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SPC培训教材编辑：讲师：文书：基础篇品质观念品管七大手法与新七大手法抽样与检查SPC统计过程控制概念品质观念首先提问几个问题1、品质是设计出来的吗？2、品质是生产者制造出来的吗？3、品质是质量检验出来的吗？品管七大手法检查表层别法鱼骨图柏拉图散布图管制图直方图品管七大手法应用关系层别法现场检查表汇总数据监控预测找出相关细部状况找出原因解决问题管制图直方图散布图鱼骨图检查表它是其它六手法的起点；用来在现场收集数据，尽量让现场作业简单而有效。一、定义：是一种为了便于收集数据，使用简单记号填记并予统计整理，并作进一步分析或核对、检查之用而设计的一种表格或图表。二、种类1、记录用检查表主要使用于数据收集，调查不良项目、不良主因、工程分布、缺点位置等状况，并作为原始记录的凭证。例：QC通常使用的表格。2、点检用检查表主要使用作业实施，机械调整的实施状况等预防性工作。例：机械维修保养计划，检查表三、表格制作1、检查表设计的步骤2、设计记录用检测表1）、明确目的；1）、决定所要收集的数据及所希望把握的项目；2）、确定检查项目；2）、决定所要设计的表格形式；3）、确定抽样方式；3）、决定记录的形式；4）、确定检查方式；4）、确定收集的方式；5）、设计表格实施查检。5）、记入记号并整理成次数分配表。3、设计点检用检查表1）、将须点检的项目逐一列举出来，并检出检验时需要记录记叼的空栏；2）、所需点检的项目是“非做不可的工作”、“非检验不可的事项”等；3）、点检有顺序要求时需注明编号，依顺序有数据，并且无遗漏；4）、必须点检之项目，尽可能以机台、制程工序、人员等条件层别。层别法1、定义在一个群体中，为了深入分析内部状况，而设立一个将母体分割开来的方法或条件。2、层别法之功用在于透过各种分层，依各层收集数据做分析，并寻找不良位置或最佳条件，作为改善品质的有效方法。3、层别法的对象与目的1）、时间的层别；2）、作业员的层别；3）、机械、设备的层别；4）、作业条件的层别；5）、原材料的层别；6）、测定的层别；7）、检查的层别；8）、环境、气候的层别；9）、地区的层别；10）、制品的层别；11）、使用方法；12）、其它各种各样的条件。柏拉图1、定义根据所收集的数据，按不良原因、状况、发生位置，以寻求占最大比率的原因、状况或位置的一种图形1）、80/20原则，通常大多数问题是由少部分原因造成的，而多部分原因却导致少部门问题，就是对看事数据或同类事物最好排好序来，更有助于比较分析及掌握工作重点，从而提高工作效率。2）、把收集的数据或同类事物排好序，更有助于比较分析及掌握工作重点，从而提高工作效率2、作法（略）3、用途1）、作为降低不良的依据；2）、决定改善品质的工作目标；3）、确认改善效果；4）、应用发掘现场的重要问题点；5）、用于整理报告或记录；6）、用于不同条件的评估；7）、确认和调整特性要因图；8）、柏拉图分析具有检定假说的意义；9）、配合鱼骨图使用。柏拉图实例DefectDescriptionRate不充电0.57%直过0.51%镜头不洁0.50%不闪光0.41%大镜片装配不良0.29%快门不开0.22%闪灯内异物0.17%间直过0.16%镜片内异物0.10%间闪0.09%SizePercentDefectCount1110Percent18.816.916.613.49.77.25.6605.33.43.1Cum%18.835.652.265.675.382.55488.193.496.9100.0534331231817Other350300250200150100500100806040200TSF1110QCdefectofMainbodybyApr261、当缺点项目或类别超过15项时（有些书上写9项，原因是用手工做，而用电脑做则可用到15项以内），在经过第2步的排序时，必须将后面所有部分标识或记录成“其它”类别，且一定要放在最后，所以在缺点类别和缺点项目中最好不要使用“其它”，以示区别。2、在柏拉图的折线点上不需要标识具体数据，因为我们需要的是一个大概数据，而如标识数据，不仅无谓加复杂，且无实际意义。3、如在柏拉图做出之后，发现有标识成“其它”的类别高度不能超过第4项（有些书上写第3项），如有，则表示类别划分不明确。柏拉图注意事项鱼骨图1、定义：对于结果与原因间所期望之效果与对策之间的关系，以箭头连结，详细分析原因或对策的一种图形。2、步骤：1）、决定问题（或品质）的特性。2）、绘制特性要因图的骨架，将特性定在右端，自左划上一条较粗的干线（母线），并在干线的右端划一指向右方的箭头。3）、把原因分类成几个大类，每大类划于中骨上，且以方框圈起来。加上箭头的大分枝，稍斜的（约60°）插到母线，较母线略细。4）、控讨大分枝的细节，并依次展开。5）、决定影响问题点之原因的顺序。3、特点1）、绘制特性要因图就是一种教育。2）、特性要因图是讨论题的捷径。3）、特性要因图可以表示出水准。4）、展现现场问题的因果关系、工作层次。鱼骨图实例5M1H机器人员方法环境管理物料问题散布图1、定义：为研究两个或三个变量之相关性，而搜集成对几组数据，在纵轴与横轴上以点来表示二个或三个特性值之间相关情形的图形。2、功用：1）知道两组或三组数据（或原因与结果）之间是否有相关及其相关程度。2）把材料、机械设备、作业者、作业方法……等可能影响的原因层别，绘制散布图，可检讨何者影响结果。3）检视是否有离岛情形。4）抽样检验中，若某品质特性之测试成本高或困难，则可采用与此特性有关系存在的另一个或两个测试成本较低或测试容易之特性，以降低检验成本。5）以利在以后的品质管制中，若同一制品之二特性间有密切关系时，则可舍去其中一个管制图，以降低预防成本。6）两组数据间若有呈直线变化，可依散布图求出直线方程式，以为订定标准之用。散布图3、作法：1）、收集相对数据，整理到数据表上。2）、找出数据x，y之最大值及最小值。3）、画出纵轴与横轴；并取x及y之最大值与最小值差为等长度画刻度。4）、将各组对数据点在坐标上。5）、记入必要事项4、判读：1）、正相关：x增大时，y也随之增大（图1）。2）、非显著性正相关：x增大时，y也随之增大，但增大的幅度不显著，此时宜再考虑其它可能影响的原因。3）、负相关：x增大时，y反而减少。4）、非显著性负相关：x增大时，y反而减少，但幅度并不显著，此时宜再考虑其它影响的要因。正相关(图1）负相关(图2）Y轴X轴特性2特性1特性1Y轴X轴特性2非显著正相关(图3）特性1非显著负相关（图4）管制图1、管制图简述：管制图（ControlChart）是对过程式或制程中各特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图，它也叫控制图。2、分类：1）、计量值管制图：a）平均值与全距管制图（Xbar-Rchart）图Ab）平均值与标准差管制图（Xbar-σchart）c）个别值与移动全距管制图（X-Rchart）d）中位值与全距管制图（X-Rchart）2）、计数值管制图：a）不良率管制图（P-Chart）b）不良数管制图（NP-Chart）c）缺点数管制图（C-Chart）d）单位缺点数管制图（U-Chart）使用X均值图和R极差图寻找改进的机会（图A）X均值图–大多数点在控制线之外…这是件好事!X均值图上的控制线之外的点表示操作员始终能够区别不同的部件。(控制限从测量误差计算出来。测量误差越小，控制限越窄。)极差图–所有点都应该在控制限之内。这表示测量试验中没有非常规值。使用这个图来了解某些操作员是否能比其它人更具可重复性。(在这个例子中，操作员3是最具可重复性的。)3、管制图功效：1）、预测性。2）、能力分析。3）、对品质状态及时撑控状态。4）、可用来分析制程改善效果。5）、与其它手法结合起来，容易找到产生状况的原因。6）、得出各种周期，以利于产品制程品质制订标准。、4、作法：1）、将所有数据加起来的总和除以数据个数，得出平均数，即管制中心线。2）、计算出标准差（σ）σ=[∑(Xi-Xbar)2/N-1]1/2Xi:第几个数据Xbar:平均数，即中心线N:样本数当数据个数2~50时,可以直接除以N,当数据个数为50一上时,用N-13)、计算出管制界限UCL=CL+3σLCL=CL-3σ4)、画出管制线管制图判读1、超出管制界限A、用于计量值管制特性分析：一为特殊原因，应立即加以查找并加以解决，此种发生机率大；二是品质太好，是在考虑降低，故意放松品质时，也会出现此状况。B、用于计数值的不良率分析：一是往上超出，表明不良或缺点增大，属特殊原因，应立即查明原因加以排除；二是往下超出，表明不良或缺点减少，一定是遇到某种良好的材料或人员变化朝好的一方面走，也应查明原因，并把有益的一面加以记录成标准，推广到其它位置。2、连续几点上升或下降1）、在计数值应用中下降。2）、在计量值应用中，有意识地为降低成本而调整机器放松品质要求。3）、所有点都在管制线，或至少是在可接受的规则内，并根据以往经验，它是一周期性变化，知道它一定会在后面点中一定会返回。这时建议把点数设大一点，如连续5点上升或下降。6个(或更多)连续上升或下阡的点特别肇因中心线特别肇因中心线特别肇因中心线14个(或更多)的连续点上下波动9个(或更多)的点分布在中心线的一边图中显示了一种趋势；流程某些方面发生波动导致了一种稳定的增长；行动：在这种趋势开始时或开始前较短的时间内寻找流程中发生了波动(有时流程中的波动要经过一段时间才能通过数据反映出来)。在原始材料中。程序中、服务或产品的类型中寻找波动。图显示出现偏移；在产生这些数据点地时候，流程显示出某些在其他时间却未显示出的事情；行动：找出在偏移出现的时候流程有什么差异。在原始材料中、程序中、服务或产品的类型中、生产流程中寻找波动。图显示了一种据齿状的模式；当“单件”(原材料、产品、服务)在经历流程过程中出现系统性差异时、这种模式就会出现。例如在制造业中，这种波动着的数据点很有可能代表它们是从不同的生产流水线或机器上生产出来。在服务业中，当数据采集自不同的人或团队时这种模式同样也会发生；行动：寻找上下点之间有什么不同之处。模式解释一个或更多点在控制界限之外；发生特别肇因的波动，造成流程大幅度脱离常态。在数据点形成的情况下，指出流程有何不同。在中心线(均值)的一边。三个连续点有两个落在A区或A区之外；这是流程发生偏移的早期信号；如果偏移是往预期的方向发展的，找出有何不同并保持这种偏移。如果偏移不是想要的，看看改变了什么并设法阻止。在中心线的同一边。5个连续点有4个落在B区或B区之外；这是另一个流程发生偏移的早期信号；如果偏移是往预期的方向发展的，找出有何异样并设法保持。如果偏移不是想要的，看看改变了什么并设法阴止。15个连续点落在C区(中心线之上或之下)；流程显示出比预期更少的波动。可能是好的理由由造成的(对流程进行的是减少了波动)，也可能是坏的理由造成(数据收集员偷懒、测量工具不准确或坏了等)。若是因好的理由形成此模式，依据新流程的能力，重新计算控制界限。若是因坏的理由形成该模式，想办法排除肇因。有8个连续点落在B区或B区外(在中心线的两边)；有如据齿模式，发生的原因是两个次级流程的产出与流程的产出完全不一样—两组机器、两位操作员、两个班次等。如果预期目标是在中心线，改进这两个次级流程，如果这些数据点往更接近顾客的目标的方向偏移，看看有何益处。控制上限中心线控制下限控制下限控制下限控制下限控制上限控制上限控制上限控制上限控制下限中心线中心线中心线中心线模式解释控制图010203040012345678SampleNumberSampleCountCChartforBlemishC=2.7251.0SL=4.3762.0SL=6.0273.0SL=7.677-1.0SL=1.074-2.0SL=0-3.0SL=0•该图示表示相同领域中的缺陷数的分布状况。•本案例的C控制图显示，该过程通过预设的异常现象检验，说明过