913613513513714014513113844亿和精密工业控股有限公司直方图120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.520SL=130Su=16015105n=60X=135.8=4.87s= n-1=4.9145亿和精密工业控股有限公司练练 习习 五五 以讲义第8页的数据为基础试作直方图46亿和精密工业控股有限公司可能出现的图形 正常型 说明：中间高，两边

27、低，有集中趋势。 结论：左右对称分配(常态分配)，显示制程在正常运转下。47亿和精密工业控股有限公司缺齿型 (凹凸不平型) 说明：高低不一，有缺齿情形。不正常分配，系因测定值或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。 结论：稽查员对测定值有偏好现象，如对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度不是倍数时，亦会有此情况。48亿和精密工业控股有限公司切边型 (断列型)说明：有一端被切断。 结论：原因为数据经过全检过,或制程本身有经过全检过,会出现的形状。若剔除某规格以上时,则切边在靠近右边形成。49亿和精密工业控股有限公司离岛型 说明：在右端或左端形成小岛。 结论：测定有错误,

28、工程调节错误或使用不同原料所引起，不熟练员工的临时替班等。一定有异常原因存在，只要去除,即可合乎制程要求,制出合规格的制品。50亿和精密工业控股有限公司高原型 说明：形状似高原状 结论：是由于生产过程中某种因素在缓慢的起作用造成的，如刃具的磨损、操作者逐渐疲劳使质量特性数据的中心值缓慢的移动造成的。51亿和精密工业控股有限公司双峰型 说明：有两个高峰出现 结论：有两种分配相混合，便如两部机器或两家不同供应商，会出现此种形状，因测定值受不同的原因影响，应予层别后再作直方图。 52亿和精密工业控股有限公司偏态型 (偏态分配)说 明：高处偏向一边，另一边低，拖长尾 巴。可分偏右型、偏左型。结论：产品

29、加工能力发生偏差，或者是某些加工习惯造成的。53亿和精密工业控股有限公司直方图之使用注意事项q异常值应去除后再分组。异常值应去除后再分组。q对於从样本测定值推测群体形态，直方图是最简单有效的对於从样本测定值推测群体形态，直方图是最简单有效的方法。方法。q应取得详细之数据资料应取得详细之数据资料(例如：时间、原料、测定者、设备例如：时间、原料、测定者、设备、环境条件等、环境条件等)。q进行制程管理及分析改善时，可利用层别方法，将更容易进行制程管理及分析改善时，可利用层别方法，将更容易找出的问题的症结点，对於品质的改善，有事半功倍的效找出的问题的症结点，对於品质的改善，有事半功倍的效果。果。 54

30、亿和精密工业控股有限公司直方图与规格比较 制程呈常态分配，且在规格界限内，显示制程良好，品质均匀合格。规 格55亿和精密工业控股有限公司平均值偏低， 部分产品超规格下限有不良发生，但分配正常(常态)。 对策：应调平均值(往右) 规 格56亿和精密工业控股有限公司平均值偏高 部分产品超规格上限有不良发生，但分配正常(常态) 对策：应调平均值(往左) 规 格57亿和精密工业控股有限公司7层别法定义：从某角度针对调查事项分类(分层)，并收集各类资料(数据)进行相互比较为什么需要分层如何分层58亿和精密工业控股有限公司案例 一个班4名同学期末考试分别如下：张雪友 总分230，乐理70、唱功90、舞蹈7

31、0刘小华 总分220，舞蹈80 、乐理70、唱功60李 明 总分195，唱功55 、舞蹈75 、乐理65郭夫成 总分220，舞蹈95 、乐理65、唱功60 如果您是他们班主任，请分析以上成绩，以制订下学期教学计划59亿和精密工业控股有限公司分层的必要性 弥补经验判断的不足 从杂乱无章的数据获得信息 找到目标60亿和精密工业控股有限公司使用分层的时机 在研制、开发新产品时 在收集到有关某一特定主题的观点、意见或想法等信息之后。 在面对一大堆看似混乱复杂的现象，数据或事物之时 由于归纳头脑风暴法所产生的管理 在编制调查表 在整理归纳数据之时 在提出质量改进措施时61亿和精密工业控股有限公司如何分层

32、 总经理打电话把品质部张经理叫到办公室，将本月客户退货统计丢在其面前说：“退货率5%，超过目标3%，请立即拿出解决的方案出来，如果下个月没有改善，你自己看着办。” 各位同学帮张经理一把，接下来应怎么办？62亿和精密工业控股有限公司分层的角度 作业员：不同班组 机器：不同机器 原料 作业条件：温度、压力、湿度 产品 不良与错误状况：不良项目、错误项目、发生位置、发生地点。 时间日、上、下午、改善前后、正常与加班。63亿和精密工业控股有限公司分层时注意事项 分层角度的选择依目的并配合专业知识考虑。 分层分类需符合互斥原则。 分层时勿需将两个以上角度混杂分类。 尽量将分层观念溶进其他手法 分层后应进

33、行比较(或检定)各作业条件是否有差异。64亿和精密工业控股有限公司案例操作者漏油不漏油漏油率A61332B13925C10953共计193138供应商漏油不漏油漏油率甲厂91439乙厂101737共计193138结论：选择B员工和乙厂的漏油率会较低65亿和精密工业控股有限公司案例续 材料材料操作者操作者甲厂甲厂乙厂乙厂漏油漏油6 60 06 6不漏油不漏油2 211111313漏油漏油0 03 33 3不漏油不漏油5 54 49 9漏油漏油3 37 71010不漏油不漏油7 72 29 9漏油漏油9 910101919不漏油不漏油141417173131232327275050共计共计气缸垫气

34、缸垫合计合计操操作作者者ABC最佳方案应是A员工用乙厂材料或B员工用甲厂材料66亿和精密工业控股有限公司案例结论运用分层法时，不能简单按单一因素分层，必须考虑各因素的综合影响结果。67亿和精密工业控股有限公司8控制图控制图 定义：用于区分质量波动是偶然原因引起的还是系统引起的，判断生产过程是否处于稳定状态，并画有控制界限的一种图。68亿和精密工业控股有限公司控制图类型 计量值控制图 计数值控制图69亿和精密工业控股有限公司计量值控制图 X控制图(也叫单值控制) X-R控制图(平均值，极差控制图) X-R控制图 (中位值，极差控制图) X-Rs控制图 (单值，移动极差控制图)70亿和精密工业控股

35、有限公司计数值控制图 P控制图(不合格率控制图) Pn控制图(不合格品数控制图) C控制图(缺陷数控制图) 控制图(单位缺陷数控制图)71亿和精密工业控股有限公司控制图的作用（1） 对判断生产过程是否异常，而使过程达到控制状态 及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防不合格品发生； 能有效地分析判断生产过程工序质量的稳定性，降低检验、测试费用； 可查明设备和工艺手段的实际精度，以便作出正确的技术决定；72亿和精密工业控股有限公司控制图的作用（2） 真正地制定工序目标和规格界限提供依据； 工序的成本和质量成为可预测； 最终可以保证产品质量提高经济效益。73亿和精密工业控股有限公司X-R平均值

36、与全距控制图 收集数据约100个 依测定时间或群体进行区分排列 对数据进行分组，2-6个数据分为一组 组内数据以n表示 组数以K表示 记入数据表 计算每组平均值X 计算每组全距R 计算总平均值X 计算全距平均R74亿和精密工业控股有限公司平均值与全距控制图计算公式 X计算管制界限CL=X UCL=X+A2R LCL=X-A2R A2可查表 R控制图的控制界限计算方法： CL=R UCL=D4R LCL=D3R D3、D4可查表75亿和精密工业控股有限公司X-R系数表样本nA2D3D421.883.2731.0232.5840.7292.2850.5772.1260.4832.0070.4190

37、.0761.92476亿和精密工业控股有限公司X-R控制图XUCLCLLCLRUCLCL77亿和精密工业控股有限公司P不良率管制图 收集近期内的产品，分组算出不良率 P=Pn/n=不良个数/检查数 计算平均不良率P=总不良数/总检查数 计算管制线 中心线CL=P 上管制线UCL=P+ 3P（1-P）/n 下管制线LCL=P- 3 P（1-P）/n78亿和精密工业控股有限公司控制图的观测 连续连续25个点在控制界限内，个点在控制界限内，35点不多于点不多于1点在界限之外，点在界限之外，100点不多于点不多于2点在界限之外点在界限之外 连续至少连续至少7点在一侧点在一侧 连续连续11点中至少有点中

38、至少有10在一侧在一侧 连续连续14点中至少有点中至少有12在一侧在一侧 连续连续17点中至少有点中至少有14点在一侧点在一侧 连续连续20点中至少有点中至少有15点在一侧点在一侧 连续至少连续至少7点连续上升点连续上升 点的排列成周期状点的排列成周期状 连续连续3点有点有2点或连续点或连续7点至少有点至少有3点落在点落在2倍标准差之外倍标准差之外79亿和精密工业控股有限公司例：请判断是否异常80亿和精密工业控股有限公司控制图法在应用中常见的错误 1 在4M1E因素未加控制，工序处理不稳定状 态时就使用控制图。 2 在工序能力不足（即Cp1）的情况下就使用控制图。 3 用规格线代替控制线，或用

39、压缩的规格线代替控制线。 4 初次应用控制图时，在画出原始数据的控制图后未进行打点鉴别而直接应用于现场。 5 在现场应用时，控制图只打点不作分析判断，失去控制图的报警作用。81亿和精密工业控股有限公司控制图法在应用中常见的错误 6 在现场应用时，打点不及时，工序出现异常也不能及时发现。 7 当工序条件4M1E因素发生变化时，不及时调整控制界限线。 8 画法不规范、不完整。上、下控制界限线和中心线的代表符号、控制图的类型、样本数n等标志不完全或有错误，以及上、下控制图形的位置不对应等。 82亿和精密工业控股有限公司练练 习习 六六 以发给大家的数据为基础绘制X-R控制图83亿和精密工业控股有限公

40、司其它常用图表-折线图、趋势图75.07%90.00%98.58%90.00%0%20%40%60%80%100%合 格 率 (% )目 标 值 (% )月度月度Aug-02Sep-02Oct-02汇总汇总试产总数试产总数404076276242442412261226合格数合格数363657257241841810261026合格率合格率(%)(%)90.00%90.00%75.07%75.07%98.58%98.58%83.69%83.69%目标值目标值(%)(%)90.00%90.00%90.00%90.00%90.00%90.00%90%新产品试产合格率大于新产品试产合格率大于90%8

41、4亿和精密工业控股有限公司其它常用图表柱状图（一）排列表（一）排列表日期：日期：2003-06-01-2003-07-12月份月份6月月7月上旬月上旬总计总计入仓数入仓数179111791110889108892880028800次品数次品数98982323121121次品率次品率5.52.14.2次品百分比比较图次品百分比比较图0.55%0.21%0.42%0.00%0.10%0.20%0.30%0.40%0.50%0.60%6月7月上旬总计次品率次品统计表（次品统计表（6月月-7月上旬月上旬）85亿和精密工业控股有限公司其它常用图表饼状图8月份终检缺陷分布图布次工艺尺寸大烫线头手工油污疵点疵点合格合格疵点疵点布次布次工艺工艺尺寸尺寸大烫大烫线头线头手工手工油污油污总数总数总数总数%33256493988166239886656651%1%17%17%12%12%5%5%12%12%2%2%2%2%不良点分类不良点分类下货总数下货总数合格率合格率169491694949%49%51%51%3323233232162831628386亿和精密工业控股有限公司其它常用图表甘特图87亿和精密工业控股有限公司培训结束,谢谢参与!88