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QC旧七大手法2016年7月2主要内容品管七大手法：•检查表——收集、整理资料；•排列图——确定主导因素；•散布图——展示变量之间的线性关系；•因果图——寻找引发结果的原因；•分层法——从不同角度层面发现问题；•直方图——展示过程的分布情况；•控制图——识别波动的来源；3QC七大手法一、排列图排列图别名又叫柏拉图、pareto图。排列图的功能：识别少数关健因素，优先采取解决措施。排列图的用途：常用于不合格数或缺陷数的分类分析。绘制排列图：4QC七大手法例：以下是轴颈产品的不合格数，不合格项有6种，以此为例作排列图。不合格项不合格数累计总数累计比率碰伤121234.29%毛刺92160.00%漏工序82982.86%试模报废33291.43%超差23497.14%其他135100.00%5QC七大手法34.29%60.00%82.86%292725232119171513119100.00%97.14%91.43%313335漏工序碰伤7531试模报废超差其他毛刺6QC七大手法分析：柱图为不合格项分类统计量，折线图为累计比例。可以看出：占60.00%的不合格项有二项，将作为关健急需解决的因素。只要解决了前二项不合格因素，轴颈产品的不合格率就可下降60.00%。7QC七大手法二、因果图因果图别名又叫石川图、鱼刺图。因果图的功能为：分析问题可能的原因，或影响产品性能的各种因素。因果图的用途：分析原因或影响因素，加以控制。8QC七大手法例：以下是对生产效率低下，这一事件进行分析。通过因果图可以清楚的找出“生产效率低下”这一事件的所有因素，通过对关健因素的控制，可以从根本上解决这一不良现象。9QC七大手法环境管理人员温度湿度薪资制度污染考核制度管理人员缺乏训练变换多士气不足生手多品质方法材料机器不良高维修多场所乱没有标准经常中断工具不良多开机率厂家多不足故障高生产效率低10QC七大手法三、散布图散布图别名又叫散点图、相关图。散布图的功能：分析对应变量之间的相关关系。相关关系分类：正相关、负相关、不相关。绘制散布图例：以下是产量和温度之间的关系为正相关。11QC七大手法温度产量32456108151020122505101520253002468101214温度产量12QC七大手法四、直方图直方图别名又叫柱状图、分布图。直方图的功能：分析数据的规律性，尤其是中心值的分布状况。绘制直方图例：以50块蛋糕的重量为例来绘制直方图（mg)13QC七大手法30831530531030931231331130430931730631031631231530730831131230630230930730730531731030931631431130530330531631531130931230830730431831730932031431031814QC七大手法设置组界进行统计：组组界中心值次数1301～304302.542304～307305.5103307～310308.5134310～313311.595313～316314.586316～319317.557319～322320.5115QC七大手法绘制直方图:此直方图应大致为左偏正态分布。次数中心值4302.510305.513308.59311.58314.55317.51320.502468101214次数16QC七大手法五、检查表检查表别名又叫核查表、调查表、分析表。检查表的功能：对数据进行整理和粗略分析。检查表的用途：常用于其他工具前期统计工作。绘制检查表例：不合格品分项检查表17QC七大手法不合格种类检查记录小计表面缺陷正正正T17裂纹正下8装配不良｜1形状不良正正正正正｜26其它｜｜｜｜4总计5618QC七大手法六、分层法分层法别名又叫层别法。分层法的功能：将不同类型的数据按其不同的目的进行分类，从而找出其内在统计规律。常用的分类方式有：⑴按操作人员分⑵按使用设备分⑶按工作时间分⑷按使用原材料分⑸按工艺方法分⑹按工作环境分例：分层法：19QC七大手法●因素甲★因素乙★★★●●★★★●●●★★●★●●★●●●★●●★●★●★●★★●●★★★●●●★★★★●★★YX20QC七大手法七、控制图1、控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于统计控制状态的一种用统计方法设计的图。图上有用实线绘制的中心限（CL）、用虚线绘制的上控制限（UCL)和下控制限LCL，图中并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，各点之间用直线段相连，以便看出点子变化的趋势。21QC七大手法UCL、CL和CLC统称为控制限，它们是互相平行的。若控制图中的描点落在控制限之外或描点在控制限之间的排列不随机，则表明过程异常。世界上第一张控制图是美国休哈特(W.A.Shewhart)在1924年提出的不合格率（P）控制图。22QC七大手法2、控制图的形成将通常的正态分布图转个方向，使自变量增加方向垂直向上，并将μ、μ＋3σ和μ－3σ分别称为CL、UCL和LCL，这样就得到一张控制图。三、控制图原理解释根据来源的不同，影响质量的原因（因素）可分为人、机、料、法、测、环六个方面。23QC七大手法但从对影响产品质量影响大小来分，又可分为偶然因素（简称偶因）与异常因素（简称异因，在国际标准和我国国家标准中称为可查明因素）两类。偶因是过程固有的，始中存在，对质量影响微小，但难以除去，例如机床开动时轻微的振动等。异因则非过程固有，有时存在，有时不存在，对质量特性影响大，但不难除去；例如刀具过程磨损以至于使质量特性值超过工艺要求等。24QC七大手法3、偶因引起影响质量的偶然波动，异因引起质量的异常波动。偶然波动是不可能避免的，但对质量的影响一般不大。异常波动对质量的影响大，且采取措施不难消除，故在过程中异常波动及造成异常波动的原因是我们注意的对象，一旦发生就应该尽快找出，采取措施加以消除。将质量波动区分为偶然波动与异常波动两类并分别采取不同的对策，这是休哈特的贡献。25QC七大手法偶然波动与异常波动都是产品质量的波动，控制图上的控制限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限。常规控制图的实质是区分偶然因素与异常因素两类因素。26QC七大手法4、控制图的作用：按下列情形分别考虑情形1、应用控制图对生产过程进行监控，如出现图上的点上升趋势，显然过程有问题，故异因刚一露头就可发现，于是可及时采取措施加以消除，这当然是预防。情形2、更经常的是控制图上的点无任何预兆，突然出界显示异常。这时应查出原因，采取措施加以消除。27QC七大手法控制图的作用是及时告警。只在控制图上描点，当然是不可能起到预防作用的。必须强调要求现场第一线工程技术人员来推行SPC，把它作为日常工作的一部分，而质量管理人员则应该起到组织、协调、鉴定与当好领导参谋的作用。28QC七大手法5、控制图的状态统计控制图的状态，也称稳态，即过程中只有偶因而无异因产生的变异状态。⑴对产品质量有完全的把握（通常控制图的控制界限都在规范界限内，故至少有99.73%的产品是合格品）。⑵生产也是最经济的（偶因和异因都可造成不合格品，但由偶因造成的不合格品极少，在29QC七大手法3σ控制原则下平均只占2.7%左右，主要是由异因造成）。故在统计控制状态下生产的不合格品最少，生产最经济。⑶在统计控制状态下，过程的变异最小。所谓的控制都要以某个标准为基准，一旦偏离这个基准，就要尽快加以纠正，使之保持这个基准。SPC（统计过程控制）就是以统计控制状态（稳态）作为基准的。推行SPC能保证实现全过程预防。30QC七大手法6、3σ（西格玛）原则UCL=μ＋3σCL=μCLC=μ＋3σ式中：μ、σ为总体参数。规范限不能用作控制限，规范限用于区分合格与不合格。控制限则用于区分偶然波动与异常波动；二者不能混淆。31QC七大手法7、X—R图的控制限计算公式X控制图计算公式UCLx=μx+3σx=x+A2RCLx=μx=xLCLx=μx－3σx=x-A2R32QC七大手法8、分析用控制图和控制用控制图1、分析用控制图与控制用控制图的含义在一道工序开始应用控制图时，几乎总不会恰巧处于统计控制状态（稳态），也即是说存在异因。如果就以这种非稳态状态下的参数来建立控制图，控制图界限之间的间隔一定较宽，以这样的控制图来控制未来，将导致错误的结论。因此，一开始，总要将非稳态的过程调整到稳态的过程，也即调整到过程的稳态，这就是分析用控制图的阶段。等到过33QC七大手法程调整到稳态后，才能延长控制图的控制限作为控制用控制图，这就是控制用控制图阶段。故日本有句名言：“始于控制图，终于控制图”。所谓“始于控制图”是指对过程的分析从应用控制图对过程进行分析开始；所谓“终于控制图”是指对过程的分析结束，最终建立控制用控制图。分析用控制图34QC七大手法分析用控制图主要分析以下两个方面⑴分析过程是否处于统计控制状态？⑵该过程的过程能力指数是否满足要求？维尔达（S.L.Wierda)把过程能力指数称作技术控制状态。由于过程能力指数Cp需在稳态下进行计算，故应先将过程能力调整到统计控制状态，然后再调整到技术控制状态。分析用控制图调整过程即质量不断改进过程。35QC七大手法控制用控制图当过程达到所确定的状态后，才能将分析用控制图控制限延长作为控制用控制图。进入日常管理后，关健是保持所确定的状态。经过一个阶段使用后，可能又会出现异常，这时应查出异因，采取必要措施，加以消除，以恢复统计控制状态。36QC七大手法9、判异准则判异准则有两类：①点子出界应判异；②界内点排列不随机判异。关于判异准则，常规控制图的标准GB/T4091-2001有8种准则，将控制图等分为6个区、每个区宽1σ。这6个区的编号为A、B、C、C、B、A。（如图九－1）其中两个A区、B区及C区关于中心线CL对称；需要指明的是这些判异准则主要适用X均值图，且假定质量特性值服从正态分布。37QC七大手法CL＋σ图九－1UCLCLLCLB区A区CL＋2σCL＋3σCL-σA区B区C区C区CL-3σCL-2σCL38QC七大手法由于过程正常的情况下，下述8种准则出现的概率都很小，若出现即判断过程异常。准则1：一个点落在A区外；如图九－239QC七大手法XX图九－2UCLABCCBALCLCL40QC七大手法准则2：连续9点落在中心线同一侧。如图九－3如图九－3LCLCLUCLCCBABA41QC七大手法准则3：连续6点递增或递减；如图九－4。如图九－4CCLBAUCLLCLABC42QC七大手法准则4：连续14点中相邻点交替上下；如图九－5如图九－5BAUCLLCLABCLCC43QC七大手法准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外；如图九－6.BAUCL如图九－6LCLCLABCC44QC七大手法准则6：连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外；如图九－7.BAUCL如图九－7CLLCLABCC45QC七大手法准则7：连续15点落在中心线两侧C区内；如图九－8.BAUCL如图九－8CLLCLABCC46QC七大手法准则8：连续8点落在中心线两侧且无一在C区内；如图九－9.BAUCL如图九－9LCLCLABCC47QC七大手法10、如何作休哈特控制图例：我公司生产轴颈产品，工序冷轧占轴颈不合格项的比例比较大，由于是关健质量特性，故决定应用控制图对此工序（85）进行过程控制。分析：此质量特性是计量特性值，故可选用正态分布图。又由于本例是大量生产，不难取得数据，决定选用均值X－R极差控制图。步骤1：取预备数据，然后将数据合理分成25组。+0.07+0.03R1.848QC七大手法步骤2：计算各子组样本平均数X，例如第一组样本的平均值为1.840.步骤3：计算各子组样本极差R，例如第一组样本的极差为0.010.步骤4：计算样本总均值X与平均样本极差R，样本总均值为1.843,平均样本极差为0.019.步骤5：计算R图和X图的参数。49QC七大手法先计算R图的参数，然后作极差图。当样本n=5