qc七大手法培訓(xùn)通用課件[通用]

1、 培訓(xùn)內(nèi)容七大手法一、檢查表二、層別法三、柏拉圖四、因果圖五、直方圖六、散點(diǎn)圖七、管制圖、什么叫檢查表 為了獲取數(shù)據(jù)并加以整理，必須采用某種手法，以方便的記錄有關(guān)數(shù)據(jù)，并且 以便于整理的方式把這些數(shù)據(jù)集中起來檢查表就是適應(yīng)這種需要而設(shè)計(jì)出來的 一種表格；通過檢查表，只需進(jìn)行簡(jiǎn)單的檢查（確認(rèn)），就能收集到各種信息。、檢查表的種類 不合格項(xiàng)檢查表 不合格位置檢查表 不合格原因檢查表 工序分布檢查表(三)、制作要點(diǎn) 確定制作什么類型的表， 明確制作目的 充分分析分類的項(xiàng)目 記錄要以簡(jiǎn)單為佳一、檢 查 表 檢 查 表 年 月 日： 產(chǎn)品名稱： 工廠名稱： 工 序： 系 名： 檢查總數(shù)： 檢查員姓名：一

2、.什么叫層別法 層別法是指“根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)，把整體分為幾個(gè)部分”。在QC的場(chǎng)合下，通常將根據(jù)所具有的共同點(diǎn)或特點(diǎn)（如不良的現(xiàn)象或原因等）把全部數(shù)據(jù)分成幾組的做法稱為層別法。 二、層別法例如 照相機(jī)組裝工序的數(shù)據(jù)表對(duì)2月1日至2月5日間所發(fā)生的91件不良品按“日期、星 期”和“不良項(xiàng)目”進(jìn)行如下分類。 按日期分類 按不良項(xiàng)目分類 2/1（星期一）：18件 螺絲松動(dòng)： 33件 動(dòng)作不良：5件 2/2（星期二）：20件 里程表有灰塵：12件 縫隙不良：3件 2/3（星期三）：20件 外面?zhèn)?18件 零件掉落：3件 2/4（星期四）：17件 焊接不良： 5件 外面臟污：2件 2/5（星期五）：16件

3、 粘接不良： 10件 對(duì)照相機(jī)組裝工位發(fā)生的不良品，按“日期”和“不良項(xiàng)目”分類。二：分層的方法 進(jìn)行分層時(shí)，原則上必須選擇對(duì)特性（結(jié)果）產(chǎn)生影響的要素，作為分層的標(biāo)準(zhǔn)（項(xiàng)目）。 層別法可以說是“收集和整理數(shù)據(jù)時(shí)所必須遵循的一種基本思考方法”。 層別法的思考方法也被下列的一些手法采納：*排列圖是把分層后的數(shù)據(jù)表示為柱圖進(jìn)而按大小順序排列、標(biāo)出累計(jì)曲線后所形成的圖。*特性要因圖也是在對(duì)原因系列（要因）按大骨、中骨、小骨進(jìn)行分層之后形成的。*記錄用的數(shù)據(jù)表也對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分層，可以方便的收集數(shù)據(jù)。 柏拉圖是十九世紀(jì)意大利的經(jīng)濟(jì)學(xué)家柏拉特就當(dāng)時(shí)國民的財(cái)產(chǎn)與所得的分布曲線考慮出來的一種反映其特征的法則。并

4、因此發(fā)現(xiàn)了財(cái)產(chǎn)的絕大部分為一小部分人所擁有，大部分的國民處于貧困狀態(tài)。勞倫斯為了表現(xiàn)所得分布的不平等，用累積度數(shù)的百分率曲線表示出了這一現(xiàn)象，取名為勞倫斯曲線。 對(duì)于這個(gè)柏拉特法則，美國的朱蘭博士認(rèn)為可以應(yīng)用于品質(zhì)管理，推薦把它用在不良對(duì)策中發(fā)現(xiàn)重大問題。即：不良損失額中的大部分被幾個(gè)項(xiàng)目的不良所占據(jù)。剩下的及少部分由多數(shù)的不良項(xiàng)目占有。如果對(duì)前者的不良項(xiàng)目制定不良對(duì)策予以實(shí)施，即可大幅度的降低成本。財(cái)產(chǎn)的累積百分率1001000勞倫斯曲線人口的累積百分率三、柏拉圖 什么叫柏拉圖 在制造過程中，總會(huì)出現(xiàn)一些不良的情況。將這些不良項(xiàng)目按數(shù)據(jù)的大小順序自左向右進(jìn)行排列而列出的圖。從圖中我們可以看出

5、哪些項(xiàng)目有問題，影響的程度如何，我們可以針對(duì)重要的項(xiàng)目進(jìn)行調(diào)查、分析，采取可行的改善措施。柏拉圖就是利用統(tǒng)計(jì)的手法，以圖的形式將這些不良現(xiàn)象表現(xiàn)出來。 照相機(jī)組裝工序不良項(xiàng)目檢查表為制作排列圖而進(jìn)行的計(jì)算制作柏拉圖不良件數(shù)不良比率不良項(xiàng)目 什么叫特性要因圖（因果圖、魚骨圖、石川圖） 特性要因圖是一種用于分析質(zhì)量特性（結(jié)果）與可能影響質(zhì)量特性的因素（原因）的一種工具。 四、特性要因圖因果圖的的用途： 分析因果關(guān)系； 表達(dá)因果關(guān)系； 通過識(shí)別癥狀、分析原因、尋找措施，促進(jìn)問題解決。大骨小骨孫骨中骨主 要原 因結(jié) 果主骨 特性要因圖的制作方法 應(yīng)盡可能讓更多的有關(guān)人員參與特性要因圖制作，充分理解問題

6、是什么，并按 下列步驟總結(jié)大家的意見。步驟1確定作為問題的特性特性是指不良率、尺寸偏差等品質(zhì)方面的情況，是結(jié)果。效率、成本、安全、人際關(guān)系等目前被做為問題的項(xiàng)目，可視為結(jié)果具體地表述為所掌握的事實(shí)。步驟2寫出特性并畫出椎骨把特性寫在右側(cè)，加上方框“ ”；然后從左往右畫一條帶箭頭的粗線，稱之為椎骨。步驟3寫出構(gòu)成大骨的要因從影響特性的要因中，找出涵蓋面較廣的要因，將其填入大骨處。若代表大骨的特性與物品有關(guān)，較簡(jiǎn)便的歸納方法是列舉出4M（作業(yè)人員、機(jī)械、作業(yè)方法、材料）。除此之外，還可加上測(cè)定、環(huán)境等因素。將不同的工序（如粗加工、前加工、后加工等）作成大骨，也是可以的。步驟4針對(duì)每根大骨不斷探詢“

7、為什么”，畫出“中骨”“小骨”“細(xì)骨”在畫中骨、小骨、細(xì)骨時(shí)，須對(duì)要因進(jìn)行分解，直至可以采取行動(dòng)。一般說來，在小骨上即可采取行動(dòng)。步驟5將被視為對(duì)特性有很大影響的要因用圓圈標(biāo)出來理想的做法是，通過對(duì)數(shù)據(jù)的解析（驗(yàn)證）把握各項(xiàng)要因的影響程度。如沒有數(shù)據(jù)，可以通過舉手表決的形式把有關(guān)人員的意見總結(jié)起來。在這種情況下，每個(gè)人可舉手2次左右。步驟6寫上圖的名稱、產(chǎn)品名稱、制作年月日、參與制作人員的姓名 制作時(shí)的注意事項(xiàng) 集思廣益的制作 在制作特性要因圖過程中，QC小組全體成員的積極參與，充分的交換意見，即真正做到集思廣益，是至關(guān)重要的。 特性和原因因素盡可能表述得簡(jiǎn)潔具體 不要用長篇文章來表述，只用一

8、兩句短語表述出來。特性和要因（結(jié)果和原因）關(guān)系需采用大家都能理解的表述形式。 更具體地追查原因 反復(fù)的問“為什么”，不僅只注意大骨、中骨，追查要因須深入到小骨、細(xì)骨的層次?！緦?shí)施大腦風(fēng)暴法（Brain Storming）的注意事項(xiàng)】 *絕對(duì)不可進(jìn)行好壞評(píng)判。 *無所顧及的各抒己見。 *在他人意見的基礎(chǔ)上，提出更好的意見，形成連 鎖反應(yīng)三個(gè)臭皮匠頂一個(gè)諸葛亮。 *意見數(shù)量越多越好。 大骨：48； 中骨：45； 小骨：23； 細(xì)骨：視情形而定*有時(shí)候被認(rèn)為沒有價(jià)值的意見卻是重要的原因。*一旦自己的意見被他人忽視，就會(huì)不再提意見了。必須注意上述情況?！纠?焊接不良多 列舉作為原因的要因 減少焊接不

9、良 提示針對(duì)要因的對(duì)策方案 特性舉例說明： 作業(yè)者作業(yè)疏忽不熟練作業(yè)程序顛倒自行變更 作為程序方法公差錯(cuò)誤作業(yè)條件 未注明材料硬度不符 規(guī)定尺寸過大機(jī)械震動(dòng)不穩(wěn)精度不夠控制過路 故障潤滑不良機(jī)器組不良率高五、直方圖（1）直方圖定義直方圖可表示測(cè)量數(shù)據(jù)（尺寸、重量、時(shí)間等計(jì)量值）具有怎樣的偏差（分布），且容易把握整體情況。直方圖也稱為柱狀圖。頻度數(shù)SLSU27.533.539.5n=100=33.6s=2.98Cp=1.30Cpk=1.10(2)直方圖的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)的分布形狀 數(shù)據(jù)的中心位置 數(shù)據(jù)分散的大小 數(shù)據(jù)和規(guī)格的關(guān)系 把握分布的形態(tài) 直方圖最基本的使用方法是把握分布的形態(tài)。一目了然(3)直

10、方圖的用途 調(diào)查分散和偏離的原因 通過比較用4M等分層的直方圖，可以了解分散和偏離的原因。 通過與規(guī)格相比較，可了解是否有問題。 記入規(guī)格值后，就可以了解相對(duì)于規(guī)格的分散、不良的發(fā)生狀況。 研究改善前后的效果將其用于解決工作現(xiàn)場(chǎng)的問題后，就能很清楚地了解平均值和分散的改善。工序異常出現(xiàn)雙峰、孤島等不規(guī)則形狀(4)直方圖的制作方法*舉例* 某制藥公司9月1日至9月30日制造了一批感冒藥品,約1萬個(gè)，每天抽取5個(gè)，對(duì)重量進(jìn)行測(cè)定，取得下列數(shù)據(jù)： （標(biāo)準(zhǔn)為13.751.05g）感冒藥品的重量（g)A13.814.213.913.713.613.813.813.614.814.0B14.214.113

11、.514.314.114.013.014.213.913.7C13.414.314.214.114.013.713.814.813.813.7D14.213.713.814.113.514.114.013.614.314.3E13.914.514.013.315.013.913.513.913.914.0F14.112.913.914.113.714.014.113.713.814.7G13.614.014.014.414.013.214.513.913.714.3H14.613.714.713.613.914.813.614.014.213.5I14.414.013.714.113.513.

12、914.014.714.214.8J13.114.414.414.914.414.513.813.314.514.0程序1收集數(shù)據(jù) 9月1日30日之間，每天抽取5個(gè)藥品B，測(cè)定重量得到100個(gè)數(shù)據(jù)。 (n=100）程序2查找所有數(shù)據(jù)中的最大值Xmax和最小值Xmin。A13.814.213.913.713.613.813.813.614.814.0B14.214.113.514.314.114.013.014.213.913.7C13.414.314.214.114.013.713.814.813.813.7D14.213.713.814.113.514.114.013.614.314.3E1

13、3.914.514.013.315.013.913.513.913.914.0F14.112.913.914.113.714.014.113.713.814.7G13.614.014.014.414.013.214.513.913.714.3H14.613.714.713.613.914.813.614.014.213.5I14.414.013.714.113.513.914.014.714.214.8J13.114.414.414.914.414.513.813.314.514.0*從加上標(biāo)記的數(shù)據(jù)中找到最大值和最小值。 全距是指原始數(shù)據(jù)中最大值和最小值之間的差。 組距是指全距除以組數(shù)所得的

14、值。程序3決定組數(shù) 把包含最大值和最小值的所有數(shù)據(jù)，平均分成若干組。組數(shù)大體上是數(shù)據(jù)總數(shù)的平方根。假設(shè)的組數(shù)：K= = =10 不是整數(shù)的情況下，四舍五入成整數(shù)。在此我們?yōu)樽鲌D方便取 K=11。程序4明確測(cè)定單位（測(cè)定值的最小刻度） 測(cè)定單位是指所有數(shù)據(jù)間差的最小值：所舉事例的測(cè)定單位是0.1克。（測(cè)定單位應(yīng)該在收集數(shù)據(jù)時(shí)就已經(jīng)知道了）程序5計(jì)算全距（極差）和組距全距：R= Xmax- Xmin=14.9-12.9=2組距：h= R/K=2/11=0.18180.2程序6確定各組界限 如果組界限值和數(shù)據(jù)的值相同，就不知道那個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)該計(jì)入上、下哪個(gè)區(qū)間了。 所以，組界限值要用測(cè)定單位的1/2大小

15、來表示。 因此，第一組的下界限值可以下面的方法計(jì)算出來。第一組的下界限值=最小值- =12.9- =12.85 包含最小值12.9包含最大值15.0第一組的上界限值=第一組的下界限值+組距h，其他組界值依次類推。程序7制作頻數(shù)表No各組的上下界限值組中值 X頻數(shù)統(tǒng)計(jì)頻數(shù) f112.8513.0512.95/2213.0513.2513.15/2313.2513.4513.35/3413.4513.6513.55/ / /11513.6513.8513.75/ / / /18613.8514.0513.95/ / / / /24714.0514.2514.15/ / / /16814.2514.

16、4514.35/ /10914.4514.6514.55/51014.6514.8514.75/ /71114.8515.0514.95/2合計(jì)-n=100注：組中值 X=（上界限值+下界限值）/ 27合計(jì)50105214.9514.8515.051111228414.7514.6514.8510402021014.3514.2514.458161611614.1514.0514.25718-18-11813.7513.6513.85544-22-21113.5513.4513.65432-8-4213.1513.0513.25250-10-5212.9512.8513.0514502730-

17、3u15514.5514.4514.65902413.9513.8514.056-9313.3513.2513.453u.f頻數(shù)f組中值X各組上下界限值No依據(jù)頻數(shù)表求 X（平均值）和s（標(biāo)準(zhǔn)偏差）的輔助計(jì)算表u2.f把有最大 f 值的一組的組中值指定為0，即u=0。u的表達(dá)式：u=（X-Xu=0）/ h求 X（平均值）和s（標(biāo)準(zhǔn)偏差）頻數(shù)X = Xu=0 + h（uf / n）=13.95+0.2（22/100）=13.994程序8程序9制作直方圖頻數(shù)n=100X=13.994s=0.416SU=14.80SL =12.70XM=13.75過程能力指數(shù)圖解 如果Cp=1，規(guī)格的寬度和標(biāo)準(zhǔn)偏差

18、（S）6相同，99.7%是良品。標(biāo)準(zhǔn)偏差s6規(guī)格的寬度：SU-SL標(biāo)準(zhǔn)偏差sABSLSU(5)過程能力分析過程能力即統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)（穩(wěn)態(tài)）下所能達(dá)到的最小變差。過程能力反映了穩(wěn)態(tài)下該過程本身所表現(xiàn)的最佳性能（分布寬度最?。：頻數(shù)產(chǎn)品重量的直方圖bacSL=12.70SU=14.80規(guī)格中心值:M=13.75平均值X=13.994規(guī)格寬度B：有偏差情況的過程能力分析：工序能力指數(shù)規(guī)格不良率的關(guān)系規(guī)格的寬度（兩側(cè)）不良率工序能力判斷備注Cp1.67標(biāo)準(zhǔn)偏差的10倍以上0.000057%不良率過剩即使產(chǎn)品的偏差增大也沒有問題，要考慮簡(jiǎn)化管理和降低成本的方法。1.67Cp1.33標(biāo)準(zhǔn)偏差的8倍以上1

19、0倍以下0.0063%不良率0.000057%足夠理想狀態(tài)，維持現(xiàn)狀。1.33Cp1.00標(biāo)準(zhǔn)偏差的6倍以上8倍以下0.27%不良率0.0063%尚可認(rèn)真進(jìn)行工序管理，保持管理狀態(tài)，如果C接近1，就會(huì)有出現(xiàn)不良品的可能，需要采取必要的措施。1.00Cp0.67標(biāo)準(zhǔn)偏差的4倍以上6倍以下4.6%不良率0.27%不足出現(xiàn)了不良品，必須全數(shù)進(jìn)行篩選，加強(qiáng)工序管理和改善。0.67Cp標(biāo)準(zhǔn)偏差的4倍以下不良率4.6%很差極其不能滿足產(chǎn)品質(zhì)量要求的狀態(tài)。必須馬上弄清原因、采取對(duì)策、實(shí)施改善。再次對(duì)規(guī)格進(jìn)行研討。C： 從理論上說，表示按規(guī)格值而言下限值得到了控制，不存在某值以下的值的情況。 在雜質(zhì)成分接近0

20、%的情況；不良品數(shù)和缺陷數(shù)接近0%等情況下出現(xiàn)。直方圖的平均值分布偏向中心的左側(cè)，頻度數(shù)的變化在中心的左側(cè)急速，右側(cè)緩慢。非對(duì)稱型。右裙部型（左裙部型） 區(qū)間寬度是否是測(cè)量單位的整數(shù)倍？測(cè)量者的讀數(shù)有無毛病等，需要進(jìn)行研討。每隔一個(gè)區(qū)間頻度數(shù)變少，呈現(xiàn)犬牙或梳狀。犬牙型或梳狀型一般的表現(xiàn)形式頻度數(shù)在中心附近最多，從中心向兩側(cè)逐漸減少。左右對(duì)稱。一般型備注說明分布形狀名稱(6)直方圖的分布形狀名稱 混入了少量，不同分布的數(shù)據(jù)。應(yīng)從數(shù)據(jù)的來歷、工序有無異常、測(cè)量是否有誤、是否混入了其它工序的數(shù)據(jù)等方面進(jìn)行調(diào)查。 一般的直方圖的右端或左端有孤立的小島。孤島型 表示平均值不同的兩個(gè)分布混合在一起的情況

21、。例如，兩臺(tái)機(jī)器之間、兩種材料之間存在差異的情況。制作成分層直方圖試試看，就能明白其不同的地方了。 分布的中心附近。頻度數(shù)很少，左右呈山峰形狀。雙峰型區(qū)間寬度是否是測(cè)量單位的整數(shù)倍；測(cè)量者的讀數(shù)有無毛病等需要進(jìn)行研討。 各區(qū)間包含的頻度數(shù)變化不大，呈高原的形狀。高原型 表示規(guī)格以下的東西全數(shù)篩選排除后的情況。 確認(rèn)有無測(cè)量作假、檢查失誤、測(cè)量誤差等現(xiàn)象。 直方圖的平均值分布極端偏向中心的左側(cè)，頻度數(shù)的變化，在中心的左側(cè)很陡，右側(cè)緩慢。屬于非對(duì)稱型。左絕壁型（右絕壁型）規(guī)格與分布的關(guān)系說明理想型產(chǎn)品數(shù)據(jù)全部在規(guī)格以內(nèi)，平均值也和規(guī)格的中心一致。規(guī)格位于由直方圖求得的標(biāo)準(zhǔn)偏差的大約四倍的位置，是理

22、想情況。（Cp=1.33）單側(cè)無裕測(cè)量產(chǎn)品數(shù)據(jù)在規(guī)格以內(nèi)，平均值過于接近規(guī)格上限，即使極小的工序變化，也可能發(fā)生超規(guī)格情況，有必要降低平均值。下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格(7)直方圖的看法下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格雙側(cè)無裕量型產(chǎn)品范圍與規(guī)格正好一致。因?yàn)闆]有裕量，令人擔(dān)心，工序稍有變化，就會(huì)超出規(guī)格，所以有必要減少偏差。（Cp=1.00）裕量過富裕型過于滿足規(guī)格，相對(duì)于產(chǎn)品的范圍，規(guī)格過于寬松，裕量過大。需要變更規(guī)格，縮小規(guī)格范圍或省略一部分工序，加寬產(chǎn)品范圍，規(guī)格的單側(cè)過于寬松時(shí)也應(yīng)按同樣的思路處理。下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格下限產(chǎn)品的范圍

23、規(guī)格平均值偏離型平均值過于偏左，如果能用技術(shù)手段簡(jiǎn)單地改變平均值的話，應(yīng)使平均值接近規(guī)格的中心值。超規(guī)格下限（上限）型只提供了規(guī)格上限（下限），整體分布過于偏左（右）。下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格偏差大工序偏差過大。必須進(jìn)行工序改善、全數(shù)篩選。如果可能的話，應(yīng)擴(kuò)大規(guī)格。偏差很大相對(duì)于規(guī)格的寬度，工序能力非常不足的情況下，如果無論如何也不能改變規(guī)格和工序的話，應(yīng)在全數(shù)篩選或分層后使用。但是，這些只是應(yīng)急措施，為了從根本上減小偏差，必須進(jìn)行要因分析并采取對(duì)策。 何謂散點(diǎn)圖 散點(diǎn)圖是將成對(duì)的2組數(shù)據(jù)制成圖表，以視察數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系。所謂成對(duì)的兩個(gè)數(shù)據(jù)，指的是從其中的1個(gè)數(shù)據(jù)（X）可

24、以得出性質(zhì)不同的第2個(gè)數(shù)據(jù)（Y）這一情形。六、散點(diǎn)圖【例】 化學(xué)制品的“原材料中雜質(zhì)所占比例”與“制品產(chǎn)率”的關(guān)系。 鋼才的“熱處理溫度”與“抗拉強(qiáng)度”的關(guān)系。 “催化劑的活度”與“壽命”的關(guān)系。 營業(yè)人員的“訪問次數(shù)”與“銷售額”的關(guān)系。 百貨店的“來客人數(shù)”與“銷售額”的關(guān)系。 人的“身高”與“體重”的關(guān)系。 制作散點(diǎn)圖的注意事項(xiàng) *縱軸與橫軸的長度相等，呈正方形 *將被認(rèn)為是原因的要素置于橫軸上，設(shè)為X； 將被認(rèn)為是結(jié)果的要素置于縱軸上，設(shè)為Y。身高和體重的關(guān)系YX增大時(shí),Y也隨之增大,典型的正相關(guān)X增大時(shí),Y反而減小,典型的負(fù)相關(guān)YX與Y之間看不出有何關(guān)系XX開始增大時(shí),Y也隨之增大,

25、但達(dá)到某一值以后,則X增大時(shí),Y卻減小.YYXXX 散點(diǎn)圖的類型散點(diǎn)圖的使用方法 觀察點(diǎn)的分布是呈右上傾斜方向，還是呈右下傾斜方向。 觀察的傾斜方向上的分散程度是多少。 相關(guān)關(guān)系的符號(hào)檢定 呈右上傾斜方向時(shí)，X增加了Y也隨之增加：正相關(guān) 呈右下傾斜方向時(shí)，X增加了Y也隨之減少：負(fù)相關(guān) 分散程度小，表明相關(guān)關(guān)系強(qiáng) 分散程度大，表明相關(guān)關(guān)系弱 在用氣壓改錐擰螺絲的工序上，出現(xiàn)了扭矩不勻的情況。為了究明其中的原因，有關(guān)人員就空氣壓力如何引起扭矩變化的問題作了一項(xiàng)調(diào)查。不過，調(diào)查時(shí)假定氣壓改錐、螺絲不變。問題最大值最小值緊固扭力矩（kgf.cm）（kgf/cm2）空氣壓力空氣壓力和扭力矩的關(guān)系 【問題

26、：能說空氣壓力P與緊固扭矩T之間有相關(guān)關(guān)系嗎？】步驟1 劃中位線 劃一條垂直線（垂直方向的中位線）和一條水平線（水平方向的 中位線）使圖上的30個(gè)點(diǎn)正好均分步驟2 在分成4塊的區(qū)間內(nèi)編上號(hào)碼、，分別數(shù)出各個(gè)區(qū) 間里的點(diǎn)數(shù)步驟3 分別統(tǒng)計(jì)對(duì)角區(qū)間（和，和）里的點(diǎn)數(shù) n+ = +=24， n- = +=6步驟4 進(jìn)行符號(hào)檢定：利用符號(hào)檢定表進(jìn)行檢定 * 符號(hào)檢定表的N為（n+）+（n-） 因?yàn)橹形痪€上的點(diǎn)不數(shù)，所以有時(shí)收集的數(shù)據(jù)數(shù)與N不等。 * 把統(tǒng)計(jì)得出的（n+）+（n-）小的一個(gè)值（稱為實(shí)現(xiàn)值）與符號(hào)檢定表中對(duì)應(yīng)N的判定值進(jìn)行比較。（中位線上的點(diǎn)不數(shù)） 回歸線的畫法緊固扭力矩（kgf.cm）空

27、氣壓力和扭力矩的關(guān)系空氣壓力中位線（4.5，5.45）中位線（5.65，7.2）（kgf/cm2）回歸線：y=1.5x-1.4 什么叫控制圖 控制圖是對(duì)過程質(zhì)量特性值進(jìn)行測(cè)定、記錄、評(píng)估和監(jiān)察過程是否處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)的一種用統(tǒng)計(jì)方法設(shè)計(jì)的圖。七、控制圖【控制圖的形成】UCL=52.53CL=48.38LCL=44.45 將通常的正態(tài)分布圖轉(zhuǎn)個(gè)方向，使自變量增加的方向垂直向上，并將、+3 、-3分別標(biāo)為CL、UCL、LCL，這樣就成了控制圖。 +3 -3 U C LC LL C L 控制圖原理 【控制圖原理的第一種解釋】 小概率事件原理：小概率事件在一次試驗(yàn)中幾乎不可能發(fā)生，若發(fā)生即判斷異常。

28、結(jié)論：點(diǎn)出界就判異 【控制圖原理的第二種解釋】 影響產(chǎn)品的因素有偶然因素和異常因素之分，偶然因素引起質(zhì)量的偶然波動(dòng)，這是不可避免的，但對(duì)質(zhì)量的影響不大；異常因素引起質(zhì)量的異常波動(dòng)，且對(duì)質(zhì)量的影響大，應(yīng)采取措施進(jìn)行消除。 假定現(xiàn)在異常波動(dòng)均已消除，則只剩下偶然波動(dòng)的波動(dòng)將是正常波動(dòng)，以此波動(dòng)作為基礎(chǔ)，若過程中異常波動(dòng)發(fā)生，則此異常波動(dòng)疊加于正常偶然波動(dòng)上后所產(chǎn)生的波動(dòng)一定會(huì)比原來的最小偶然波動(dòng)大為增加，從而在控制圖上造成點(diǎn)子頻頻出界，故可由此判斷過程已經(jīng)發(fā)生異常的變化。 結(jié)論：點(diǎn)出界就判異； 控制圖的實(shí)質(zhì)是區(qū)分偶然因素與異常因素兩種因素。 【控制圖的3原則】 控制限與中心線的距離為3時(shí)最合適68

29、.26% +1 -1 95.4599.73 -2 -3 +2 +3 分布控制圖代號(hào)控制圖名稱正態(tài)分布（計(jì)量值）X - R均值極差控制圖X s均值標(biāo)準(zhǔn)差控制圖Me R中位值極差控制圖X - Rs單值移動(dòng)極差控制圖二項(xiàng)分布（計(jì)件值）P不合格品率控制圖Pn不合格品數(shù)控制圖泊松分布（計(jì)點(diǎn)值）C不合格數(shù)控制圖u單位不合格數(shù)控制圖 常規(guī)控制圖的分類控制圖判異準(zhǔn)則的思路判異準(zhǔn)則有兩類：1.點(diǎn)出界就判異 2.界內(nèi)點(diǎn)排列不隨機(jī)判異ABCCBAUCLCLLCLABCCBAUCLCLLCLABCCBAUCLCLLCLABCCBAUCLCLLCL準(zhǔn)則2：32 B 外準(zhǔn)則1：1 A 外（1界外）準(zhǔn)則3：54 C 外準(zhǔn)則

30、4：6 連串ABCCBAUCLCLLCLABCCBAUCLCLLCLABCCBAUCLCLLCLABCCBAUCLCLLCL準(zhǔn)則6：9 單側(cè)準(zhǔn)則5：8 缺 C準(zhǔn)則7：14上下交替準(zhǔn)則8：15 C 內(nèi)均值極差控制圖(X- R圖)程序1 某手表廠所生產(chǎn)手表存在停擺問題，應(yīng)用巴雷特圖分析發(fā)現(xiàn)主要原因是由于螺栓松動(dòng)引發(fā)的螺栓脫落造成的。為此，廠方?jīng)Q定應(yīng)用控制圖對(duì)裝配作業(yè)中的螺栓扭距進(jìn)行過程控制。 （扭距標(biāo)準(zhǔn)為140-180）*舉例*取預(yù)備數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)合理分成25組，見表一。取數(shù)原則：A. 一般取20-25個(gè)子組B. 子組大小一般取為4或5程序2計(jì)算各子組樣本的平均值 Xi，見表一第7欄。程序3計(jì)算各

31、子組樣本的極差 Ri，見表一第8欄。程序4計(jì)算樣本總均值X與平均樣本極差 R。X =163.256， R =14.280123456789101112131415161718192021222324251541661681681531641671581561741681481651641621581511661701681621661721741511741701661641651581691601621621741601591661581621581661701601641601641641601641621601701621621591621641621661621471641541561

32、54172166162165170159166164166166162164165172175164152156160164153170168164181164160154169172165157158162164160166167168165166164174166170151164172152168162160160153158160162170820828816832812824835810798828934804775828814792812830826804813826820823803164.0165.6163.2166.4162.4164.8167.0162.0159.6165.

33、6166.8160.8155.0165.6162.8158.4162.4166.0165.2160.8162.6165.2164.0164.6160.6208861414168121814221861812301010141614131719子組序號(hào)觀測(cè)值Xi1(1)Xi2(2)Xi3(3)Xi4(4)Xi5(5)Xij(6)Xi(7)Ri(8)表一：數(shù)據(jù)與計(jì)算表程序5計(jì)算R圖的參數(shù)。A.查計(jì)量值控制圖系數(shù)表，當(dāng)樣本量n=5時(shí)，查得D3=0，D4=2.114B.將相關(guān)數(shù)據(jù)代入R圖的公式： UCLR = D4R = 2.11414.280=30.188 CLR = R = 14.280 LCLR

34、 = D3R = 0C.參見下圖，可見R圖判穩(wěn)。故可進(jìn)入程序6。30.18814.2800.000R圖程序6計(jì)算X圖的參數(shù)。A.查計(jì)量值控制圖系數(shù)表，當(dāng)樣本量n=5時(shí)，查得A2=0.577B.將相關(guān)數(shù)據(jù)代入X圖的公式： UCLX = X+A2R = 163.256+0.57714.280171.496 CLX = X = 163.256 LCLX = X-A2R = 163.256 - 0.57714.280155.016C.參見下圖，可見X13值為155.0，小于UCLX，故過程的均值失控。經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)該組數(shù)據(jù)屬于過程中某種突發(fā)原因，而此原因不會(huì)再出現(xiàn)，故可以簡(jiǎn)單地將此刪除。163.25617

35、1.496155.016X圖程序7去掉第13組數(shù)據(jù)后，重新計(jì)算R圖與X圖的參數(shù)。此時(shí) R = R/24=（357-18）/24 14.125 X = X/24=（4081.4-155.0）/24 160.600將相關(guān)數(shù)據(jù)重新代入R圖的公式： UCLR = D4R = 2.11414.125 29.860 CLR = R= 14.125 LCLR = D3R = 0.000 從表一中可見，R圖中第17組R=30出界，經(jīng)查屬人為原因造成，于是舍去此組數(shù)據(jù)，重新計(jì)算如下：此時(shí) R = R/23=（339-30）/23 13.435 X = X/23=（3926.4-162.4）/23 163.652

36、再次將相關(guān)數(shù)據(jù)重新代入R圖的公式： UCLR = D4R = 2.11413.435 28.402 CLR = R= 13.435 LCLR = D3R= 0.000這樣，R圖可判穩(wěn)，于是接著計(jì)算X圖如下：將相關(guān)數(shù)據(jù)重新代入X圖的公式： UCLX = X+A2R = 163.652+0.57713.435171.404 CLX = X = 163.652 LCLX = X-A2R= 163.652 - 0.57713.435155.900程序8第二次畫出 X R 控制圖如下：28.40213.4350.000171.404163.652155.900R 圖X 圖程序9與規(guī)范進(jìn)行比較： 給定質(zhì)量

37、規(guī)范為：TL=140，TU=180，利用得到的統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)下的R=13.435和X=163.652來計(jì)算過程能力指數(shù)： = R/d2 =13.435/2.326=5.776 CP =(TU-TL)/6=(180-140)/6*5.776=1.15 由于 X=163.652與規(guī)格中心M=（TU+TL）/2=160不重合，所以有必要計(jì)算有偏移的過程能力指數(shù)： K =（X-M）/T/2 =(163.652-160)/(180-140)/2=0.18 CPK =(1-K)*CP =(1-0.18)*1.15=0.94程序10 延長統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)下的X-R控制圖的控制線,進(jìn)入控制用控制圖階段,實(shí)現(xiàn)對(duì)過程的

38、日?？刂?。均值標(biāo)準(zhǔn)差控制圖(X- s圖)程序1 為充分利用子組信息，對(duì)上例選用X-s控制圖。步驟如下：*舉例*取預(yù)備數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)合理分成25組，見表二。取數(shù)原則：A. 一般取20-25個(gè)子組B. 子組大小一般取為4或5程序2計(jì)算各子組樣本的平均值 Xi，見表第7欄。程序3計(jì)算各子組樣本的標(biāo)準(zhǔn)差 si，見表第8欄。程序4計(jì)算樣本總均值X與平均標(biāo)準(zhǔn)差 s。X =163.256， s =5.644123456789101112131415161718192021222324251541661681681531641671581561741681481651641621581511661701681

39、621661721741511741701661641651581691601621621741601591661581621581661701601641601641641601641621601701621621591621641621661621471641541561541721661621651701591661641661661621641651721751641521561601641531701681641811641601541691721651571581621641601661671681651661641741661701511641721521681621601601

40、53158160162170820828816832812824835810798828934804775828814792812830826804813826820823803164.0165.6163.2166.4162.4164.8167.0162.0159.6165.6166.8160.8155.0165.6162.8158.4162.4166.0165.2160.8162.6165.2164.0164.6160.67.2112.9663.6332.6085.5505.4045.8313.1625.3678.0505.0208.0757.0712.6087.2944.77512.2193.7425.0205.0205.9416.0995.1486.2