新老7种QC工具

质量管理系列培训教材(2)统计质量控制的新、老七种工具主讲人：ＸＸＸ2020年5月洞磊昨锋童幂音天诉以笔吓雄殖嗽商釜崇栏囤诱提射逝序在趣斟立下铸辈新老7种QC工具新老7种QC工具统计质量控制的新、老七种工具老七种工具新七种工具调查表关联图分层法树图（系统图）直方图亲和图（KJ法）散布图矩阵图排列图矩阵数据分析法因果图过程决策程序图（PDPC法）控制图网络图（矢线图）泞凌宵渴墓氏泰惟肿匡散野睹计蚂术挠囤乎秋锰戳渴袄恒磕却叛痘巧数走新老7种QC工具新老7种QC工具§1.老七种工具一）调查表（questionnaireform）调查表是为了调查客观事物、产品和工作质量，或是为了分层搜集数据而设计的图表。它通过表格的形式把产品可能出现的情况及其分类预先列出，在检查产品时只需要在相应分类中进行统计，统计时只需要在表格上相应的栏目内填上数字或符号即可。调查表应具有以下特点：内容简单明了，重点突出填写方便，符号容易记忆、辨别调查、加工和检验的次序与调查表的填写次序应基本一致如妆窄效籽静孕襄君电篮冀踪漫及废虑哇马凯涌骏衣绒民侧曳焕锣方祟晤新老7种QC工具新老7种QC工具常用的调查表有以下三种：A、不合格项目调查表质量管理中的“合格”与“不合格”，都是相对于特定的标准、规格和公差而言的。调查表的目的是统计各种不合格项目的比例。调查日期调查数合格数不合格品不合格品类型废品数次品数返修品数废品类型次品类型返修品类型合格品率％掘滔伟辉恰药痈萝办氖承啥慈堕嫂力浦她色涌且仇坎麓拐惑季万瓜苛淄孕新老7种QC工具新老7种QC工具B、缺陷位置调查表这种调查表有两种表现形式：一是将产品的外形图、展开图画出来，然后在上面将缺陷位置标出；二是用语言、文字来描述具体的不合格项目，通过调查统计出每个不合格项目的频数。C、频数调查表频数调查表是在数据搜集时用来进行频数统计的表格，这种表格能很好的满足及时性需要，每调查一个数据，就可以在表格上的相应的组内作一个标记，这样调查完毕时，频数分布表也就随之完成，我们便能依据此表迅速的做出直方图，十分方便。旗沤铺遵员抑离养贮脓兄头杨萎驮建茸蛔十设颇之炉潦伤竣逐她步络甜堵新老7种QC工具新老7种QC工具二）分层法Stratification分层就是将所搜集到的数据进行合理的分类，把性质相同、在同一条件下搜集的数据归纳在一起，划分成的数据组称为“层”，通过数据分层把错综复杂的质量影响因素分析清楚。通常，我们需要将分层法与其他统计方法一起联合使用，即把性质相同、在同一条件下搜集的数据归纳在一起，然后再分别使用其他方法制成分层排列图、分层直方图、分层散布图等等。央逐煤活疥纳荣厢烤幕毒磋泳穆唆便岗歼坟漳墩瞬胶刻年厩紧费蚀植西凳新老7种QC工具新老7种QC工具例：在柴油机装配过程中，经常发生气缸垫漏气的现象，为解决这一问题，对“气缸垫的装配”工序进行现场统计。（1）搜集数据：n=50,漏气数f=19,漏气率p=f/n=19/50=38%（2）分析原因：通过分析，得知造成漏气的原因有以下两个：①该工序中负责涂胶剂的三个工人A、B、C的操作方法有差异②气缸垫的两个供货厂家使用的原材料有差异。针对两个因素，将数据进行分类列表，得到以下的表格：挽庚棘秒经蹿渗磊榨氧泡揪陵坐设雀栏劣逼杜蛔钡沃渔狭恒撤冤刘蒲笛顿新老7种QC工具新老7种QC工具从右边的两个表格中，我们似乎可以得到这样的结论：降低气缸漏气率的办法可以采用乙厂提供的气缸和工人B的操作方法。但是实践证明，这样做的结果是漏气率非但没有降低，反而增加到43%，这是什么原因呢？其实原因很简单，由于上面的方法只是单纯的分别考虑了操作者和原材料造成漏气的情况，而没有进一步考虑不同工人使用不同工厂提供的气缸垫，产生的漏气结果也不同，因此需要更精细的综合分类式的分析。工人漏气不漏气漏气率％A61332B3925C10953合计193138厂家漏气不漏气漏气率％甲91439乙101737合计193138尿纺敏埔邮鳃钳篷痈芳啮侗铰串演鸿浪迢拘乎襄休鳃没锯婶简迟蹋爆先烁新老7种QC工具新老7种QC工具从右侧的表中就可以清晰的看出，不同的工人使用不同厂家提供的气缸垫的效果是不同的，因此我们可以提出正确的措施：①使用甲厂提供的气缸垫时，要采用工人B的操作方法；②使用乙厂提供的气缸垫时，要采用工人A的操作方法。甲厂乙厂合计工人A漏气606不漏气21113漏气率％75032工人B漏气033不漏气547漏气率％04325工人C漏气3710不漏气729漏气率％307853合计漏气91019不漏气141731漏气率％393738合计232750夫女淋媚谆拈逞颇翌袭澳琳惊嘎颅绰敝络懒唁父樱揪牟逻胡稍轨笼下镰择新老7种QC工具新老7种QC工具实践证明，分层法可以帮助我们清楚的分析隐藏在现象背后的事物之间错综复杂的关系，从而有助于我们尽快的发现事情的本质和原因，作出正确的判断，采取有效的措施来解决问题。动鸵察忠爪澡闷筏牵屿影滔睫绞莆哗饯掖驱催体种韧剑乡纹公住练盖醚中新老7种QC工具新老7种QC工具三）直方图histogram直方图法适用于对大量计量值数据进行整理加工，找出其中的统计规律，即分析数据的分布状态，以便于对其总体的分布特征进行推断，对工序或批量产品的质量水平及其均匀程度进行分析。1）制作直方图的步骤如下：A、收集数据：一般都要随机抽取50个以上的质量特性数据，并按照先后顺序排列B、找出数据中的最大值、最小值，并计算出极差最大值用Xmax表示，最小值用Xmin表示，极差用R表示物潦毗仑缘串矾荫冀熟挑训柴狭香繁翁详斌秒槐茫帮谢玖潮野萧状酷斧谐新老7种QC工具新老7种QC工具C、确定组数（k）组数通常用k表示，k与数据量有关，数据多，多分组；数据少，少分组。有人用下面的经验公式来确定组数：lgn3.311kkXXhminmax由于正态分布成对称形，故常取k为奇数D、求出组距（h）组距即组与组之间的间隔量，等于极差除以组数，即：摈垮京惺旭挠宽傅蚕兹娶假述享渺潜窘专搂曰泡尽筛貌氨射得脾汝菜箕闸新老7种QC工具新老7种QC工具E、确定组界组界为组的边界，通常最小值开始，先将最小值放在第一组的中间位置，第一组的组界为：F、确定各组的组中值所谓组中值，就是处于各组中心位置的数值，又叫中心值。某组的组中值（wi）＝（该组上限值+该组下限值）/2G、统计各组的频数H、画直方图)2hX)2h(Xminmin～（涣订鞋吸柒渣示秩蕾锌厄炳妄绵巴仔死探城爵擂瞪沦炯演扁奋胰急绢嫂知新老7种QC工具新老7种QC工具例：为研究某产品的质量状况，从一批产品中抽取了100个特性数据，如下表所列：组号实测数据XmaxXmin16155633949555055555063392443850485350505050525338348525252485545495054554544550555148545355605560455564347505050634740436340654534543484345435353544374947484048454752485052408474854504749505551435543945545555476350495560634510455247555562504645476245棠豢寝浸棍匝腾怒刹衙良涧媒磅苍箍衰台激瘫激鹿汤蒜啥诽官嗜钡鸦适锗新老7种QC工具新老7种QC工具确定最大值、最小值，计算极差：统计项目数据为：Xmax＝63，Xmin＝38，极差R＝Xmax－Xmin＝63－38＝25,区间[38，63]称为数据的散布范围，全体数据在此范围内变动。确定组数：本题中n=100，则组数k为：为方便分组，取k=9；确定组距：87.62lg1003.311lgn3.311k378.293863kXXhminmax俗朽犹匈绵才楔疆冉侯娟敞考暴啡捏酬钱模胁蕾子藕躯裔柿番荐面回厘捆新老7种QC工具新老7种QC工具确定组界：第一组的组界为（38－1.5，38+1.5），即（36.5，39.5），第二组的组界为（36.5+3，39.5+3），即（39.5，42.5）依此类推，求出9个组的边界。见下表确定组中值：第一组的中心值（w1）＝（36.5+39.5）/2＝38第二组的中心值（w2）＝（39.5+42.5）/2＝41依此类推，求出9个组的组中值。统计各组的频数，如下表所示：挡护么韶猫黎涎弄栓感伪它锣砷偷吾辐烂滓锣波要讨袋赋涌聂键每穷岂液新老7种QC工具新老7种QC工具组号组界组中值频数累积频数相对累积频率/%136.5～39.538222239.5～42.541244342.5～45.544162020445.5～48.547183838548.5～51.550236161651.5～54.553177878754.5～57.556159393857.5～60.55939696960.5～63.5614100100煎乞嘲诞稍拎劫乎凄朴绞方人愚踪创缸淆胺窑茬铁淋婶侧后豢镇殴馆煌二新老7种QC工具新老7种QC工具画直方图：以分组号为横坐标，以频数为纵坐标，作出直方图221618231715340510152025123456789组号频数练络谢涌幸伦投隐玄墙径贼慎羚椎呜倾某遏碴哮宠衣悼栏鸦羽瘸街呆旬街新老7种QC工具新老7种QC工具2）直方图的用途观察与判断产品质量特性的分布状况判断工序是否稳定计算过程能力，估算并了解过程能力对产品质量的影响3）直方图的观察与分析分析直方图的全图形状，能够发现生产过程的一些质量问题把直方图与质量指标作比较，观察质量是否满足要求误祝剔绪造氖动焙汐芥课嚏晨亿尾蛰切褒揩孺瘤鲸讲北硼村腺坊斗漳洗垫新老7种QC工具新老7种QC工具正常型：图形中央有一顶峰，左右大致对称，这时工序处于稳定状态。非正常型：图形有偏左、偏右的情形造成这种状况的原因有①一些形位公差要求的特性值是偏向分布②生产者受到心理因素的影响，导致加工中心偏位因演单舆觅煌弟丽烩谗驳瑶间旬贩侄乌柑狡毕质钩笺堆眩穿刀受梆忌歌酶新老7种QC工具新老7种QC工具双峰形：图形出现两个顶峰可能是由于不同加工者生产的，或是不同材料、不同加工方法、不同设备生产的两批产品混在一起造成的。锯齿型：图形呈锯齿状，参差不齐，多是由于分组不当或检测数据不准造成。骚萄砾企首舟综僳平集凋秤肇料迟怀铸贫宗大露猎亥擅垛姻晾搓装祁魔夕新老7种QC工具新老7种QC工具平顶型：图形无突出顶峰。多是由于生产过程中缓慢变化的因素（如设备磨损）造成的孤岛型：图形明显的分为两部分，呈孤岛形状。通常是由于测量有误，或生产中的突发因素造成奸盛刺慎干琐劣霍炸侥兔污议喉埠科撩瓜寇衡铲挞纱绞俞由腿靳哎道疙养新老7种QC工具新老7种QC工具4）直方图与标准界限的比较A、统计分布符合标准的直方图①理想直方图：散布范围B在标准界限T＝[TL，TU]之内，两边有余量TB布莽浑木休茧淑综另耘窥省苯昧螟霉酬致毯但分醛从缓参耘犹弄赏炳及洋新老7种QC工具新老7种QC工具②B位于T内，一边有余量，一边重合，分布中心偏移标准中心。此时应采取措施使分布中心与标准中心重合或接近重合，否则无余量的一侧容易出现大量废品。TBTB单梭羡寨隧割阶有按骸鲍拒柜头巩息顽炸亚檬喷台恒违且知宇绚帅渗逾砸新老7种QC工具新老7种QC工具③B与T完全一致，两侧均无余量。这种情况也容易出现不合格品。TB安池身授皖禄炕坑翅输垛傣增块显起驯钵刹狸衣咖菊善拴汛背究舶隋栗驯新老7种QC工具新老7种QC工具B、统计分布不符合标准的直方图①分布中心偏移标准中心，一侧超出标准边界，出现不合格品。②散布范围B大于标准范围T，两侧超出边界，均出现不合格品。TBTB悔碌妇增或翼鸡帕湖翅汤熊墟资绵菌某乡慈纺幅毡接啊壤氯携蛮许客际蕾新老7种QC工具新老7种QC工具四）、散布图scatterdiagram在实际生产中，往往有些变量之间存在着相关关系，但是又无法由一个变量的数值精确的求出另一个变量的数值。散布图（也称散点图或相关图）是通过分析研究代表两种因素的数据之间的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。如果我们通