QC品管部、七大手法培训教材

QC七大手法培训教材点击此处添加您要的内容文字目录点击此处添加您要的内容文字12第二章：七大手法之——层别法第三章：七大手法之——调查表法3第四章：七大手法之——柏拉图法456第六章：七大手法之——相关图法第七章：七大手法之——直方图法7第八章：七大手法之——控制图法8第九章：七大手法在PDCA循环中的应用9第五章：七大手法之——因果图法第一章：质量数据第一章质量数据《质量数据》的课程内容1、质量数据的分类2、各类数据的特性3、质量数据的收集4、质量数据的整理方法数据的分类总则二、各类数据的特性分析用数据的特性：分析用数据是为了分析和掌握现场质量动态状况而搜集的数据。利用这些数据可以分析存在的质量问题，确定应当加强控制的影响因素，找出各因素之间的相互关系，为质量判断提供依据。管理用数据的特性：管理用数据是为了掌握生产状况，并对生产状况作出推断和决定管理措施而搜集的数据。它包括为判断工序中产品质量是否稳定，有无异常以及是否需要采取适当措施以便预防和减少不良品产生等而搜集的数据。检验用数据的特性：检验用数据是针对产品进行全数检验或抽样检验而搜集到的用以判定产品合格与否的数据。二、各类数据的特性分析用数据的特性：分析用数据是为了分析和掌握现场质量动态状况而搜集的数据。利用这些数据可以分析存在的质量问题，确定应当加强控制的影响因素，找出各因素之间的相互关系，为质量判断提供依据。管理用数据的特性：管理用数据是为了掌握生产状况，并对生产状况作出推断和决定管理措施而搜集的数据。它包括为判断工序中产品质量是否稳定，有无异常以及是否需要采取适当措施以便预防和减少不良品产生等而搜集的数据。检验用数据的特性：检验用数据是针对产品进行全数检验或抽样检验而搜集到的用以判定产品合格与否的数据。二、各类数据的特性计量值数据的特性：——凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的具有连续分布性质的这类数据。如：长度、容积、重量、温度、产量等。——计量数据一般服从正态分布。二、各类数据的特性计数值数据的特性：计数值数据是指不能用量仪测量的、具有离散型的数据。它属于判断属性的数据，通常用查数的办法获得，一般只取整数。计数值数据又可以分为计件值数据和计点值数据，。●计件值数据是根据某种特点，对产品进行按件查点得到的数据，如合格品数、废品数、不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等等；●计点值数据是观察产品上的质量缺陷、按点计算得到的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位（产品）缺陷数等；——凡是不能连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小数点以下数值，而只能得到0或1，2，3•••等自然数的这类数据。——记件数据一般服从二项式分布，记点数据一般服从泊松分布。注：在划分计量值数据和计数值数据时，应当特别注意对比率值数据的划分问题。对比率值数据是按其定义式的分子数据的性质来分类的，如果分子数据是计量值数据，计算出来的比率值也是计量值数据，如果分子数据是计数值数据，那么计算出来的比率值数据就是计数值数据。三、质量数据的收集1、质量数据的收集应做目的明确搜集数据的目的不同，搜集数据的过程和方法也不同。2、搜集数据应当真实准确不准确的数据，不但没有意义，而且会因为提供了假信息而引起判断和决策的错误，造成不应有损失，这也就是“假数据比没有数据更坏”的道理。3、质量数据的记录完整搜集数据时，应当把搜集数据的条件完整地记录下来，比如：抽样方式、抽样时间、检测仪器、工艺条件和检测人员等如实完整地记录下来，以便事后必要时查用。图表整理法柏拉图频数表调查表集中性数据离中性数据数量整理法标准偏差值极差质量数据的整理方法数据的整理直方图中位值平均值四、质量数据的整理方法四、质量数据的整理方法1、图表整理法图表整理法，是用表或者图的形式，将数据分别列在表上或者画在图上的整理方法。如：排列图、调查表、频数表和直方图等。2、数量整理法数量整理法是将搜集来的数据按其统计特征量，整理成表示集中性的量和离中性的量，常用的集中性数据有中位值和平均值，常用的离中性数据有标准偏差值和极差2.1、算术平均值（X）算术平均值也叫样本平均值，简称均值。它是所有数据之和除以数据总个数的商值，用X表示，均值是表示数据集中性最基本和最常用的量，常用于对称或近似对称的数据，如平均尺寸、平均产量、平均质量等；2.2、中位值～中位值是把搜集来的数据，按大小次序排列（遇有相同数值的数据时应重复排列），处于最中间位置的数据即为中位值。当数据个数为奇数时，居中的那个数据值为中位值，如果数据个数为偶数时，则取处于最中间位置的两个数据的平均值为中位值。中位值表示数据的集中性程度，没有平均值准确，但它可以免除比较复杂的计算。2.3、标准偏差值（S）标准偏差值是较准确地表示样本数据分散程度的统计特征值，用符合S表示。2.4、极差（R）极差是一组数据中最大值与最小值之差，用符合R表示。极差的计算比标准偏差的计算简单，但是由于它仅利用了一组数据中的最大值和最小值两个数据，没有考虑其他数据的影响，因此用它来表示数据的离中性，则难以客观地反映数据的全貌，其准确性较差。它常用于数据个数较少的情况，比如数据个数不大于10个时。本章思考与练习一、思考1、质量数据可按哪两大类型来分类，各类质量数据又包含哪几种质量数据？2、计量值数据是指什么样的数据？通常包含哪些类型？3、计数值数据是指什么样的数据？通常包含哪些类型？4、在收集数据时应做到哪几点？5、整理数据时有哪几种方法？6、在数量整理法中，包含哪些数据？各种数据的计算方法是什么？二、练习题：现有一组数据：9、6、8、5、8、6、3、7、9，试计算该组数据的平均值（X）、中位值（～）、标准偏差值（S）和极差（R）。七大手法口決品管七大手法所體現的精神:第二章层别法QC七大手法---层别法1、什么是分层法2、分层的原则3、分层的方法4、层别法的应用步骤5、层别法使用注意事项QC七大手法---层别法什么是层别法1、层别法的定义层别法，又称为分层法，是一种把搜集来的原始质量数据，按照一定标志加以分类整理的一种方法。通常把分类整理中划分的组称为层，故分层就是分门别类，就是分组，层别法也叫做分类法或分组法。2、分层的目的分层的目的是把杂乱无章和错综复杂的数据，按照不同的目的、性质、来源等加以分类整理，使之系统化、条理化，能更确切地反映数据所代表的客观事实，便于查明产品质量波动的实质性原因和变化规律，对症下药采取措施，解决问题。QC七大手法---层别法分层的原则及方法1、分层的原则分层的原则是使同一层内的数据波动幅度尽可能小，而层与层之间的差别尽可能大，通常按操作者、机器设备、材料、工艺方法、测量手段、环境条件和时间等对数据进行分层。2、分层的方法2.1、按操作者分层：班次、性别、年龄、技术等级、新/老员工等进行分类；2.2、按机器设备分层：设备种类、型号、新旧、夹具和刀具等进行分类；2.3、按材料分层：产地、厂家、批次、成分、型号、规格等进行分类；2.4、按工艺方法分层：流量、温度、压力、速度等进行分类；2.5、按测量手段分层：测量者、测量仪器、抽样方法、不良品内容等进行分类；2.6、按环境条件分层：噪音、色彩、照明、清洁、运输形式等进行分类；2.7、按时间分层：小时、日期、周别、月别等进行分类。2.8、按生产线分层：A、B、C生产线别进行分类；QC七大手法---层别法分层的使用步骤1、确定分层的对象2、利用检查表收集数据；3、根据数据绘成推移图将其分层比较QC七大手法---层别法层别的应用实例某生产PBCA组装公司从A、B、C三家PCB厂进料，根据IQC之进料检验记录可比较三家供应商品质状况。下表是5月21日5月28日三家供应商进料检验记录QC七大手法---层别法1、确定分层的对象2、收集数据 厂家 不良项目 21/5 22/5 23/5 24/5 25/5 26/5 27/5 28/5 合计 A 喷锡不良 7 5 5 5 3 6 4 4 42 孔偏 3 2 3 3 3 2 3 2 21 断线 2 4 3 2 3 3 2 3 22 锡皱 3 3 2 1 2 1 12 绿漆不均 3 2 3 2 3 2 1 16 板面不刮伤 5 3 4 1 4 12 4 35 其他 2 3 1 1 1 1 9 不良数 20 26 16 18 14 22 24 18 157 不良率 10% 13% 8% 9% 7% 11% 12% 9% 10% B 喷锡不良 2 3 2 1 3 2 1 14 孔偏 2 2 1 2 1 1 9 断线 1 1 2 2 1 7 锡皱 1 3 1 1 1 1 1 9 绿漆不均 2 2 1 5 板面刮伤 4 2 3 1 1 3 2 1 17 其他 1 1 1 3 不良总数 14 12 6 4 4 12 8 6 64 不良率 7% 6% 3% 2% 2% 6% 4% 3% 4% C 喷锡不良 4 5 5 2 1 3 2 2 24 孔偏 2 1 1 1 1 1 7 断线 1 3 1 2 2 1 1 11 锡皱 1 2 1 2 2 1 10 绿漆不均 2 1 2 1 2 8 板面刮伤 4 7 4 3 3 3 4 34 其他 1 3 1 1 1 4 不良总数 16 18 10 8 10 14 12 12 98 不良率 8% 9% 5% 4% 5% 7% 5% 6% 6%QC七大手法---层别法3、画推移图Chart1 0.1 0.07 0.08 0.13 0.06 0.09 0.08 0.03 0.05 0.09 0.02 0.04 0.07 0.02 0.05 0.11 0.06 0.07 0.09 0.04 0.05 0.1 0.03 0.06A厂家B厂家C厂家供应商来料检验不良品推移图Sheet1 40,684 40,685 40,686 40,687 40,688 40,689 40,690 40,691 10% 13% 8% 9% 7% 11% 9% 10% 7% 6% 3% 2% 2% 6% 4% 3% 8% 9% 5% 4% 5% 7% 5% 6%7111112孔偏111122131断线10122121锡皱6%6%5%7%5%4%5%9%8%不良率98121214108101816不良总数411131其他344333474板面刮伤821212绿漆不均2422312554喷锡不良C4%3%4%6%2%2%3%6%7%不良率6468124461214不良总数3111其他1712311324板面刮伤5122绿漆不均91111131锡皱712211断线9112122孔偏141231232喷锡不良B10%9%12%11%7%9%8%13%10%不良率1571824221418162620不良数9111132其他3541241435板面不刮伤161232323绿漆不均12121233锡皱2232332342断线2123233323孔偏4244635557喷锡不良A合计28/527/526/525/524/523/522/521/5不良项目厂家Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0A厂家B厂家C厂家供应商来料检验不良品推移图Sheet2 Sheet3 QC七大手法---层别法不良类别推移图Chart2 42 14 24 21 9 7 22 7 11 12 9 10 16 5 8 33 17 34 9 3 4A厂家B厂家C厂家Sheet1 40,684 40,685 40,686 40,687 40,688 40,689 40,690 40,691 10% 13% 8% 9% 7% 11% 9% 10% 7% 6% 3% 2% 2% 6% 4% 3% 8% 9% 5% 4% 5% 7% 5% 6% 不良项目 A B C 喷锡不良 42 14 24 孔偏 21 9 7 断线 22 7 11 锡皱 12 9 10 绿漆不均 16 5 8 板面刮伤 33 17 34 其他 9 3 47111112孔偏111122131断线10122121锡皱6%6%5%7%5%4%5%9%8%不良率98121214108101816不良总数411131其他344333474板面刮伤821212绿漆不均2422312554喷锡不良C4%3%4%6%2%2%3%6%7%不良率6468124461214不良总数3111其他1712311324板面刮伤5122绿漆不均91111131锡皱712211断线9112122孔偏141231232喷锡不良B10%9%12%11%7%9%8%13%10%不良率1571824221418162620不良数9111132其他3541241435板面不刮伤161232323绿漆不均12121233锡皱2232332342断线2123233323孔偏4244635557喷锡不良A合计28/527/526/525/524/523/522/521/5不良项目厂家Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0A厂家B厂家C厂家Sheet2 Sheet3 本章思考一、思考1、什么是层别法，层别法又可称为什么法？2、层别法的分层原则是什么？3、使用层别法的步骤是怎样的？第三章调查表法QC七大手法---调查表法1、什么是调查表法？2、调查表的类型3、各类调查表的应用实例4、调查表的制作方法5、调查表法使用注意事项QC七大手法---调查表法什么是调查表和调查表法？1、什么是调查表？调查表，也叫检查表或核对表或点检表，它是一种为了便于搜集和整理数据而事先设计制成的空白统计表，在实际应用时，只要在相应的栏内填写上数据（或记号）即可。2、什么是调查表法？调查表法是利用调查表进行数据的搜集、整理和粗略的原因分析的一种质量管理方法。调查表法使用简单，易于了解的标准化表格或图莆形，使用人员只需填入规定的检查记录，再加以统计数据，即可提供量化的分析或比对。QC七大手法---调查表法调查表的类型一般而言，调查表可依其工作的目的或种类分为下述两项：1、点检用调查表（俗称点检表）主要功用是為要確認作業實施、機械設備的實施情形,或為預防發生不良或事故,確保安全時使用.這種點檢表可以防止遺漏或疏忽造成缺失的產生.把非作不可、非檢查不可的工作或項目,按點檢順序列出,逐一點檢並記錄之.如：设备点检表、温度点检表、湿度点检表、内部审核检查表等，此类点检表的作用主要是确认检查作业过程中的状况，以防止作业疏忽或遗漏。2、记录用调查表此类调查表是用来收集资料，应用于不良原因和不良项目的记录，做法是将数据分类成数个项目区别，以符号、作记号或数字记录的表格或图形。主要功用在於根據收集之數據以調查不良項目、不良主因、 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 分布、缺點位置等情形.必要時,對收集的數據要予以層別.由于常用于作业缺陷、品质不良等记录，也称为改善用调查表。常见的记录表用调查表有：不合格品项目调查表、缺陷位置调查表、质量分析调查表等。QC七大手法---调查表法调查表的制作方法1、点检用调查表制作方法（1）、列出每一个需要调查的项目；（2）、非调查不可的项目是什么？如：非执行不可的作业、非检查不可的事项等；（3）、有顺序要求时，应注明序列号，依序列排列；（4）、如可能，尽可能将机器别、机种别、人员、工序别等加以层别，利于分析；（5）、检查一下，如有不符合要求的地方，要改善后才可作为正式表格应用。2、数据收集和调查异常原因用调查表制作方法（1）、决定希望把握的项目及所要收集的数据，在执行此步骤时，应该由相关人员过去累积的经验及知识来决定，最佳的方法是召集部门内所有人共同参与，集思广益以免遭遗漏某些重要项目；（2）、决定调查表的格式。；（3）、决定记录的方式，具体有以下几种方式：A、“正”字记号，运用频率极高，一般较常采用；B、“+++++”棒记号，多应用于品质管理，如：频数分布表等。C、“○△√×”图形记录。（4）、决定收集数据的方法：由什么人搜集，期间多久，检查方法等均应事先决定；QC七大手法---调查表法调查表记录的项目（1）、标题：目的何在？（2）、对象、项目：为什么？（3）、人员：由谁做？（4）、方法：何种做法？（5）、时间：什么时间、期间间隔多久？（6）、过程类别、检查地点：在什么地方？什么场所？（7）、结果整理：合计、平均、统计分析。（8）、传送途径：谁需要了解，要 报告 软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载 给谁？QC七大手法---调查表法调查表的制作要点检查表的制作，可任意配合需求目的作更改，故没有特定的形式，但仍有几项重点是制作时应特别注意的：（1）、并非一开始即要求完美，可先行参考他人的例子，模仿出新的，使用时如有不理想再行改善。（2）、越简单越好，容易记录、看图，以最短的时间将现场的资料记录下来。（3）、一目了然，检查的事项应清楚陈述，使记录者在记录问题的同时，即能明了所登记的内容。（4）、以团队的方式集思广益，切记不可遗漏重要项目。（5）、设计不会令使用者记录错误的检查表，以免影响日后统计分析作业的真实性。QC七大手法---调查表法调查表实例——记录用调查表月日月日调查表实例一：XXX公司不良品记录调查表QC七大手法---调查表法例二：焊接线不良品分类调查表 日期 操作者 投料量 产量 不合格品数量 不合格品率（%） 不合格品项目 虚焊 偏焊 异物 碎片 色差 隐裂 其他 合计 合计QC七大手法---调查表法設備每日檢查表 編號 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 各部位油量是否正常 2 操作按鈕功能確認 3 氣缸及操作手柄是否正常 4 電機,傳動鏈條聲音是否正常 5 自動上料系統是否正常 6 光電感應系統是否正常 7 自動送料是否到位 8 手動送料是否正常 9 放鬆手柄功能確認 10 各部位之清潔(含內輥輪)本章思考一、思考1、什么是调查表？什么是调查表法？2、调查表有哪些类型，各类型又包括哪些具体的内容？3、调查表的制作方法有哪些？4、应用调查表应该注意哪些事项？5、调查表记录的项目包括哪些？第四章帕拉图法QC七大手法---帕拉图法1、什么是帕拉图法？2、帕拉图的发展史3、帕拉图的作用4、帕拉图的绘制步骤5、帕拉图绘制应注意的事项6、帕拉图应用的范围7、帕拉图应用实例QC七大手法---帕拉图法一、什么是帕拉图法帕拉图法又称排列图法或主次因素分析图法。它是一种从诸多质量问题或影响产品质量诸多因素中寻找出主要质量问题或主要影响因素的有效图解方法。因帕拉图把收集的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生的位置等不同区分标准而加以整理、分类，以此寻求占最大比率的原因、状况或位置，按其大小顺序排列，再把数值加以累计，所以帕拉图法又称排列图法或ABC法。定義:根據所搜集之數據,按不良原因、不良狀況、不良發生位置等不同區分標準,以尋求占最大比率之原因,狀況或位置的一种圖形.QC七大手法---帕拉图法二、帕拉图的发展史意大利社会经济学家帕拉图在1887年在研究资本主义的意大利社会财富分布状况时，发现小数人占有着绝大多数的财富，而绝大数人却只占有少量财富处于贫困状态，从而得出“关键的少数和次要的多数”的资本主义社会财富不均匀分布规律。他还把这一规律用坐标图描绘出来，得到一条累计的百分比曲线，后人为纪念他，把这一条曲线称为帕拉图曲线，故排列图又称帕拉图。后来到了上世纪50年代，美国的质量管理专家朱兰，把帕拉图原理应用到质量管理法动中来，指出影响产品质量的诸多因素中，起主要作用的只是其中少数几项，从而使帕拉图法成为质量管理的常用手法之一。QC七大手法---帕拉图法三、帕拉图的作用从帕拉图可看出哪一项目有问题，其影响程度如何，以判断问题的症结所在，并针对问题点采取改善措施，QC七大手法---帕拉图法四、绘制帕拉图的步骤一、绘制帕拉图应按以下步骤进行：1、决定数据的分类项目，分类的方式有：A、按结果分类：a、不良项目别；b、场所别；c、时间别；d、工序别；B、按原因分类：a、材料别（厂商、成分等）；b、方式别（作业条件、程序、方法、环境等）；c、人别（年龄、熟练程度、经验等）；d、设备别（机械、工具等）；2、决定收集数据的期间，并按分类项目在期间内收集数据；要从问题发生的状况考虑，从中选择恰当的期限（如：一天、一周、一季或一年为期）来收集数据QC七大手法---帕拉图法3、依分类项目别，做数据整理，并作成统计表（1）、各项目按出现数据的大小顺序排列，其他项排在最后一项，并求其累积数（其他项数据不可大于前三项，若大于时应再细分）。（2）、求各项目数据所占比率及累计数的影响度。（3）、其他项排在最后，若太大时，须检讨是否有其他重要要因需提出。4、按数据大小排列画出柱状图；（1）、在图中画出纵轴及横轴。纵轴左侧填不良数、不良率或损失额等不良项目的数量，纵轴右侧刻度可表示累计影响度（百分率）；在最上方标100%，在左侧依收集数据大小做适当刻度。黄轴填写分类项目名称，由左至右按照所占比率大小记入，其他项则记在最右边。（2）、横轴与纵轴比例应适度。5、绘制图线。（1）、点上累计不良数（或累计不良率）；（2）、用折线连接。6、绘累计比率：（1）、纵轴右边绘折线终点为100%；（2）、将0～100%间分成10等份，把%的分度记上（即累计影响度）；（3）、标出前三项（或四项）的累计影响度是否大于80%或接近80%；QC七大手法---帕拉图法四、绘制帕拉图的步骤7、记录必要的事项（1）、标题（目的）；（2）、数据搜集期间；（3）、数据合计（总检查数、不良数、不良率等）；（4）、工序别（5）、作成者（包括记录者，绘图者等）。二、分类的原则：一般分类先从结果分类上着手，以便洞悉问题的所在，然后再进行原因分类，分析出问题产生的原因，以便采取有效的对策。将此分析的结果，依其结果与原因分别绘制帕拉图。QC七大手法---帕拉图法五、绘制帕拉图应注意的事项1、帕拉图的横轴是按项目别，依大小顺序由高到低排列，“其他”项排在最后一位；2、帕拉图的的柱形宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：2；3、纵轴最高点为总不良数，且所表示之间距应一致；4、次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成“其他”项；其他项不应大于前几项，若大于时应再分析，有时改变层别或分类的方法，也可使分类的项目减少。通常项目别包括其他项在内，以不要超过4-6项为原则。5、纵轴与横轴可表示以下内容：纵轴●品质——不良数、退货数、不良率；●时间——维修时间、作业时间、运转时间；●金额——销售金额、损失金额、材料费用；●安全——灾害件数、故障次数；●其他——缺席率、提案件数等；横轴●现象——不良项目别、位置别、区域别等；●时间——月、周、季、年别等；●设备——机器别、治具别等；●作业者——人员、年龄别、性别、国别等；●其他——厂商、作业方法等6、每一不良项目所引起的损失金额不同时，纵轴应以损失金额来表示；7、改善前后的比较时：●改善后，横轴项目别依照出现大小顺序由高到低排列；●前后比较基准应一致，且刻度应相同；●各项目别以颜色来区分，则更易于比较；8、前三个项目往往累计影响度可达70-80%，如能针对前三项做改善，便可得到70%以上的成效；9、帕拉图中，连接各项目与纵轴对应点的线，各为“帕拉曲线”外，但因各项次的数据分配并非连续分布，所以，其连接线应为折线而非曲线。10、帕拉图适用于计数值作统计分析，而计量值则使用直方图；五、帕拉图绘制应注意的事项 A级类别 B级类别 数据内容 品质方面 不良品数、损失金额、消费者抱怨数、修理件数 时间方面——效率 作业的效率 工序别、单位作业别 故障率、修理时间 机器别、设备别 成本方面 原料、材料别 单价 规格别、商品别 单价 品质成本 预防成本、鉴定成本、内部失败成本、外部失败成本 营业方面 销售金额别、营业场所别、商品销售别、业务员别 安全方面 灾害的件数 场所别、职称别、人体部位别QC七大手法---帕拉图法六、帕拉图的应用范围1、作为降低不良的依据●全体的不良是多少？●各种不良占多少？●降低哪些不良，是否可将全体不良降低70-80%以上？2、决定改善目标，找出问题点：帕拉图分析并不限于“不合规格”的不良，任何工厂的问题都可应用帕拉图分析；如：修理件数、费用、时间、客房投诉件数、处理时间及费用、不良品数及所损失金额、效率损失等；3、确认改善效果（改善前后的比较）●把改善前后的帕拉图排列在一起，即可评估其改善效果；●确认改善效果时，应注意下列三点：A、帕拉图搜集数据的期间及对象要一致；B、对季节性的变动应进行考虑；C、对于对策外的原因，也应加以注意，以免疏忽。4、应用于发掘现场的重要问题点：一般数据可分为两大类●依结果的分类——将结果的数据加以分类绘帕拉图，可掌握住少数据而重要的结果，如：不良项目、工序列等；●依要因的分类——将主要的结果找出后，再依特性要因图中的要因，搜集重因数据，作成帕拉图，即可找寻或掌握住重要的要因；5、用于一整理报告或记录若只用数据来写报告或记录，比较不容易了解问题点，若采用帕拉图来整理报告或记录时，则可使看者一目了然。6、可作不同条件的评价：对于同一过程前后不同时间的表现，用帕拉图来加以分析、评价。7、验证或调整特性要因图对于凭经验或直觉所绘的特性要因图，可用帕拉图来加以验证或调整；8、配合因果图使用帕拉图上的项目当作品质特性加以要因分析，再用帕拉图整理重新分类，可以找出改善的方案。QC七大手法---帕拉图法七、帕拉图的应用实例Chart1 3 0.33 3 0.67 2 0.89 1 1不良次數累計不良率封面 衝壓一課衝壓二課衝壓模修衝壓制工NSEIQC 0jjlee:后工程抱怨1 周別 2000Q4 2001M1 M2 WK10 WK11 不良項目 次數/周 5 4 4 3 2 不良次數 次/十萬台 14 13 11 8 10 產品名稱 不良次數 1 1 不良項目 漏鉚螺柱螺母 不良次數 2 不良原因 不良次數 1 1 核定: 審核: 承辦:11周后工程抱怨1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0&APage&P次數/周次/十萬台後工程不良分析ok 0 0不良次數DPPM走勢 0不良次數DPPM走勢(2) 機種 品名 生產數 不良數 不良率 問題點 不良發生原因 不良流出原因 改善對策 責任單位 效果確認 備注 IMC 分隔板 1140 1 0.09% 生產 OK DTN 主機殼頂蓋組立 30 1 3.3% 生產 OK 核定: 承辦:目標:2次以下/每周不良次數0011周OOBA產品分布 項目 2000Q4 2001M1 M2 WK10 WK11 3-2-1.P21機種DPPM走勢 生產數 3180284 1260469 1888024 286846 0 1888024 抽樣數 206719 65168 96440 15400 0 96440 項目 99Q4 Jan Feb Mar Apr May JUN JUL wk32 wk33 wk34 不良數 444 108 118 25 0 118 生產數 13647 24027 34362 33052 46341 55497 0 136151 33885 5935 DPPM 2148 1657 1224 1623 0 1224 抽樣數 1100 3860 2660 2380 3532 3537 0 19152 5425 1406 目標 3000 1500 1500 1000 1000 1500 不良數 2 10 5 6 6 7 0 23 7 2 DPPM 1818 2590 1879 2521 1698 1979 0 1200 1290 1422 項目 2000Q4 2001M1 M2 WK10 WK11 目標 3000 3000 2000 1500 1500 1000 1000 1000 1000 1000 生產數 217062 2359 127599 23441 6696 127599 抽樣數 29992 340 17344 3707 1000 17344 不良數 73 0 31 2 2 31 OK DPPM 2434 0 1787 540 2000 1787 目標 1000 1000 1000 1000 1000 1000 3-2-3.IMAC機种DPPM走勢 3-2-4.5U機種DPPM走勢 項目 2000Q4 2001M1 M2 WK10 WK11 生產數 1473518 491523 669013 247627 180372 抽樣數 61582 17660 22160 8175 6220 不良數 116 39 34 10 9 DPPM 1884 2208 1534 1223 1447 目標 1000 1000 1000 1000 1000 項目 2000Q4 2001M1 M1 WK10 WK11 生產數 12735 0 0 0 0 抽樣數 2542 0 0 0 0 不良數 7 0 0 0 0 DPPM 2754 0 0 0 0 目標 1000 1000 1000 1000 1000 核定: 審核: 目標 1000 1000 450 450 360 36011周OOBA產品分布 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0生產數抽樣數不良數DPPM目標OOBA產品分布(2) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0生產數抽樣數不良數DPPM目標OOBA不良項目匯總 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0生產數抽樣數不良數DPPM目標OOBA不良項目0 項目 WK10 WK11 生產數 1300 0 抽樣數 60 0 項目 99Q4 Jan Feb Mar Apr May JUN JUL wk32 wk33 wk34 不良數 1 0 生產數 13647 24027 34362 33052 46341 55497 0 136151 33885 5935 DPPM 16667 0 抽樣數 1100 3860 2660 2380 3532 3537 0 19152 5425 1406 目標 5000 5000 不良數 2 10 5 6 6 7 0 23 7 2 DPPM 1818 2590 1879 2521 1698 1979 0 1200 1290 1422 項目 WK11 目標 3000 3000 2000 1500 1500 1000 1000 1000 1000 1000 生產數 7178 抽樣數 300 不良數 1 OK DPPM 3333 目標 5000 核定: 審核: 目標 1000 1000 450 450 360 360jjlee:生產數抽樣數不良數DPPM目標000000000000000000000000011周OOBA不良項目0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0生產數抽樣數不良數DPPM目標其它專案 0 0 0 0 0生產數抽樣數不良數DPPM目標規格治具 不良品名 大磁架 法拉第籠 磁架組立 左右支撐架 分隔板 不良次數 2 2 1 1 1 1 1 不良品名 連接支架 右側蓋 不良次數 1 1 產品名稱 主機板承座 鉸鏈組立 中支架 左側板 前板 鎖扣 磁架鉚合 磁架底座 后板 不良次數 5 3 3 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 產品名稱 主機板支盤 左側蓋 鎖扣 左側板 中支架 後窗 卡箱組立 後板 前板 主機板承座 前蓋板 不良次數 1 1 後窗 卡箱組立 後板 前板 主機板承座 前蓋板 前蓋板 核定: 審核: 承辦:jjlee:11周規格治具 0 0 0 0 0 0 0不良次數待推動專案 0 0不良次數系統執行偵測狀況 不良品名 不良次數 不良品名 上蓋 不良次數 1 產品名稱 主機板承座 鉸鏈組立 中支架 左側板 前板 鎖扣 磁架鉚合 磁架底座 后板 不良次數 5 3 3 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 產品名稱 主機板支盤 左側蓋 鎖扣 左側板 中支架 後窗 卡箱組立 後板 前板 主機板承座 前蓋板 不良次數 1 1 後窗 卡箱組立 後板 前板 主機板承座 前蓋板 前蓋板 核定: 審核: 承辦:11周系統執行偵測狀況 不良次數 不良項目 變形 包裝不合格 不良次數 3 3 2 1 累計不良率 33% 67% 89% 100% 核定:11周 &APage&P不良次數累計不良率 機種 品名 生產數 不良數 不良率 問題點 不良發生原因 改善對策 效果確認 備注 IMC 大磁架 110 80 73% 模修 OK 120 120 100% 模修 未改善 法拉第籠 200 10 5% 模修 OK 400 150 37.5% 模修 OK 分隔板 384 384 100% OK 左右支撐架 100 100 100% 模修 OK 400 80 20% OK 磁架組立 400 120 30% 模修 待確認 200 40 20% 模修 OK PINOT 上蓋 80 70 88% 模修 OK 核定: 審核: 承辦: 接上頁 核定: 審核: 承辦:12周16周11周29周10周33周35周44周44周44周6周 無 序號 機種 品名 料號 特採內容 特採理由 特採時間 申請日期 申請單位 備注 1 IMC 法拉第籠 2B387-005 3/16/01 衝壓生產 無 核定:11周 機種 品名 料號 問題點 暫時改善對策 責任單位 備注 PINOT 2K028-001 工標 后窗支架 2K029-001 工標 基座 2K043-001 工標 工標11周 機種 品名 料號 問題點 改善建議 責任單位 備注 IMC 法拉第籠 2B387-005 PINOT 2K028-001 產工 后窗支架 2K029-001 模修 基座次組立 2Y328-001 審核:43周11周 序號 項目 現象描述 建議事項 備注 1 OK 2 制程條件確認 3 自主檢查表落實度 OK 4 OK 5 初件確認執行狀況 6 物料標識 7 其它 OK 審核:43周11周QC七大手法---帕拉图法七、帕拉图的应用实例实例：某公司2003年度之行政实务费用，经统计后如表1所示，请将之作成帕拉图，以了解何项支出占第一位，以及哪些项目占较大比重，并试着提出改善方案QC七大手法---帕拉图法七、帕拉图的应用实例 项目 支出金额（元） 交通费 2457680.00 文具费 283500.00 电话费 873500.00 交际费 936500.00 招募费 243000.00 其他 135430.00 合计 4929610.00QC七大手法---帕拉图法七、帕拉图的应用实例解：（1）作成统计表（如表2） NO 项目 支出金额（元） 累计金额（元） 影响度（%） 累计影响度（%） 1 交通费 2457680.00 2457680.00 49.86 49.86 2 交际费 936500.00 3394180.00 19 68.86 3 电话费 873500.00 4267680.00 17.72 86.58 4 文具费 283500.00 4551180.00 5.75 92.33 5 招募费 243000.00 4794180.00 4.93 97.26 6 其他 135430.00 4929610.00 2.74 100 　 合计 4929610.00 9859220.00 100 　QC七大手法---帕拉图法七、帕拉图的应用实例（2）绘制帕拉图，如图1Chart1 2457680 49.86 936500 68.86 873500 86.58 283500 92.33 243000 97.26 135430 100 4929610 合计支出项目支出比率2003年度某公司行政实务费用Sheet1 项目 支出金额（元） 交通费 2457680.00 文具费 283500.00 电话费 873500.00 交际费 936500.00 招募费 243000.00 其他 135430.00 合计 4929610.00 NO 项目 支出金额（元） 累计金额（元） 影响度（%） 累计影响度（%） 1 交通费 2457680.00 2457680.00 49.86 49.86 2 交际费 936500.00 3394180.00 19 68.86 3 电话费 873500.00 4267680.00 17.72 86.58 4 文具费 283500.00 4551180.00 5.75 92.33 5 招募费 243000.00 4794180.00 4.93 97.26 6 其他 135430.00 4929610.00 2.74 100 合计 4929610.00 9859220.00 100Sheet1 &APage&P支出项目支出比率2003年度某公司行政实务费用Sheet2 Sheet3 本章思考与练习一、思考1、什么是帕拉图法，其别称是什么？2、帕拉图的发展史是怎样的？3、应用帕拉图有什么作用？4、绘制帕拉图的步骤是怎么样的？5、在绘制帕拉图时应注意哪些事项？6、在实际工作中帕拉图可应用于哪些范围中？二、课堂练习（见下页）课堂练习题 日期 班次 发现工序 组件型号 不良内容 责任工序 不良分类 6.2 A N22PM11506400029 LDK-230P-20 背板划伤40mm2 　 背板划伤 6.2 A N22PM11506601582 LDK-230P-20 长边框撞伤D区 　 边框划伤 6.2 C N22PM11506801621 LDK-230P-20 背板划伤长25mmD区 　 背板划伤 6.2 C N22PM11606400214 LDK-230P-20 A面边框划伤长40mm两头 　 边框划伤 6.2 C N22PM11516702423 LDK-230P-20 A面边框间隙过大1mm两头 　 边框间隙 6.2 C N22PM11506600467 LDK-230P-20 背板划伤面积为7mm²A区 　 背板划伤 6.2 C N22PM11606400623 LDK-230P-20 背板划伤长2mmI区 　 背板划伤 6.2 C N22PM11516205406 LDK-230P-20 背板划伤面积为3mm²D区 　 边框划伤 6月2日 A N2311026057 SP230FP12 接线盒装歪E区 　 接线盒 6月2日 A N2111014927 SP230FP12 接线盒装歪E区 　 接线盒 6月2日 A N2311026194 SP230FP12 接线盒装歪E区 　 接线盒 6月2日 A N2311024154 SP230FP12 接线盒装歪E区 　 接线盒 6月2日 A N2311025125 SP230FP12 边框间隙过大0.4mmC区 　 边框间隙 6月2日 A N2311014715 SP230FP12 背板凹陷A区 　 背板凹陷 6月2日 A N2311025535 SP230FP12 边框间隙过大0.4mmD区 　 边框间隙 6月2日 A N2311025117 SP230FP12 边框间隙过大0.3mmD区 　 边框间隙 6月2日 A N2311026587 SP230FP12 背板凹陷250mmI区 　 背板凹陷 6月2日 A N2311024358 SP230FP12 B面短边框划伤18mmE区 　 边框划伤 6月2日 A N2311024709 SP230FP12 A面短边框划伤20mmA区 　 边框划伤 6月2日 A N2311026644 SP230FP12 A面短边框划伤150mmD区 　 边框划伤 6月2日 A N2311026661 SP230FP12 背板凹陷100*6*0.3mmA区 　 背板凹陷 6月2日 A N2311025731 SP230FP12 接线盒装歪E区 　 接线盒第五章因果图法QC七大手法---因果图法QC七大手法---因果图法1、什么是因果图？什么是因果图法？2、因果图的别称3、因果图的类型4、因果图的绘制步骤5、因果图绘制应注意的事项6、因果图应用的范围7、因果图应用实例QC七大手法---因果图法一、什么是因果图因果图就是当一个问题的特性受到一些要因（原因）的影响时，我们将这些要因进行整理，成为有相互关系且有系统的图形。简言之它是一种将造成某项结果（特性）的诸多原因（要因），以系统的方式（图表）来表达结果与原因之间的关系。又称为“特性要因图”。QC七大手法---因果图法二、因果图的别称因果图由于是由日本品质管理大师石川馨博士于1952年所发明，故又称为“石川图”。由于因果图其形状与鱼骨相似，故又常被称呼为“鱼骨图”。QC七大手法---因果图法三、因果图的类型因果图可以分为以下两种类型：1、原因追求型列出可能会影响过程（或流程）的相关因子，以便进一步从其中找出主要原因，以此图形表示结果与原因之间的关系。（如下面所示）原因追求型定位方式不合理折彎間隙變化影響大多次折彎累積偏差工程人員未切實驗證模修人員維修方式不當品管人員未作CSI驗證實配間隙小對變異要求苛刻產品產品產品鎖扣不回彈QC七大手法---因果图法三、因果图的类型因果图可以分为以下两种类型：2、对策追求型此类型目的在于追寻问题点应该如何防止，目标结果应如何达成的对策，故以因果图表示期望效果（特性）与对策（要因）间的关系。（如下面所示）对策追求型提案8件改善系統文件規格執行度94%所有產品導入SPC兩個產品導入CCD應用QANetwork干部學習FMEA開始研究衝件CSI改善品質記錄稽核100%執證上崗他山之石檢討觀摩兄弟單位5次教育訓練140hr/人/年IPQC與FQC交叉擔綱每日始業點檢推動模具稽核每日IPQC作業點檢點檢結果反饋隨時問題反饋模具問題反饋規格問題反饋來料問題反饋每周品質狀況匯整QIT活動10次以上協助生產品質教育訓練品質檢討會推動成立QCC18圈以上他山之石匯整完善相關品質系統開發導入品管新技術提升品管人員素質加強生產作業稽核品質情報及時反饋推動品質活動達成年度工作目標模具定位不穩定模具設計不合理模具設備老化模具改善不及時設備維修不力模具保養不當品管人員檢查不落實責任心不強模修人員技能不夠產線未做好自主檢查品質意識不夠教育訓練不夠規格不完善鋼材不良新機種承接不力治具不完善自主檢查未落實品管管理方法不當作業方法不當專案改善不力現場管理不嚴模具、設備人員其他方法為何SWR那麼高?教育訓練不夠原因追求型QC七大手法---因果图法四、因果图的绘制步骤绘制因果图一般可以按以下步骤进行：1、确定特性：明确分析对象，确定要解决的是什么质量问题？（产品？质量成本？产量？销售？）质量问题中的特性是什么？2、绘制骨架：确定以后，首先在纸张上或其他用具（如白板）右方划一“□”（矩形框）并填上问题的特性将其框起来，然后自左至右画出一条较粗的主干线，并在线的右端与“□”接合处，画一向右的箭头指向这一矩形框。质量特性QC七大手法---因果图法四、因果图的绘制步骤3、确定原因类别确定问题特性之后，就开始找出可能的原因类别，各原因以简单的字句，分别记在大骨上的“□”加上箭头分枝，以斜度约60度画向干线，画时应留意要比主干线稍微细一些。可将“人（Man）”“机”(Machine)“料”(Maretial)“法”(Method)“环(Environment)”“测量”(Measurement)等（5M1E）作为大原因类别。QC七大手法---因果图法四、因果图的绘制步骤4、依据大原因，再分出中原因召集与该特性有关的人员，参加“诸葛亮”会，运用“头脑风暴法”找出各大原因中的中原因，细分出中原因的中骨线（同样以60度插线的方法）画出来，中骨线应比大骨线稍细一些。QC七大手法---因果图法四、因果图的绘制步骤5、再更详细地列出小原因运用中原因的方式，可将更详细的小原因讨论出来，如下图所示。QC七大手法---因果图法四、因果图的绘制步骤6、圈出最重要的原因造成一个结果的原因有很多，可以通过搜集数据或自由讨论的方式，比较其对特性的影响程度，以一定的记号把特别重要、关键性的原因标出来，这类原因只能为2-3个，最多不超过5个。QC七大手法---因果图法四、因果图的绘制步骤7、记载所依据的相关条件当因果图绘制完成后，别忘了填上下列要项：（1）、制作的目的（2）、制作日期（3）、制作者（4）、参加讨论的人员（5）、其他重要事项。QC七大手法---因果图法六、因果图绘制时应注意的事项绘制因果图时，应注意以下事项1、特性用“为什么”“什么”来注明，较易激发联想。2、特性的决定不能使用看起来含混不清或抽象的主题，所分析的质量问题应尽量具体。3、收集多数人的意见，多多益善，运用脑力激荡原则，运用时应注意以下原则：（1）、意见越多越好；（2）、禁止批评他人的构想及意见；（3）、欢迎自由奔放的构想；（4）、可顺着他人的创意及意见，发展自己的创意；4、层别区分（原因别、机器别、工序别、型号别等），原因分析应深入细致，细到能直接针对该原因采取措施，原因的表达应语言简练、明确。5、无因果关系者，不予以归类；6、多加利用以往收集的资料；7、重点应放在解决问题上，并依结果提出对策，对于重要原因的分析，最好能应用各种统计方法，如：帕拉图法、相关分析、统计检验等方法，也可以采用与会者评分投票表决的办法进行，重要原因不一定是大原因，一般可以确定2-3个即可，最多不超过5个。解决问题时的方法可依5W2H原则执行：（1）、WHY（有什么必要）？（2）、WHAT（目的是什么）？（3）、WHERE（在什么地方做）？（4）、WHEN（什么时候去做）？（5）、WHO（，是谁来做）？（6）、HOW（怎么做）？（7）、HOWMUCH（花费多少）？8、以事实为依据；9、依据特性别分别制作不同的因果图，应该一个问题一幅因果图。找到重要原因后，不等于目的就实现了，重要的是使与会者到现场去核实并采取措施，经实践来验证效果。QC七大手法---因果图法七、因果图应用实例案例：请针对边框划伤的原因进行分析并以因果图的方式绘制出来。本章思考与练习一、思考1、什么是因果图？什么是因果图法，其别称是什么？2、因果图有哪些类型？3、因果图可以应用在哪些方面？4、绘制因果图的步骤是怎么样的？5、在绘制因果图时应注意哪些事项？二、课堂练习请针对层压过程中的背板凹陷利用因果图法进行原因分析，并划出因果图。第六章相关图法QC七大手法---因果图法Contents（目录）什么是相关图法什么是相关关系相关图示例相关图法的作用绘制相关图的步骤（数据收集和打点作图）相关图的分析符号检定法及判定QC七大手法——相关图法相关图的六种典型图形什么是相关图法1、什么是相关图：相关图，是用直角坐标来表示两个变量之间的相关关系的图。2、什么是相关图法相关图法就是一种用来研究两个变量之间相互关系的方法，它是利用相关图中点子分布状况来分析两个变量间是否有相关关第以及相关程度的方法，常用来分析某质量特性与原因间的关系、某一质量特性与另一质量特性的关系、同一质量特性的两个原因间的关系等。QC七大手法---相关图法什么是相关关系1、相关关系：相关关系就是指两个变量之间存在不完全确定、却相互依赖或制约的关系。2、两个变量之间的三种不同的关系两个变量之间三种不同类型的关系A、相互独立的关系：即一个变量的变化不直接引起另一个变量的变化或引起的变化很微弱，以致可以忽略不计的关系；B、函数关系即两个变量之间存在着完全确定的函数关系，比如球的体积V=4/3∏R3，只要知道球的半径R，就能够精确精确地求出球的体积。球的半径与体积就是完全确定的关系。C、不完全确定的关系即两个变量之间存在着不完全确定的、但是却有某种依赖或制约的关系，比如儿童的年龄与体重的关系，一般地说儿童的年龄越大，体重也越重，但是并不是所有的同龄儿童的体重都相同。QC七大手法---相关图法相关图示例QC七大手法---相关图法面包质量/克Y面剂质量/克●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●123456013141516171819碎烟率/%烟叶含水量/%YXX●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●面包质量与面剂质量相关图烟叶含水率与碎烟率相关图相关图法的作用利用相关图法可以：1、能了解原因与结果（即两个变量）之间是否存在某种相关的关系；2、检查孤岛现象是否存在。3、原因与结果（即两个变量）相关性高时，二者可互为替代变量，对于过程参数或产品特性的掌握，要从原因或结果中选择较经济性的变量予以控制，并可以观察某一变量的变化而知另一变量的变化。QC七大手法---相关图法●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●烟叶含水量/%图1图2绘制相关图的步骤1、搜集数据作相关图的数据一般应搜集30组以上，并整理成数据表。数据太少，相关不明显，难以准确地判断；数据过多，计算工作量又太大。2、打点作图A、以横轴（X轴）表示原因，纵轴（Y轴）表示结果，形成一个直角坐标系。B、找出X，Y的最大值和最小值，坐标的取值范围必须能包含其数据的最大值和最小值，且横、纵坐标的最大值与最小值之间的宽度应基本相等，以利于相关关系的观察与分析。C、建立坐标后，再把数据表中各组对应数据一一在坐标系中用坐标点表示出来。如果碰上一组数据与另一组数据完全相同，则在“点”周围加一个圆圈表示两组数据重得，如果有三组数据完全相同，在点周围加两个圆圈，表示有三组数据重复，依此类推。D、必要时，可将相关资料记录在相关图上。QC七大手法---相关图法相关图的分析可以按两种方法来分析相关图1、与典型的六种图形进行比较2、符号检定法QC七大手法---相关图法六种典型的相关图形QC七大手法---相关图法●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●a图●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●b图c图d图e图f图相关图的分析——典型图比较法QC七大手法---相关图法●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●a图●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●b图c图d图e图f图表示随x增加，y随之明显增加的关系，称为强正相关，表明x与y关系密切表示随x增加，y基本上随之增加的关系，但不如a图强烈，称为弱正相关，表明除了y的影响外，还有其他因素表示随x与y之间没有什么关系，称为不相关。表示随x增加，y随之明显减少的关系，称为强负相关，表明x与y关系密切表示随x增加，y基本上随之减少的关系，但不如d图强烈，称为弱负相关，表明除了y的影响外，还有其他因素表示随x与y之间有关系，但不是线性关系。利用符号检定法进行分析的步骤第一步：在画好的相关图上画一条与x轴平行的P线，使P线上、下的点子数相等。第二步：再画一条与y轴平行的Q线，使Q线左、右的点子数相等。第三步：P、Q二线将画面划分为四个区域，右上角为I区，按逆时针方向顺序其他三区为II、III、IV区。分别计算各区的点子数。（本例：nI=17，nII=4，nIII=:17，nIV=6），计算各区点子数时，凡压在线上的点子数不计算，重的点应按重复次数计算。第四步：计算两个对角区域点子数之和，（本例：nI+nIII=17+17=34，nII+nIV=4+6=10）再计算没有压线的点子总数N。（本例：N=34+10=44）第五步：应用符号检定表（见下表）进行分析判断，表中N为没有压线的点子总数，对应N给出a=0.01和a=0.05两个显著水平的点数。如果对角区域点子数之和当中点子和数小的一项小于或等于对应显著水平给出的点子数，就可以判定在这个显著水平下两个变量相关，并且当nI+nIII＜nII+nIV时为负相关，当nI+nIII＞nII+nIV时为正相关。若对角区域点子数之和当中点子和数小的一项大于相应显著水平给出的点子数，则不能作出两个变量存在有相关的结论。本例中：N=44，相对应的显著水平的a=0.01时，点子数为13，a=0.05时，点子数为15，而对角区域内点子数之和中较的区域点子数nII+nIV=4+6=10，小于a=0.01的点子数，且nI+nIII＞nII+nIV，所以判断x与y两个变量之间存在正相关的关系。QC七大手法---相关图法QC七大手法---相关图法相关图的分析——符号检定法02004006008001003005007009001015202530354045yx时间产量●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●PP1P2Q1QQ2ABⅠⅡⅢⅣ●●●QC七大手法---相关图法 Na a=0.01 a=0.05 Na a=0.01 a=0.05 Na a=0.01 a=0.05 ≤8 0 0 36 9 11 65 21 24 9 0 1 37 10 12 66 22 24 0 38 10 12 67 22 25 10 0 1 39 11 12 68 22 25 11 0 1 40 11 13 69 23 25 12 1 2 41 11 13 70 23 26 13 1 2 42 12 14 71 24 26 14 1 2 43 12 14 72 24 27 15 2 3 44 13 15 73 25 27 16 2 3 45 13 15 74 25 28 17 2 4 46 13 15 75 25 28 18 3 4 47 14 16 76 26 28 19 3 4 48 14 16 77 26 29 20 3 5 49 15 17 78 27 29 21 4 5 50 15 17 79 27 30 22 4 5 51 15 18 80 28 30 23 4 6 52 16 18 81 28 31 24 5 6 53 16 18 82 28 31 25 5 7 54 17 19 83 29 32 26 6 7 55 17 19 84 29 32 27 6 7 56 17 20 85 30 32 28 6 8 57 18 20 86 30 33 29 7 8 58 18 21 87 31 33 30 7 9 59 19 21 88 31 34 31 7 9 60 19 21 89 31 34 32 8 9 61 20 22 90 32 35 33 8 10 62 20 22 N＞90时，可用右式计算 N-1/2-K√N-1 34 9 10 63 20 23 a=0.01时，K=1.2879 35 9 11 64 21 23 a=0.05时，K=0.9800本章思考与练习一、思考1、什么是相关图？什么是相关图法？2、什么是相关关系？3、两个变量之间存在哪三种关系？4、相关图法有什么作用？5、如何绘制相关图？6、相关图的分析有几种方法？分别叫什么？7、六种典型相关图是什么？分别代表什么意思？8、如何使用符号检定法？如何利用符号检定法进行相关性的判断？二、课堂练习请针对焊接（单焊）中温度与虚焊数之间的相关性进行分析。第七章直方图法QC七大手法---直方图法Contents（目录）产品质量波动产生的六大因素引起波动两种因素比较直方图的相关概念及术语相关图法的作用及目的绘制直方图的步骤及相关数据的计算方法工序、工序能力指数、工序能力评价直方图应用实例QC七大手法——直方图法直方图的观察与分析产品质量波动一、正常波动二、异常波动一、正常波动——正常波动是由随机原因(普通原因）引起的产品质量波动；——仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为控制状态或稳定状态。二、异常波动——异常波动是由系统原因（特殊原因）引起的产品质量波动；——有异常波动的生产过程称为处于非统计控制状态，简称为失控状态或不稳定状态。引起产品波动的原因主要来自六个方面（5M1E）：人（Man）：操作者的质量意识、技术水平、文化素养、熟练程度、身体素质等；机器（Machine）：机器设备、工夹具的精度、维护保养状况等；材料（Material）：材料的化学成分、物理性能和外观质量等；方法（Method）：加工工艺、操作规程和作业指导书的正确程度等；测量（Measure）：测量设备、试验手段和测试方法等；环境（Environment）：工作场地的温度、湿度、含尘度、照明、噪声、震动等；产品质量波动的六大因素QC七大手法---直方图法引起波动的两种因素的比较QC七大手法---直方图法 因素类别 具体表现 特点 作用 处理方式 随机因素 原材料性能、成分的微小差异、机器的正常波动、刀具的正常磨损、夹具的轻微松动、工人操作的微小变化、测量手法的微小误差、检测人员读数的微小误差、环境温度、湿度的微小差异、其他因素的微小变化 经常发生的其大小、方向不确定、难以查明和消除，所以也称偶然因素。 对产品质量影响较小，技术上难以测量、经济上不值得消除的，也称为正常因素。 可认为是正常的，允许存在的，此时的生产状态被认为是处于受控状态。 系统因素 规格、材质相差悬殊的原材料混杂、机器发生故障、刀具过度磨损、夹具严重松动、夹具安装和调整不当、使用未经校准的检测仪器、测试错误、测量者有较大的习惯性误差、工人违规操作、生产工艺有较大缺陷、温度/湿度显著变化 不是经常发生的，可以查明和消除的，也称为偶发性因素。 对产品质量影响明显，技术上可以测量和消除，所以也称为异常因素。 认为是不正常驻的，不允许存在的，表明工序已处于失控状态，应采取相应措施加以消除，以免对产品质量造成不良影响。直方图的相关概念与术语QC七大手法---直方图法1、直方图所谓直方图，是一种将搜集来的质量数据分成若干组，在直角坐标系中，以组距为横轴，以该组距内相应的频数为高度，按比例画出来的若干矩形图。2、直方图法直方图法是一种通过直方图对产品质量波动性的观察，进而找出质量波动的规律性，预测工序质量好坏和估计工序不良品率的质量管理常用方法。3、频数分布将许多的复杂的数据依其差异的幅度分成若干组，在各组内列入测定值的出现次数，即为频数分布。4、相对频数各组出现的频数除以全部的频数，即为相对频数。5、累积频数（f）自频数分布的测量值较小的一端将其频数累积计算，即为累积频数。6、全距（R）在所有数据中最大值和最小值的差，即为全距。7、组距(h)全距/组数=组距8、算术平均数（X）数据的总和除以数据总个数所得的商数即为算术平均数。9、中位数（X）将数据由小到大依序排列，位居中间的数称为中位数，若数据个数为偶数时，则取中间相邻的两个数据之和再除以2，即为中位数。如果数据个数为奇数时，中间数即为中位数。10、众数（MODE）频数分布中出现频数最多的组的值。表中，出现频数（次数）最多的数据是6，共出现32次，所以6就是众数。11、组中距（midrange）一组数据中最大值与最小值的平均值，计算公式为：（上组界+下组界）/2=组中距 数据 5 6 8 47 21 105 频数（次数） 2 32 14 6 18 3直方图法的作用与应用目的QC七大手法---直方图法1、直方图法的作用通常用来对某些需要加强控制的工序进行观察、分析，为工序调整和控制提供依据。2、直方图法的应用目的直方图法的应用通常是为了达到以下目的：A、了解数据分布的形态；B、研究和分析过程能力；C、判断数据的真实性；D、计划产品的不良率；E、求分布的平均值与标准差；F、确定控制规格界限；G、与规格或标准值比较。直方图法的绘制步骤QC七大手法---直方图法1、总则作直方图一般由作频数分布表、画直方图和进行有关计算三个步骤来进行。2、绘制直方图的步骤A、搜集数据；B、计算极差；C、适当分组；D、确定组距h；E、确定各组的上、下界限；F、作频数分布表；G、画直方图；H、进行相关数据的计算；R=Xmax-Xmin直方图法的绘制步骤QC七大手法---直方图法3、教案实例（背景）：某乳制品厂成品包装工序，采用自动打包机进行麦乳精打包，技术要求为每包重量为500±5克。为了分析工序质量，从打包好的成品中，随机抽取100包为样本进行称重，结果如下表，请作直方图。单位：克麦乳精成品袋重抽样称重数据表 500 499 501 500 502 499 497 501 502 500 498 501 501 497 500 499 500 500 498 499 499 500 500 495 499 502 498 501 500 501 501 502 500 501 501 497 500 499 502 499 497 500 499 500 502 501 499 497 501 502 499 501 500 502 499 501 503 499 500 501 498 501 498 500 499 502 500 499 499 498 497 496 503 501 497 500 501 500 502 499 498 498 502 500 501 502 503 500 498 504 501 502 498 499 501 498 500 499 502 496直方图法的绘制步骤QC七大手法---直方图法2、解题第一步:作频数分布表1、频数分布表：频数就是在某一条件下事件出现的次数,可以是数据出现的次数,也可以是在一定范围内(组距)数据出现的次数.若将数据按大小顺序分组排列,反映各组频数的统计表,称为频数分布表.2、搜集数据（如前表）作直方图的数据不要少于50个，否则所反映的分面可能出现较大的误差，数据收集后把它们填入数据表中。3、适当分组把数据分成若干组，分组的组数K要适当，若组数太少，则会掩盖各组内的变化情况，造成较大的误差，若组数过多，则会造成各组的频数大小参差交错，难以分清分布情况，而且计算工作量大，组数K的确定，可以参照下表选用组数。 数据个数 经验分组组数 1~50个 5~7组 51~100个 6~10组 101~250个 7~12组 251~300个 10~20组 ……. …….直方图法的绘制步骤QC七大手法---直方图法2、解题第一频:作频数分布表5、确定组距h：组距=极差（R）/组数（K），一般组距应取测量单位的整数倍,极差数据如果遇到有一位小数点时，最小测量单位值为0.1,极差数据如果遇到有二位小数点时，最小测量单位值为0.01。6、确定上/下界限分组的范围应能把数据中的最大值和最小值包含在内，同时使它们与其上/下端界限有大致相同的间隔余量。因此，第一组的下界可按数据的最小值Xmin与组距的一半的差值确定。本例第一组的下界为：Xmin495-1/2×1.0=494.5；第一组的上界则为本组的下界加上组距的值，如本例第一组的上界为：下界494.5+1.0=495.5。第二组的下界就是第一组的上界，而第二组的上界则为本组的下界加上组距的值。以此类推，可以得出各组的上、下界限。7、计算组中值（X），也称中位值组中值X=（组中上界限值+组中下界限值）/2，例如：本例中的第一组的组中值=（494.5+495.5)/2=495;依此类推，可以算出其他组的组中值。8、作频数分布表将各组的频数分别记在相应的组距内栏内，各组的频数是指落在该组上下界限区间内的数据个数，应从数据表中认真查找。如遇有数据正好落在组界上时，则按“本组记下不记上的原则”处理。各组频数统计好后，以“记号”在频数记录栏中记录，并验算各组的频数总是否等于数据总数。（本例的频数分布表见下表）直方图法的绘制步骤QC七大手法---直方图法频数分布表 组号 下界 上界 组中值 频数记录 频数 ABCDE法 f I列 II列 1 494.5 495.5 495 ∣ 1 1 1 2 405.5 496.5 496 ∣∣ 2 3 4 3 496.5 497.5 497 ∣∣∣∣∣∣∣ 7 10 14 4 497.5 498.5 498 ∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣ 12 22 26(D) 5 498.5 499.5 499 ∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣ 18 40(C) 0 6 499.5 500.5 500 ∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣ 22 0 0 7 500.5 501.5 501 ∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣ 20 38（A） 0 8 501.5 502.5 502 ∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣ 14 18 23(B) 9 502.5 503.5 503 ∣∣∣ 3 4 5 10 503.5 504.5 504 ∣ 1 1 1直方图法的绘制步骤QC七大手法---直方图法2、解题第二步:画直方图1、先在直角坐标系中,以横坐标表示数值的变化,以组距为单位,起始值为第一组的下界值,并让起始值与原点留有一定空隙2、以纵坐标表示频数(即数据出现的次数),由最大的频数值来确定纵坐标的高度和单位间隔;3、以各组组界为底，以该组的频数为高，将每一组画成矩形图，则完成直方图。4、以图中相关数据信息（数据总个数，平均值，标准差），画出规格的上/下限。5、记录相关事项：产品名、工序名、制作日期、制作者等。直方图法的有关数值的计算QC七大手法---直方图法2、解题第三步:有关的计算直方图法的有关计算包括平均值和标准偏差S的计算1、平均值的计算A、按计算公式计算平均值=所有数据相加之和/数据的总个数B、加权法计算a组中值计算法：平均值=各组中值X出现的频数之和/频数之和（或者说数据的总个数）b“ABCDE简化加权法”计算“ABCDE简化加权法”法是先计算I列、II列，求得A、B、C、D、E值。计算I列时，先把频数最大的组定为0，并以0为界，分别自上而下、自下而上依次将频数值相加后填入，把I列中与“0”相邻的下面一个数定为A，上面的一个数定为C；计算II列时，是先把频数最大的组定为0，与其相邻的上、下两组也定为0，然后以0界也分别自上而下、自下而上依次将I列的数值相加填入，并把与0相邻的下面的一个数定为B，上面一个数定为D，E值则是II列各数值相加的总数值。：样本的算术平均值；n：样本大小。直方图法的有关数值的计算QC七大手法---直方图法2、解题第三步:有关的计算直方图法的有关计算包括平均值和标准偏差值（S）的计算2、标准偏差值（S）的计算A、按计算公式计算标准偏差值（S）=（各个数据-平均值）2再相加的总和后开平方/（数据的总个数-1）B、加权法计算a：“ABCDE简化加权法”计算S=（A+B+C+D+2E）/数据的总个数—〔（A+B）-（C+D）/数据的总个数〕2的差再开平方根。直方圖的應用: 1.測知制程能力,作為制程改善依據.標準差S愈小愈好,平均值越接近規格中限越好.平均值X=代表集中趨勢.標準偏差S=代表分散程度.正態分布:兩邊無限延伸,當3S=時,其分布規格範圍占總數據分布範圍的99.7%.222三個重要指標: A.準確度Ca(CapabilityofAccuracy). B.精密度Cp(Capabilityofprecision)Cp==6rT規格容許差6倍標準偏差SLUSU規格下限規格中心規格上限Cp<0.830.83≦Cp<1.01.00≦Cp<1.331.33≦Cp C.精確度Cpk(制程能力指數):Cpk=(1-Ca)*Cp=或之最小值它是Ca與Cp的綜合體現,既考慮了平均值偏離、規格中心的情形,又考慮了分布範圍與規格範圍的比較.它反映了一個制程在一定的因素與正常管制狀態下的品質作業能力,在規格確定后,平均值不偏離規格中心的情形幾乎不存在,因此,就有了Cpk.制程能力指數判定表:sssss NO. Cp 分布與規格之關係 制程能力判斷 處置 1 Cp≧1.67 SlSu 太佳 制程能力太好,可酌情縮小規格,或考慮化管理與降低成本. 2 1.67>Cp≧1.33 SlSu 合格 理想狀態,繼續維持. 3 1.33>Cp≧1.00 SlSu 警告 使制程保持於管制狀態,否則產品隨時有發生不良品的危險,需注意. 4 1.00>Cp≧0.67 SlSu 不足 產品有不良品產生,需作全數遷別,制程有妥善管理及改善之必要. 5 0.67>Cp SlSu 非常不足 應採取緊急措施,改善品質並追究原因,必要時規格再作檢討. 2.計算產品不良率: ±Kr 百分比(%) 百萬分缺點數 ±1r±2r±3r±4r±5r±6r 68.2695.4599.7399.993799.99994399.9999998 317400455002700630.570.0021.5r1.5r ±Kr 百分比(%) 百萬分缺點數 ±1r±2r±3r±4r±5r±6r 30.2369.1393.3299.379099.9767099.999660 6977003087006681062102333.4 3.調查是否混入兩個以上不同群體:兩個不同操作者,兩台不同機器,兩種不同材料,兩條不同生產線者. 4.測知有無假數據:有無因測定誤差或檢查錯誤導致之假數據(鋸齒型、离島型). 5.測知分配型態,了解制程有無異常. 6.藉以訂定規格界限:如為常態分布,一般來說,X+4S為規格上限,X-4S為規格下限.直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察1、常见的六种典型直方分布图直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察2、常见的六种典型直方分布图所代表的意义正常型，又称对称型，它的特点是中间高，两边低，左右基本对称，说明工序处于受控状态直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察2、常见的六种典型直方分布图所代表的意义孤岛型，它的特点是在远离分布的地方出现小的直方图形，犹如孤岛，“孤岛”的存在表示在短时间内有异常因素在起作用，使加工条件发生了变化。直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察2、常见的六种典型直方分布图所代表的意义偏向型，它的特点是直方图的顶峰偏向一侧，也叫偏坡型，当技术标准要求是单一侧向时，常出现此种情况，有的是由于操作者的加工习惯引起的。如：在加工轴的时候往往偏大，而在加工孔的时候往往偏小等。直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察2、常见的六种典型直方分布图所代表的意义双峰型，它的特点是有两个高峰。这往往是由于两种不同分布的数据混在一起引起的，例如把两个工人加工的同种产品或两台设备加工的产品混在一起等。发生双峰型应把数据先进行分层，然后再做直方图。直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察2、常见的六种典型直方分布图所代表的意义平顶型，它的特点是直方图呈平顶型，这往往是由于生产过程中有缓慢变化的因素在起作用，如刀具的正常磨损、操作者的疲劳等。应采取措施控制诸因素稳定地处于良好状态。直方图法的观察与分析QC七大手法---直方图法一、直接的图形观察2、常见的六种典型直方分布图所代表的意义（f）锯齿型锯齿型，它的特点是直方图高低参差不齐，但整个图形整体看起来还是中间高两边低，左右对称。造成这种情况，往往不是生产上的问题，主要是分组组数过多或测量仪器精度不够，读数有误等原因引起的。下限SL130上限SL180四.如何依據圖案的分佈狀態判斷1.如圖中顯示中間高,兩邊低,有集中的趨勢,表示規格.重量等計量值的相關特性都處於安全的狀態之下,製品工程狀況良好.如下圖所示:2.如圖中顯示缺齒形圖案,圖形的柱形高低不一呈現缺齒狀態,這種情形一般就來大都是製作直方圖的方法或數據收集(測量)方法不正確所產生.如下圖所示:3.如圖所示為絕壁形,另外一邊拖著尾巴,這種偏態型在理論上是規格值無法取得某一數值以下所產生之故,在品質特性上並沒有問題,但是應檢討尾巴拖長在技術上是否可接受;例治工具的鬆動或磨損也會出現拖尾巴的情形.如下圖所示:4.雙峰型有兩種分配相混合,例如兩臺機器或兩種不同原料間有差異時,會出現此種情形,因測定值受不同的原因影響,應予層別后再作直方圖.5.離散型測定有錯誤,工程調節錯吳或使用不同原材所引一定有異常原存在,只要去除,即可制造出合規格的制品6.高原型不同平均值的分配混合在一起,應層別之后再作直方圖五.與規格值或標準值作比較1.符合規格A.理想型:制品良好,能力足夠.制程能力在規格界限內,且平均值與規格中心一致,平均值加減4倍標準差為規格界限,制程稍有變大或變小都不會超過規格值是一種最理想的直方圖.B.一則無餘裕:制品偏向一邊,而另一邊有餘裕很多,若製程再變大(或變小),很可能會有不良發生,必須設法使製程中心值與規格中心值吻合才好.C.兩側無餘裕:制品的最小值均在規格內,但都在規格上下兩端內,且其中心值與規格中心值吻合,雖沒有不良發生,但若製程稍有變動,說會有不良品發生之危險,要設法提高製程的精度才好.2.不符合規格A.平均值偏左(或偏右)如果平均值偏向規格下限並伸展至規格下限左邊,或偏向規格上限伸展到規格上限的右邊,但製程呈常態分配,此即表示平均位置的偏差,應對固定的設備,機器,原因等方向去追查.上限下限B.分散度過大:實際製程的最大值與最小值均超過規格值,有不良品發生(斜線規格),表示標準差太大,制程能力不足,應針對人員,方法等方向去追查,要設法使產品的變異縮小,,或是規格訂的太嚴,應放寬規格.下限上限C.表示製程之生產完全沒有依照規格去考慮,或規格訂得不合理,根本無法達到規格.下限上限六.直方圖在應用上必須注意事項 1.直方圖可根據由形圖按分佈形狀來觀察製程是否正常. 2.產品規格分佈圖案可與標準規格作比較,有多大的差異. 3.是否必要再進一步層別化.第八章控制图QC七大手法---控制图法第八章控制图 一、概述 二、应用控制图的步骤 三、应用实例 四、控制图的观察与分析概述 控制图与控制图法1、控制图：控制图是在1924年美国质量管理大师休哈特博士所发明，它是一种用来监视、控制质量特性值随时间推移而发生波动的图表。在控制图上有三条横线：中间的一条为中心线(Controlline,简称CL)，一般以蓝色的实线绘制，在上方的一条线称为上控制界限线（UpperControlLimit,简称UCL）在下方的一条线称为下控制界限线(LowerControlLimit,简称LCL)，一般以红色的虚线表示，以表示可接受的变异范围。至于实际产品品质特性的点大都以黑色连线绘制。2、控制图法控制图法是具体应用控制图对生产过程进行分析和控制的一种方法。它的主要作用：A、用于工序分析，即分析工序是否处于控制状态。用于此用途时，应随机抽取样本，搜集数据，绘制控制图，观察与判断工序状态：若发现异常，则追查原因，采取措施，检查效果，并使其标准化、 制度 关于办公室下班关闭电源制度矿山事故隐患举报和奖励制度制度下载人事管理制度doc盘点制度下载 化。B、用于工序控制：用于此用途时，主要是预报与消除工序状态失控，以保持工序处于控制状态，防止不良品产生。C、其他用途：控制图还可以用来调查工序能力指数，以及为质量评定、产品设计、工艺设计积累数据。概述 控制图与控制图法3、品质变异形成的原因：一般在制造的过程中，无论是多么精密的设备、环境，其品质特性一定都会有变动，都无法做完全一样的产品，而引起变动的原因可分为两种，一种是偶然（随机）原因，一种为异常（特殊）原因3.1、偶然(随机)原因(Chancecauses):是指不可避免的原因、非人为的原因、共同性的原因、一般性原因，是属于控制状态的变异。3.2、异常(特殊)原因(Assignablecauses):可避免的原因，人为的原因，特殊性原因，局部性原因等，不可能让其存在，否则会造成很的损失。概述 控制图与控制图法偶然原因与异常原因的比较 分类 变异的情况 影响程度 追查性 过程的改善 偶然原因 系统的一部分，很多，一定有且无法避免 每一个都很微小不明显 不值得追查，追查的成本高，不经济 修改：经常且稳定的制造 异常原因 本质上是局部的，很少或没有，可避免的 有明显的影响 值得追查且可追查到原因，否则，将会造成巨大的损失 创造：经常且稳定的过程。概述 控制图与控制图法4、控制图控制界限的确定：目前大多数国家都是根据休哈特的3Sigma法则来确定控制界限的：取质量特性的平均值做为控制中心线（CL），取质量特性值的平均值加/减三倍的标准偏差做为上、下控制界限线（UCL和LCL），其计算公式为：A、中心控制线（CL）=E（X）B、上控制界限线（UCL）=E（X）+3D（X）C、下控制界限线（LCL）=E（X）-3D（X）式中：X——代表样本统计量E（X）——代表X的平均值D（X——代表X的标准偏差值5、控制图的分类5.1按数据的性质来分类(见下表)控制图的种类－－控制图的种类很多，一般按数据的性质分为计量值控制图、计数值控制图两大类。～ 类别 名称 控制图符号 特点 适用场合 计量值控制图 平均值－极差控制图 x－R 最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算工作量很大。 适用于产品批量较大的工序。 中位数－极差控制图 x－R 计算简便，但效果较差。 适用于产品批量较大的工序。 单值－移动极差控制图 x－RS 简便省事，并能及时判断工序是否处于稳定状态。缺点是不易发现工序分布中心的变化。 因各种原因（时间、费用等）每次只能得到一个数据或希望尽快发现并消除异常原因。 计数值控制图 不合格品数控制图 Pn 较常用，计算简单，操作工人易于理解。 样本容量相等。 不合格品率控制图 P 计算量大，控制线凹凸不平。 样本容量不等。 缺陷数控制图 c 较常用，计算简单，操作工人易于理解。 样本容量相等。 单位缺陷数控制图 u 计算量大，控制线凹凸不平。 样本容量不等。概述 控制图与控制图法5、控制图的分类5.2按控制图的用途来分类,可分为分析用控制图和控制用控制图分析用控制图（初始能力研究阶段）:此种控制图是先有数据,后有控制界限，主要是进行初始能力研究并确定过程控制阶段用控制图。需注意事项：A、初始能力研究时需抽取足够的数据，便于将过程调整到稳定状态。B、一般当过程能力指数Cpk≥1.33（部分过程要求Cpk≥1.67）时才认为能进入过程控制阶段，主要用途包括：a不决定方针用b过程分析用c过程能力研究用d过程控制的准备用控制用控制图（过程控制阶段）：此种控制图由分析用控制图转化而来，是先有控制界限，后有数据。一般等过程调整到稳态后，延长分析用控制图的控制线作为控制用控制图。其主要用途为控制过程的品质（追究原因，消除原因，再预防），如有点子超出控制界限时，则必须立即采取措施。需注意事项：当有因素变化时需重新进行初始能力研究。概述计数值控制图与计量值控制图的应用比较 项目 计量值控制图 计数值控制图 优点 很灵敏，容易调查原因；可及时反应不良，使品质稳定。 所需数据可用简单方法获得；对整体品质状况的了解较方便。 缺点 抽样频度较高，难度/费时较长；数据须测定，且再计算，须有经验的人方可胜任。 无法寻找不良的原因；及时性不足，易延误时机。一、概述质量特性值抽样时间和样本序号UCLCLLCL3倍标准偏差（3σ）3倍标准偏差（3σ）●●●●●●●●●●●控制图的作用 在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态； 在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态； 在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。二、应用控制图的步骤应用步骤如下： 选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等； 选用合适的控制图种类； 确定样本容量和抽样间隔； 收集并记录至少20～25个样本的数据，或使用以前所记录的数据； 计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等； 计算各统计量的控制界限； 画控制图并标出各样本的统计量； 研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态； 决定下一步的行动。控制图控制界限线的计算公式-I～～x 图别 中心线（CL） 上控制界限（UCL） 下控制界限（LCL） －R R ＋A2D4 －A2D3 x－R R ＋m3A2D4 －m3A2D3 x－R xRS ＋2.6593.267 －2.659不考虑控制图控制界限线的计算公式－II＋3－33n＋ 图别 中心线（CL） 上控制界限（UCL） 下控制界限（LCL） P Pn u c控制系数选用表 n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308 D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777 E2 2.660 1.772 1.457 1.290 1.134 1.109 1.054 1.010 0.975 m3A2 1.880 1.187 0.796 0.691 0.549 0.509 0.430 0.410 0.360 D3 － － － － － 0.076 0.136 0.184 0.223 d2 1.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.970 3.087三、应用实例某公司新安装一台装填机。该机器每次可将5000g的产品装入固定容器。规范要求为5000（g）。＋0＋50－－使用控制图的步骤如下：多装量（g）和样本统计量 样本号 x1 x2 x3 x4 x5 ∑x x R 1 47 32 44 35 20 178 35.6 27 2 19 37 31 25 34 146 29.2 18 3 19 11 16 11 44 101 20.2 33 4 29 29 42 59 38 197 39.4 30 5 28 12 45 36 25 146 29.2 33 6 40 35 11 38 33 157 31.4 29 7 15 30 12 33 26 116 23.2 21 8 35 44 32 11 38 160 32.0 33 9 27 37 26 20 35 145 29.0 17 10 23 45 26 37 32 163 32.6 22 11 28 44 40 31 18 161 32.2 26 12 31 25 24 32 22 134 26.8 10 13 22 37 19 47 14 139 27.8 33 14 37 32 12 38 30 149 29.9 26多装量（g）和样本统计量＝ 样本号 x1 x2 x3 x4 x5 ∑x x R 15 25 40 24 50 19 158 31.6 31 16 7 31 23 18 32 111 22.2 25 17 38 0 41 40 37 156 31.2 41 18 35 12 29 48 20 144 28.8 36 19 31 20 35 24 47 157 31.4 27 20 12 27 38 40 31 148 29.6 28 21 52 42 52 24 25 195 39.0 28 22 20 31 15 3 28 97 19.4 28 23 29 47 41 32 22 171 34.2 25 24 28 27 22 32 54 163 32.6 32 25 42 34 15 29 21 141 23.2 27 累计 746.6 686 平均 X＝29.86 R＝29.86 计算各样本平均值（x）和各样本极差的平均值（R）。＝＝∑xkR＝∑Rk 计算统计量的中心值和控制界限。中心值CL＝＝29.86（g）UCL＝＋A2R≈45.69（g）图：LCL＝—A2R≈14.03（g）注：A2为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。 计算各统计量的控制界限（UCL、LCL）。LCL＝D3=0注：D3为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。中心值CL＝＝27.44（g）UCL＝D4≈58.04（g）注：D4为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。R图： 画控制图一般放在上方，R图放在下方；横轴表示样本号，纵轴表示质量特性值和极差。样本号51015202502040602030405020极差RUCL＝45.69CL＝29.86LCL＝14.03UCL＝58.04CL＝27.44n＝5●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 控制图没有出现越出控制线的点子，也未出现点子排列有缺陷（即非随机的迹象或异常原因），可以认为该过程是按预计的要求进行，即处于统计控制状态（受控状态）。 在不对该过程做任何调整的同时，继续用同样的方法对多装量抽样、观察和打点。如果在继续观察时，控制图显示出存在异常原因，则应进一步分析具体原因，并采取措施对过程进行调整。四、控制图的观察与分析点子没有超出控制线（在控制线上的点子按出超出处理），控制界限内的点子排列无缺陷，反映工序处于控制状态，生产过程稳定，不必采取措施。 控制图上的点子出现下列情形之一时，即判断生产过程异常： 点子超出或落在控制线上； 控制界线内的点子排列有下列缺陷：管制圖的判讀:滿足下列條件,即可認為制程是在管制狀態: 1.多數之點子集中在中心線附近. 2.少數之點子落在管制界限附近. 3.點之分布呈隨機狀態,無任何規則可循. 4.沒有點子超出管制界限之外.87非管制狀態: 1.點在管制界限的線外(誤判率為0.27%) 2.點雖在管制界限內,但呈特殊排列.(見附圖)883.管制圖上的點雖未超出管制界限,但點的出現有下列法時,就判斷有異常原因發生.(a)點在中心線的單側連續出現7點以上時(b)出現的點連續11點中有10點,14點中有12點,17點中14點,20點中16點出現在中心線的單側時©七點連續上升或下降的傾向時(d)出現的點,連續3點中有2點,7點中有3點,10點中有4點出現在管制界限近旁(2δ線外)時(e)出現的點,有周期性變動時(f)3點中有2點在A區或A區以外者(g)5點中有4點在B區或B區以外者94(h)有8點在中心線之兩側,但C區並無點子者(i)連續14點交互著一升一降者9596(j)連續15點在中心線上下兩側之C區者9798(k)有1點在A區以外者四、控制图的观察与分析－缺陷●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 缺陷 图例 链状况－连续七点以上在中心线同一侧出现。 趋势状况－连续七点以上上升或下降。四、控制图的观察与分析－缺陷UCLCLLCL●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 缺陷 图例 周期状况 接近控制界限状况－在连续三点中至少有两点接近控制界限。四、控制图的观察与分析应用控制图的常见错误：在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作；在工序能力不足时，即在CP＜1的情况下，就使用控制图管理工作；用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线；仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用；不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常；当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线；画法不规范或不完整；在研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。管制圖與直方圖的區別: 11.管制圖控制時間段.直方圖控制時間點. 22.管制圖反映的Cpk是動態的Cpk. 直方圖反映的Cpk是靜態的Cpk. 33.“直方圖是管制圖的基礎,管制圖是直方圖的升華.”29本章思考一、思考1、什么是控制图，什么是控制图法？2、控制图由哪些项目构成？3、控制图有哪些类别？常用的是两种类型的控制图？本章思考4、控制图的控制界限线如何确定？5、绘制控制图分哪几点个步骤？5、如何观察与分析控制图？二、练习题（见下页）某灯泡厂为了控制220V/60W普通灯泡的电功率指标，从生产班次中随机抽取20组样本，每个样本组由5只样品组成，其测量结果如下表，试绘制X-R控制图。 样本组号 灯泡电功率测试数据 平均值 极差 X1 X2 X3 X4 X5 1 69.39 60.28 59.62 60.50 59.73 2 59.62 61.38 60.28 61.82 58.96 3 60.50 61.60 59.5 59.73 61.05 4 60.72 59.95 61.27 60.50 60.17 5 62.15 61.05 60.50 61.27 62.15 6 61.82 61.38 61.27 60.94 60.28 7 60.39 60.94 60.72 60.72 60.94 8 59.95 59.40 59.40 59.40 59.62 9 60.39 60.72 59.40 60.39 59.84 10 61.82 60.28 60.83 61.82 61.82 11 59.02 58.52 59.29 59.62 60.28 12 62.19 62.80 58.40 61.93 61.80 13 60.61 61.38 60.72 61.60 61.27 14 60.72 61.49 60.72 60.94 61.94 15 59.84 59.95 59.45 57.10 61.50 16 60.78 59.40 59.84 60.50 60.50 17 58.08 60.61 61.60 61.71 61.71 18 60.50 60.50 60.94 60.61 61.05 19 59.20 60.78 59.43 59.54 57.70 20 61.72 61.16 60.72 60.06 60.39 K=20n=100QC七大手法在PDCA手法中的应用 阶段 步骤 方法应用 阶段 步骤 方法应用 P 1 找出存在的问题 1、应用排列图找存在的主要问题；2、应用直方图法分析工序能力状况（Cp=?)3、应用控制图法分析工序状态是否正常。 D 5 执行措施计划 认真落实措施，严格按计划实施 2 分析产生问题的原因 1、应用因果图法进行问题原因分析；2、应用相关图法分析相关与否？ C 6 检查计划实施效果 1、应用排列图法检查A类问题是否改变？2、应用直方图法检查工序能力是否提高？3、应用控制图法检查工序是否恢复正常状态？ 3 找出产生问题的主要原因 1、应用排列图法找出A类项目；2、应用相关图法找出强相关的因素。 A 7 总结经验巩固成果 把工作结果标准化，要特别注意审查：1、操作规程（标准）；2、检查规程（标准）；3、各种规章制度的修订与制定 4 制定措施计划 具体回答“5W1H”Why?What?Where?When?Who?How? 8 提出尚存在的遗留问题 转到下一个循环（又从第一步开始）第五节过程能力一、过程能力二、过程能力指数三、过程能力指数的评定四、提高过程能力指数的途径五、过程能力调查一、过程能力－－过程能力是指生产过程在一定时间内处于统计控制状态下制造产品的质量特性值的经济波动幅度，它又叫加工精度。用“B”表示。－－从兼顾全面性和经济性的角度，一般取：B＝6σ（99.73%）－－过程能力是描述加工过程客观存在着分散的一个参数。二、过程能力指数－－过程能力指数是反映过程能力满足产品质量标准（规范、公差等）能力的参数。一般记做CP。－－过程能力指数是技术要求和过程能力的比值。CP＝技术要求过程能力TTUTLMμM：公差分布中心μ：样本分布中心T：公差范围TU：上偏差TL：下偏差二、过程能力指数－双侧公差MMTεTUTLCPT6σ＝TU－TL6σ＝CPKT－2ε6σ＝ε＝M－CPTU－TL6σ＝ 图例 计算公式 例题 与M重合 某零件质量要求为20±0.15，抽样100件，测得：＝20.00mmσ＝0.05mm＝1 与M不重合 某零件质量要求为20±0.15，抽样100件，测得：＝20.05mm，σ＝0.05mm则：M＝20.00＝0.05＝0.67二、过程能力指数－单侧公差TU 图例 计算公式 例题 给定公差上限 某部件清洁度的要求不大于95mg，抽样结果得：＝48mgσ＝12mg＝1.33 给定公差下限 某金属材料抗拉强度的要求不得少于32kg/cm2，抽样后测得：＝38kg/cm2σ＝1.8kg/cm2＝1.11二、过程能力指数注：K为给出双侧公差且分布中心与公差中心偏离时的平均值偏离度，它是平均值偏离量ε与公差一半的比值，即：K＝ε/（T/2）。当K≥1时，认为CPK＝0。分布中心的偏离，会影响工序的加工精度。针对不同情况，其处理方法如下表： 过程能力指数CP 偏离度K（％） 对分布中心是否采取措施 1.33≤CP ≤12.5 不必要 1.00≤CP＜1.33 12.5＜K≤25 注意观察其变化，必要时采取措施 0.67≤CP＜1.00 25＜K≤50 要采取措施 CP＜0.67 50＜K 要采取纠正措施，或停止作业三、过程能力指数的评定过程能力等级评定表 范围 等级 判断 措施 CP≥1.67 特级 过程能力过剩 为提高产品质量，对关键或主要项目再次缩小公差范围；或为提高效率、降低成本而放宽波动幅度，降低设备精度等级等。 1.67＞CP≥1.33 1级 过程能力充分 当不是关键或主要项目时，放宽波动幅度；降低对原材料的要求；简化质量检验，采用抽样检验或减少检验频次。 1.33＞CP≥1 2级 过程能力尚可 必须用控制图或其他方法对工序进行控制和监督，以便及时发现异常波动；对产品按正常规定进行检验。 1＞CP≥0.67 3级 过程能力不足 分析分散程度大的原因，制定措施加以改进，在不影响产品质量的情况下，放宽公差范围，加强质量检验，全数检验或增加检验频次。 0.67＞CP 4级 过程能力严重不足 一般应停止继续加工，找出原因，改进工艺，提高CP值，否则全数检验，挑出不合格品。四、提高过程能力指数的途径根据公式可知，影响过程能力指数有3个变量： 产品质量规范（公差范围T）; 过程加工的分布中心与公差中心的偏移量ε； 过程加工的质量特性分散程度，即标准偏差σ。 调整过程加工的分布中心，减少中心偏移量。通过收集数据，进行统计分析，找出大量连续生产过程中由于工具磨损、加工条件随时间逐渐变化而产生偏移的规律，及时进行中心调整，或采取设备自动补偿偏移或刀具自动调整和补偿等； 根据中心偏移量，通过首件检验，可调整设备、刀具等的加工定位装置； 改变操作者的孔加工偏向下差及轴加工偏向上差大那大倾向性加工习惯，以公差中心值为加工依据； 配置更为精确的量规，由量规检验改为量值检验，或采用高一等级的量具检测。 提高过程能力，减少程度。 修订工序，改进工艺方法，修订操作规程，优化工艺参数，补充增添中间工序，推广应用新材料、新工艺、新技术； 检修、改造或更新设备，改造、增添与公差要求相适应的精度较高的设备； 增添工具工装，提高工具工装的精度； 改变材料的进货周期，尽可能减少由于材料进货批次的不同而造成的质量波动； 改造现有的现场条件，以满足产品对现场环境的特殊要求； 对关键工序、特种工艺的操作者进行技术培训； 加强现场的质量控制，设置过程质量控制点或推行控制图管理，开展QC小组活动；加强质检工作。 修订公差范围修订公差范围，其前提条件是必须保证放宽公差范围不会影响产品质量。在这个前提条件下，可以对不切实际的过高的公差要求进行修订，以提高过程能力指数。在工序加工分析时，减少中心偏移量的防误措施，在技术上、操作上比较容易实现，同时也不必为此花费太多的人力、物力和财力，因此把它作为提高过程能力指数的首要措施。只有当中心偏移量ε＝0，而CP值仍然小于1时，才考虑提高过程能力，减少过程加工的分散程度或考虑是否有可能放宽公差范围。放宽公差范围必须不影响产品质量，不影响用户使用效果。五、过程能力调查 过程能力调查的意义过程能力调查－了解和掌握过程能力的活动。通过工序标准化，消除工序中的异常因素，发现和解决质量问题，经济合理地选择和确定工艺标准和操作标准。五、过程能力调查 过程能力调查的程序 明确调查目的； 选择调查对象； 确定调查方法； 工序的标准化； 严格按照各项标准进行作业； 收集数据； 画直方图或分析用的控制图； 判断过程是否处于控制状态； 计算过程能力指数； 处理。五、过程能力调查 过程能力调查的方法－－直方图法：可以通过直方图的分散范围同公差范围比较，简单而直观地判断过程能力能否满足质量要求；简便计算出过程能力指数CPK，为分析过程中系统因素的影响提供依据。但直方图不能看出质量特性值随时间变化的情况，有时因为在样本中包含特性值特大和特小的样本，使σ较大，过程能力指数偏低。－－控制图法：可反映较长时间内过程处于稳定状态的质量波动状况，排除了系统因素的影响，因而其分布的σ较小，比较准确可靠。－－一般情况，多用直方图法进行过程能力调查，并辅以控制图法。明确调查目的质量信息（设计、市场质量、检查）的收集确定调查方法工序标准化确定测试与抽样检查方法确定调查计划运作并收集数据分析数据稳定状态过程能力分析过程能力非常充裕设法降低成本采取措施决定调查范围、分层方法、调查方法、调查期间取样方法、样本含量等5M1E标准的确定明确必要性与目标落实：负责单位、完成期限、责任者、方法按计划作业，防止差错，记录条件变化作直方图、控制图并判定稳定性不稳定状态追查不稳定原因计算并分析CP过程能力不足过程能力充分追查原因原因不明或因技术、经济原因无法采取措施研究修改标准（公差）或确定全检考虑简化检查方法，确认过程能力，进行过程控制确定报告书PDCA第六节SPC的应用误区 误区一：没能找到正确的控制点。不知道哪些点要用控制图进行控制，花费大量的时间与人力,在不必要的点上进行控制。熟不知，SPC只应用于重点的尺寸（特性的）.那么重点尺寸/性能如何确定呢？通常应用FMEA的方法开发重要控制点，一般严重度为8或以上的点，都是需要考虑的对象。如果客户有特殊要求,也需将客户的要求纳入控制范围。第六节SPC的应用误区 误区二：没有适宜的测量工具。计量型控制图需要用测量工具取得控制特性的数值，控制图对测量系统有很高的要求。通常，我们要求GR&R不大于10%，而在进行测量系统分析之前，要事先确认测量仪器的分辨力，要求测量仪器具有能够分辨出过程变差的十分之一到五分之一的精度，方可用于过程的分析和控制。而很多公司勿略了这一点，导致做出来的控制图没办法有效的应用,甚至造成误导。 第六节SPC的应用误区 误区三：没有进行初始能力研究，直接用于控制。控制图的应用分为两个阶段:初始能力研究阶段和过程控制阶段。在进行过程控制之前,一定要进行初始能力研究。初始能力研究的目的是确定过程是否稳定，是否可预测，并且看过程能力是否符合要求，从而了解过程是否存在特殊原因，普通原因的变差是否过大等致关重要的过程信息。过程只有在稳定，并且过程能力可以接受的情况下，才可进入控制状态。  第六节SPC的应用误区 误区四：初始能力研究与控制脱节在完成初始能力研究后，如果我们认为过程是稳定的且过程能力可接受，那么，就可以进入过程控制状态。过程控制时，是先将控制限画在控制图中，然后依抽样的结果在控制图上进行描点。那么，控制时控制图的控制限是怎么来的呢？其实控制图中的控制限是通过初始能力研究得来的，也就是说，初始能力研究成功后，控制限要延用下去，用于过程控制。很多公司没能延用分析得来的控制限，这样，控制图就不能表明过程是稳定与受控的，应用也就没有意义。   第六节SPC的应用误区 误区五：控制图没有记录重大事项要知道，控制图所反应的是“过程”的变化。生产的过程输入的要素为5M1E（人、机、料、法、环、量），5M1E的任何变化都可能对生产出来的产品造成影响。换句话说，如果产品的变差过大，那是由5M1E其中的一项或多项变动所引起的。如果这些变动会引起产品平均值或产品变差较大的变化，那么，这些变化就会在XBAR图或R图上反映出来，我们也就可以从控制图上了解过程的变动。发现有变异就是改善的契机，而改善的第一步就是分析原因，那么，5M1E中的哪些方面发生了变化呢？我们可以查找控制图中记录的重大事项，就可以明了。所以，在使用控制图的时候，5M1E的任何变化，我们都要记录在控制图中相应的时段上。第六节SPC的应用误区 误区六：不能正确理解XBAR图与R图的含义当我们把XBAR-R控制图画出来之后，我们到底能从图上得到哪些有用的信息呢？这要从XBAR及R图所代表的意义来进行探讨。首先，这两个图到底先看哪个图？为什么？R反应的是每个子组组内的变差，它反映了在收集数据的这个时间段，过程所发生的变差，所以他代表了组内固有的变差；XBAR图反映的是每个子组的平均值的变化趋势，所以其反映的是组间的变差。组内变差可以接受时，表明分组是合理的；组间变差没有特殊原因时，表明我们在一段时间内，对过程的控制是有效的、可接受的。所以，我们一般先看R图的趋势，再看XBAR图。第六节SPC的应用误区 误区七：控制限与规范界限混为一谈当产品设计出来之后，规范界限就已经定下来了；当产品生产出来后，经过初始能力研究，控制图的控制限也定出来了。规范界限是由产品设计者决定的，而控制限是由过程的设计者决定的，是由过程的变差决定的。控制图上点的变动只能用来判断过程是否稳定受控，与产品规格没有任何的联系，它只决定于生产过程的变差。当西格玛小时，控制限就变得比较窄，反之就变得比较宽，但如果没有特殊原因存在，控制图中的点超出控制限的机会只有千分之三。而有些公司在画控制图时，往往画蛇添足，在控制图上再加上上下规格限，并以此来判产品是否合格，这是很没有道理，也是完全没有必要的。 第六节SPC的应用误区 误区八：不能正确理解控制图上点子变动所代表的意思我们常常以七点连线来判定过程的异常，也常用超过三分之二的点在C区等法则来判断过程是否出现异常。如果是作业员，只要了解判定准则就好了；但作为质量工程师，如果不理解其中的原委，就没有办法对这些情况作出应变处理。那么这么判定的理由是什么呢？其实，这些判定法则都是从概率原理作出推论的。比如，我们知道，如果一个产品特性值如果呈正态分布，那么，点落在C区的概率约为4.5%，现在有三分之二的点出现在4.5%的概率区域里，那就与正态分布的原理不一致了，不一致也就是我们所说的异常。第六节SPC的应用误区 误区九：没有将控制图用于改善大部分公司的控制图都是应客户的要求而建立，所以，最多也只是用于监视与预防过程特殊原因变异的发生，很少有用于过程改善的。其实，当控制图的点显示有特殊原因出现时，正是过程改善的契机。如果这个时候我们从异常点切入，能追溯到造成异常发生的5M1E的变化，问题的症结也就找到了。用控制图进行改善时，往往与分组法、层别法项结合使用，会取得很好的效果。第六节SPC的应用误区 误区十：控制图是品保的事情 SPC成功的必要条件，是全员培训。每一个人员，都要了解变差、普通原因、特殊原因的观念，与变关有关的人员，都要能看懂控制图，技术人员一定要了解过度调整的概念等。如果缺乏必要的培训，控制图最终只会被认为是品保人员的事，而其实我们知道，过程的变差及产品的平均值并不由品保决定，变差与平均值更多的是由生产过程设计人员及调机的技术人员所决定的。如果不了解变差这些观念，大部分人员都会认为：产品只要符合要求就行了！显然，这并不是SPC的意图。所以，只有品保在关注控制图是远远不够的， 我们需要全员对控制图的关注。