2020 5 31 1 教育训练撰写 胡季青 Mary 2020 5 31 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 QC7TOOLS 2020 5 31 3 1 查检表 CheckList 2 散布图 ScatterDiagram 3 层别法 Stratification 4 直方图 Histogram 5 柏拉图 ParetoDiagram 6 特性要因图 CharacteristicDiagram 7 管制图 ControlChart 2020 5 31 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 5 31 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 WhatWhyWhoWhenHow 2020 5 31 6 Why 目的 How 方法 What 對象 When 時間 Who 誰 判断标准 2020 5 31 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 5 31 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 5 31 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 5 31 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 5 31 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3 记下各种要因 4M 1E 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 5 31 12 电池内阻偏高 日期 2003 8 18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 5 31 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 5 31 14 5 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 5 31 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 5 31 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 5 31 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 5 31 18 4 3 2绘制1 收集并记录数据 抽样机会均等 随机 n 502 找出数据中的最大值 Max 与最小值 Min 3 求极差 R R Max Min4 决定组数 k k 1 3 32logn5 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 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 5 31 19 4 4直方图实例 2020 5 31 20 4 5直方图的判读 2020 5 31 21 2020 5 31 22 2020 5 31 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 5 31 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起的损失是由相对少数的原因引起的 2020 5 31 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 5 31 26 5 3 2设计记录表 将数据填入表中计算 2020 5 31 27 5 3 3作图 2020 5 31 28 5 4排列图的分类5 4 1分析现象用排列图与不良结果有关 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 5 31 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 5 31 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 5 31 31 2020 5 31 32 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 5 31 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 Min6 3 4样本数 n 所抽样品总个数 2020 5 31 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 5 31 35 2020 5 31 36 6 5X 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 5 31 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 n3 计算总平均值 X X X1 X2 Xn n4 计算极差平均值 R R R1 R2 Rn n 2020 5 31 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 A2RR管制图中心线 CL R控制上限 UCL D3R控制下限 LCL D4R6 5 5绘图并注明异常点原因 常数表 2020 5 31 39 2020 5 31 40 2020 5 31 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 2020 5 31 42 连续6点持续上升或下降连续11点交互一升一降 2020 5 31 43 相连3点中有2点在同侧的A区或A区之外相连5点中有4点在同侧的B区或B区之外 2020 5 31 44 连续15点在中心线上下两侧的C区有8点在中心线两侧 但C区并无点子 2020 5 31 45 6 6异常处理 2020 5 31 46 2020 5 31 47 2020 5 31 48 2020 5 31 49