旧QC七大手法培训.pptx

QC人员能力与素养提升系列培训之

QC七大手法简介

徐翔

2014-06-20

;前言;查检表——收集数据资料；

层别法——对收集到的数据分门别类进行统计；

排列图——确定主导因素（又称柏拉图）；

因果图——寻找引发结果的原因（又称鱼骨图）；

散布图——展示变数据之间的相关性；

直方图——展示数据的分布形态；

控制图——对所出现的变差的特殊原因提供统计信号。

旧QC七大手法也可以简称：5图1表1法

;关联图

亲和图

系统图

矩阵图

矩阵数据解析法

过程决策计划图

箭线图;

一、查检表

;

一、查检表

;一、查检表;设备一级保养点检表;查检表示例;二、层别法;二、层别法;二、层别法;;三、排列图（柏拉图）;三、排列图（柏拉图）;三、排列图（柏拉图）;;三、排列图（柏拉图）;三、排列图（柏拉图）;三、排列图（柏拉图）;三、排列图（柏拉图）;三、排列图（柏拉图）;三、排列图（柏拉图）;四、鱼骨图（因果图、石川图）;四、鱼骨图（因果图、石川图）;四、鱼骨图（因果图、石川图）;四、鱼骨图（因果图、石川图）;四、鱼骨图（因果图、石川图）;五、散布图;五、散布图;五、散布图;五、散布图;五、散布图;五、散布图;五、散布图;六、直方图;六、直方图;六、直方图;六、直方图;六、直方图;基本图型解释：

直方图可反映过程能力：

1、如果对给定尺寸的SL，过程均值CL与SL越靠近，说明过程的准确性越高，过程能力越强。

2、如果图形分布宽度越窄，说明群体值与均值CL越靠近，说明过程的精密度越高，过程能力越强。

3、对该过程的综合过程能力，既要准确度高，又要精密度高，所以要将两者同时纳入过程能力的描述，才可能是对过程能力的全面描述。

;基本图型解释：

直方图可反映产品不良率：

如果给定了规格上线和规格下线，我们可以从直方图上看出有多少范围的点落在了规格线之外，也就可估算出产品的不良率。

;;;;双峰型（二山型）：

a.说明测量的数据有可能来源于两个镀缸；

b.在收集数据的过程中，过程已被做了大的调整，如电流强度由小调大，电镀时间由短变长。

;离岛型：

可能的原因如下：

a.数据??录错误，如将168记成268；

b.经过数据全检后有个别遗留；

c.过程中偶有变异，如有一组镀件被远远超长时间的电镀；

d.测量过程在偶有大的测量误差。

e.制作直方图时，数据太少，分组太多。

;高原型：

一个典型的原因是几个镀缸的镀件一起测量，来制作直方图。

;;七、控制图;七、控制图;七、控制图;七、控制图;七、控制图;七、控制图;七、控制图;七、控制图;七、控制图;例如，UCL与LCL控制线就是根据过程过去的结果所判明的制程能力制作的，它延伸到以后，我们只需将目前的品质特性按时间顺序描上控制图中，就知道目前的过程有无变异，另外从线条的趋势可以判定以后近时段的品质达成状况。;

对于产品质量特性数据，可分两类：

1、计量型数据：时间、长度、含量、强度、产出率、重量、体积等连续性数据。

2、计数型数据：不良品个数、缺点数等间断性的数据。

对每一种数据，都有多种控制图，这里只介绍计量型的Xbar-R图和计数型的P图，其它的控制图可按此二种控制图的思想，变通则可，每个控制图各有其特点。;

;A、Xbar-R：平均数全距控制图

将两个控制图合在一起用：

一个是各组数的平均数控制图：Xbar图，即控制各组质量特性分布的平均值的变化。（准确度的变化）

一个是各组数的组距控制图：R图，即控制各组质量特性分布变异的变化，即离散度的变化。（精密度的变化）

既控制了准确度，又控制了精密度，即测量的数据一定可以更接近目标值。这时Xbar-R图的优点所在。;Xbar-R图定义：

n子组大小

X个别数据

X子组数据的平均值

X所有子组平均值的平均，在X图中的中间线

R子组中数据的极差（最大减最小）

R所有子组极差的平均数，在R图中的中间线

UCL控制上限

LCL控制下限

;编制X-R图的步骤

1、决定子组大小（n=3,4,5）

2、收集25组以上按时间顺序的样本（最少100个单值读数）

3、计算每组样本的平均数X

4、计算每组样本的极差数R

5、计算X的平均数X （X图的中间线）

6、计算R的平均数R（R图的中间线）

7、计算控制上下限

?X图R图

UCLX=X+A2RUCLR=D4R

LCLX=X-A2RLCLR=D3R

8、绘上图表，X和R的数据点必须在同一竖线上

9、分析图表找出特特殊原因，采取纠正行动

10、继续收集数据，监控过程，不断改进

;七、控制图;七、控制图;工;控制图的判读

预备概念：RUNS