电子公司QC七大手法课程培训课件.pptx

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1、QC七大手法,2023/1/1,1,QC七大手法2022/9/241,课程内容,第一节、概述 第二节、查检表 第三节、柏拉图 第四节、特性要因图第五节、层别法第六节、散布图第七节、直方图第八节、控制图,2023/1/1,2,课程内容 第一节、概述2022/9/242,第一节、概述,1：基本观念： 数据 = 事实 解决问题第一个步骤，即是根据事实经判断后再采取行动2：数据的分类 2.1依特性可分为: 2.1.1定性数据:(感观判断/ 质感.香) 2.1.2定量数据: A:计量数据(可量测而来) B:计数数据(使用点数计算),.数据收集策略,2023/1/1,3,第一节、概述1：基本观念：.数据收

2、集策略2022/9/24,2.2:依来源分: 2.2.1原物料及制品市场数据 2.2.2制程数据 2.2.3检验数据等 2.3:依时间先后可分: 2.3.1过去数据 2.3.2日常数据 2.3.3新数据,.数据收集策略,1、概述,2023/1/1,4,2.2:依来源分:.数据收集策略1、概述2022/9/,方法 机器整理法 人工整理法(卡片/书记) 原则 发生问题后采取改善前必须有数据为依据. 应清楚数据使用的目的 数据搜集完后,应立即使用 改善前后整理与应用数据的条件应一致 数据不可造假,否则问题无法解决,2.数据整理方法和原则,2023/1/1,5,方法2.数据整理方法和原则2022/9/

3、245,各种手法,问题解决,3 、 数据分析工具QC手法,2023/1/1,6,各种手法问题解决3 、 数据分析工具QC手法2022/9/,1 .定义 又叫检查表、核对表、统计分析表.它是用来系统地收集资料和积累数据、确认事实并对数据进行粗略整理和分析以作为日常管理及分析改善的统计图表.常用的调查表依用途可分收集数据的查检表、调查异常的查检表、点检用的查检表等:,第二节、查检表,2023/1/1,7,1 .定义第二节、查检表2022/9/247,2. 不合格品项目调查表,2023/1/1,8,2. 不合格品项目调查表116总计8正下其他5正形状不良48,1,2,6,5,8,6,2,1,频数合计

4、,35252015105,频数,3. 工序分布调查表,1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.0 3.1 3.2,调查人:调查数:调查日期：,10,13,16,19,17,12,16,20,17,13,尺寸,2023/1/1,9,12658621频数频数3. 工序分布调查表1.5 1.6,4、使用方法,1、查检表应明白易懂，并需作培训2、应明确责任者及谁来做3、观察要客观、详细并及及时记录4、做成数据、统计图并向主管报告5、采取对策并改善5、练习马总要到云南旅游,所带东西较多,请帮忙想想办法?,2023/1/1

5、,10,4、使用方法1、查检表应明白易懂，并需作培训2022/9/2,1).定义 又叫排列图。是分析和寻找影响质量主要因素的一种工具。作图步骤：收集数据进行分类，按项目频数由小到大，列出数据表。计算各类问题占总问题的百分比。计算各问题的累计百分比,第三节、 柏拉图,2023/1/1,11,第三节、 柏拉图2022/9/2411,例如：某公司线插头的焊接不合格数如表所示：,2).收集数据,2023/1/1,12,例如：某公司线插头的焊接不合格数如表所示：100.0, 柏拉图之横轴是按项目别，依 大小顺序由高而低排列，（其他）项排在最后一位。 柏拉图之柱形图宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：2 纵轴

6、最高点为总不良数，且所表示之间距应一致。 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，亦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46项为原则。,2).作排列图注意事项,2023/1/1,13, 柏拉图之横轴是按项目别，依 大小顺序由高而低排列，（其,A B C D E F G,4870389629221948 974 0,100806040200,频数/件,累计百分比%,3367,521,382,201,156,120,123,69.17,78.84,87.68,91.81,95.01,97.47,4

7、).作出图形,2023/1/1,14,A B C D,对应于080折线下的问题为A类问题，需考虑解决的 主要问题。 对应于8090折线下的问题为B类问题，属次要问题。 对应于90100折线下的问题为C类问题，为一般问题。,5).确定ABC类问题,2023/1/1,15,5).确定ABC类问题2022/9/2415,1).定义又叫鱼骨图或石川图。当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）的影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有系统的图形。基本格式为：,人,机,料,法,环,中原因,大原因,小原因,更小原因,第四节、 特性要因图,某个质量问题,2023/1/1,16,1).定义人机料法环中

8、原因大原因小原因更小原因第四节、 特性,2).作图步骤： 确定要分析的问题 将分析意见按类记录在箭线上 检查有无遗漏 用 把特别重要的原因标识出来 记上必要事项 例：某厂为寻找曲轴车加工主轴颈出现刀痕质量问题原因时，作 出的因果图：,4. 特性要因图,2023/1/1,17,2).作图步骤：4. 特性要因图2022/9/2417,机床,操作者,材料,工艺方法,没及时换刀,工艺纪律不严,技能差,缺乏培训,油压不稳定,漏油,油中有气泡,冷却液浓度差,材料差,切速过快,转速高,对刀,无标准,4. 特性要因图,轴颈有刀痕,3).案例,2023/1/1,18,机床操作者材料工艺方法没及时换刀工艺纪律不严

9、技能差缺乏培训油,第五节、层别法,1).定义v按照一定的类别，把收集到的资料加以分类整理的一种方法。v注意几点：确定分层的类别和调查的对象；设计收集资料的表格；收集和记录资料；整理数据并绘制相应图表；比较分析和最终的推论；,2023/1/1,19,第五节、层别法1).定义2022/9/2419,5、层别法,2).案例 某空调维修部，帮助客户安装后经常发生制冷液泄漏。通过现场调查，得知泄漏的原因有两个：一是管子装接时，操作人员不同（有甲、乙、丙三个维修人员按各自不同技术水平操作）；二是管子和接头的生产厂家不同（有A、B两家工厂提供配件）。于是收集资料作分层法分析（见表一、表二），试说明表一、表二

10、的分层类别，并分析应如何防止渗漏？,2023/1/1,20,5、层别法 2).案例2022/9/2420,5、层别法,表一 泄漏調查表（人員分类）表二 泄漏調查表（配件厂商分类）,2023/1/1,21,5、层别法表一 泄漏調查表（人員分类）2022/9/242,1).定义又叫相关图。通过分析两种数据之间的关系，来分析和控制影响产品质量的相关因素的一种方法。 作图步骤：将需要研究是否关系的两组数据收集30组以上，并一一对应 地填入数据表。画出纵坐标与横坐标，标上适当地刻度。将数据有用坐标点在图上标出来。,第六节、散布图,2023/1/1,22,1).定义第六节、散布图2022/9/2422,6

11、. 散布图,2).案例：,2023/1/1,23,10206.710116.510408.010227.510,10501040103010201010,5.0 6.0 7.0 8.0 9.0,6. 散布图,2023/1/1,24,1050 5.0 6.0,强 正 相关,6. 散布图,2023/1/1,25,强 正 相关6. 散布图2022/9/2425,弱 正 相 关,6. 散布图,2023/1/1,26,弱 正 相 关6. 散布图2022/9/2426,强 负 相关,6. 散布图,2023/1/1,27,强 负 相关6. 散布图2022/9/2427,弱 负 相关,6. 散布图,2023/

12、1/1,28,弱 负 相关6. 散布图2022/9/2428,不 相 关,6. 散布图,2023/1/1,29,不 相 关6. 散布图2022/9/2429,非 线 性 相 关,6. 散布图,2023/1/1,30,非 线 性 相 关6. 散布图2022/9/, 1).直方图的基本原理与作图 直方图又叫质量分布图。是通过对生产过程中产品质量分布情况的描绘与分析，来判断生产过程保证产品质量的能力的一种常用方法。 基本原理是依据产品质量在正常情况下，呈正态分布。,第七节、 直方图,2023/1/1,31, 1).直方图的基本原理与作图第七节、 直方图2022/9,2).作图步骤：从生产现场搜集一定

13、量的数据(一般取100左右);确定一定量数据的分布范围(即极差R) R=Xmax-Xmin;(R=6.45-5.56=0.89)将这个数据的分布范围划分为若干组(一般取k=10组),并计算出初步组距(h); h=R/K=Xmax-Xmin/K(h=0.89/10=0.09)修正初步组距值(一般可把初步组距值修正成测量单位的整倍数,并取奇数.,7. 直方图,2023/1/1,32,2).作图步骤：7. 直方图2022/9/2432,3).确定各组的边界值 ： 第一组的下边界值= Xminh/2. (5.56-0.01/2=5.56-0.005=5.555) 第一组的上边界值=5.555+0.09

14、=5.645 第二组的下边界值就等于第一组的上边界值, 第二组的上边界值就等于第二组的下边界值加上组距. (5.645+0.09=5.735)余下类推.直到最后一组的上边界值能把最大值(Xmax),包括在内为止.计算各组的中心值(Xi).Xi=(该组的下边界值+上边界值)2统计落入各组的频数.根据以上频数分布数据,画出直方图.,7. 直方图,2023/1/1,33,7. 直方图2022/9/2433,某厂测量钢板厚度,尺寸按标准要求为6mm,现从生产批量中取100个样本进行测量,数据如表:画直方图.,7. 直方图,4).直方图运用案例：,2023/1/1,34,7. 直方图4).直方图运用案例

15、：2022/9/2434,7. 直方图,6.03 5.89 5.97 6.05 6.45,6.12 6.18 6.10 5.95 5.95,5.95 5.94 6.07 6.00 5.85,5.86 5.84 6.08 6.24 5.03,6.13 5.80 5.90 5.93 5.78,5.80 6.14 5.56 6.17 5.97,6.13 5.80 5.90 5.93 5.78,5.86 5.84 6.08 6.24 5.61,5.95 5.94 6.07 6.00 5.75,6.12 6.18 6.10 5.95 5.95,5.95 5.94 6.07 6.02 5.75,5.96

16、6.06 6.25 5.89 5.83,9,5.89 5.91 6.00 6.21 6.08,8,5.87 5.63 5.80 6.12 6.32,7,5.92 5.92 5.75 6.05 5.94,6,6.42 6.13 5.71 5.96 5.78,5,6.19 6.11 5.74 5.96 6.17,4,5.71 5.75 5.96 6.19 5.70,3,6.01 6.04 5.88 5.92 6.15,2,5.77 6.27 5.93 6.08 6.03,1,尺 寸,组号,11,12,10,13,14,15,16,17,18,19,20,尺 寸,组 号,2023/1/1,35,7.

17、 直方图6.03 5.89 5.97,7. 直方图,3227521501560633250,-8-9-26-150153021810,-4-3-2-1012345,5.605.695.785.875.966.056.146.236.326.41,5.5555.6455.6455.7355.7355.8255.8255.9155.9156.0056.0056.0956.0956.1856.1856.2756.2756.3656.3656.455,12345678910,变换后组中值,频数,组中值,组界值,组号,频 数 表,总计,100,26,364,231315261515722,2023/1/

18、1,36,7. 直方图32-8-45.605.5555.6451变换,7. 直方图,频数,5.60 5.69 5.78 5.87 5.96 6.05 6.14 6.23 6.32 6.41,钢 板 厚 度 直 方 图,N=100X=5.983S=0.168,组限,25 201510 5 0,2023/1/1,37,7. 直方图频数 5.60 5.69 5.78,对称型,左偏向型型,右偏向型型,双峰型,孤岛型,锯齿型,平顶型,）图形形状的观察分析,7. 直方图,2023/1/1,38,对称型左偏向型型右偏向型型双峰型孤岛型锯齿型平顶型）图形形,用直方图与公差进行对比，看直方图是否在公差要求之内。

19、通过比较，可以掌握工序加工质量的情况。常见的有以下五种情况，如图(a-e)。图中B为实际尺寸的分布范围，T是公差的范围。（a）B在T中间，两边均有适当余量。平均值与公差中心重合，是一种理想状态。,（a）,).对照公差标准分析,7. 直方图,2023/1/1,39,用直方图与公差进行对比，看直方图是否在公差要求之内。,（b）B虽在T范围内，平均什偏离公差中心，有超过可能，应设法使平均值的偏离量减少。,T,B,（b）,).对照公差标准分析,7. 直方图,2023/1/1,40,（b）B虽在T范围内，平均什偏离公差中心，有超过可能，应设,（c）B和T的分布范围好一致，平均值处于公差中心，但由于分布较

20、分散，仍存在着两边都可能出现废品的潜在危险，应设法缩小实际分布的范围。,T,B,（c）,).对照公差标准分析,7. 直方图,2023/1/1,41,（c）B和T的分布范围好一致，平均值处于公差中心，但由于分布,（d）B超过T的范围，两边已出现废品，应设法缩小分布范围。若公差限定不合理，则可重新审定公差。,T,B,（d）,).对照公差标准分析,7. 直方图,2023/1/1,42,（d）B超过T的范围，两边已出现废品，应设法缩小分布范围。若,（e）B大大地小于T，分布过于集中，应注意检查和考虑加工的经济性。,T,B,（e）,).对照公差标准分析,7. 直方图,2023/1/1,43,（e）B大大

21、地小于T，分布过于集中，应注意检查和考虑加工的经,a. 在一个工序上按照某一产品规格加工出来的一批产品，其质量（特性值）不会完全相同。产品之间总是或多或少存在着质量上的差别。 造成质量特性值波动的原因是由于材料、方法、设备、测量、操作者和环境这6个因素的变异。,第八节、 控制图,1).基本原理,2023/1/1,44,第八节、 控制图1).基本原理2022/9/2444,b.制造过程诸因素处于控制状态和失控状态下，其质量特性值波动的原因、波动的大小和统计分布是不相同的。c.以控制状态下的质量特性值变化的统计分布为基础，确定控制界限。,8. 控制图,2023/1/1,45,b.制造过程诸因素处于

22、控制状态和失控状态下，其质量特性值波动,d.当测得的质量特性值超过控制界限，说明制造过程失去控制，有系统原因存在。这时就应该找到原因恢复正常。并采取措施消除系统原因，使制造过程。 控制图基本上分为两大类： 计量值（尺寸、重量等可以测量的连续性数值）控制图 计数值（如不合格品数、缺陷数等离散值）控制图。,8. 控制图,2023/1/1,46,d.当测得的质量特性值超过控制界限，说明制造过程失去控制，有,X-R图是建立在正态分布基础上的。它由 X 控制图和R控制图组成，前者用来观察分布平均值的变化，后者用来观察分布分散情况的变化。,8. 控制图,2)、控制图的作法,2023/1/1,47,X-R图

23、是建立在正态分布基础上的。它由 X 8.,收集数据。应注意必须在相应条件下随机取样，样本大小通常取45个，数据最好在100个以上。计算各组平均值和总平均值，其中（i=1,2,n）(j=1,2,3,m),8. 控制图,2023/1/1,48,8. 控制图2022/9/2448,计算各小组极差和极差平均值。其中，小组极差=组内最大值一组内最小值；极差平均值计算中心线和控制界限 式中 ： A2 是 由样本大小n确定 的系数，可由下表查 得。,8. 控制图,2023/1/1,49,计算各小组极差和极差平均值。其中，小组极差=组内最大值一组,控制图用系数表,8. 控制图,2023/1/1,50,控制图用

24、系数表8. 控制图2022/9/2450,8. 控制图,2023/1/1,51,8. 控制图使用。的横坐标线当作可将实质上不存在。此时，值为,绘制控制图并加以修正 画出有初始控制界限的的控制图，并将样本统计量x和R逐一描点在图上，然后，用折线连接起来。对超出控制界限的样本点要进行分析，若是系统原因引起的要加以剔除。然后利用剩余的样本统计量重新修正控制界限。,8. 控制图,2023/1/1,52,绘制控制图并加以修正8. 控制图2022/9/2452,经过修正的控制图投入使用后通常要继续改进，以保证和提高控制质量的能力和水平。如此继续下去，可以清楚看到控制图的不断改进。这时，如果认为基本目的达到

25、，就不必再做控制图的每月修正，只做定期抽样检验判断工序状态的保持情况就可以了,3)、控制图的使用和改进,8. 控制图,2023/1/1,53,经过修正的控制图投入使用后通常要继续改进，以保,某厂制作1879个产品，其尺寸要求为（152)MM.今从其制造过程中，按时间顺序随机抽取n=5的20组样本，测得其尺寸值如表所示。是画出X -R控制图。解：a）搜集数据从工序中每日定时搜集100数据，记入表中。,8. 控制图,4)、案例,2023/1/1,54,8. 控制图4)、案例2022/9/2454,X,8. 控制图,2023/1/1,55,X8. 控制图2022/9/2455,n,系数,8. 控制图

26、,2023/1/1,56,n系数8. 控制图2022/9/2456,8. 控制图,2023/1/1,57,8. 控制图033.152006.1520.1412.15),8. 控制图,2023/1/1,58,8. 控制图53.13605.255.0033.15536.,f）画出控制界限中心线常用实线（）表示；分析用控制图的控制界限常用（）表示；管理用控制图的控制界限常用（ ）表示；,8. 控制图,2023/1/1,59,f）画出控制界限8. 控制图2022/9/2459,0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20,样本号,17.016.015.014.013.06.04.02.0,C

27、L=15.033,UCL=16.536,LCL=13.530,CL=2.0,UCL=5.51,X,R,7.控制受控状态示意图 控制图,g)打点,8. 控制图,2023/1/1,60,0 2 4 6 8 10 12 14,用控制图识别生产过程的状态，主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势进行分析和判断。 a)、受控状态 如图所示，如果控制图上所有的点都在控制界限以内，而且排列正常，说明生产过程处于统计控制状态。这时生产过程只有偶然性因素影响，在控制图上的正常表现为：,8. 控制图,5).控制图的分析与判断,2023/1/1,61,8. 控制图5).控制图的分析与判断2022/9/246,

28、（1）所有样本点都在控制界限之内；（2）样本点均匀分布，位于中线两侧的样本点约各占1/2；（3）靠近中心线的样本点约占2/3；（4）靠近控制界限的样本点极少。,UCL,CL,LCL,t,8. 控制图,2023/1/1,62,（1）所有样本点都在控制界限之内；,UCL,CL,LCL,t,控制受控状态示意图,8. 控制图,2023/1/1,63,UCLCLLCLt控制受控状态示意图8.,b).失控状态,生产过程处于失控状态的明显特征是有一部分样本点超出控制界限。除此之处，如果没有样本点出界，但样本点排列和分布异常，也说明生产过程状态失控。典型失控状态有以下几种情况：,（1）有多个样本点连续出现在中

29、心线一侧；,连续7点或7点以上出现在中心线一侧，如图所示；,连续11点至少有10点出现在中心线一侧，如图所示；,连续14点至少有12点出现在中心线一侧。,(2) 连续7点上升或下降,8. 控制图,2023/1/1,64,b).失控状态生产过程处于失控状态的明显特征是有一部分样,UCL,CL,LCL,t,t,X,X,8. 控制图,2023/1/1,65,0.0214,1,2,3,连续3点中有2点落在警戒区内；, 连续点中5有3点落在警戒区内；, 连续10点中有4点落在警戒区内。,（3）有较多的边界点,8. 控制图,2023/1/1,66,0.021412,(4)样本点的周期性变化,如图所示，控制

30、图上的样本点呈现周期的分布状态，说明和平过程中有周期因素影响，使生产过程失控，所以应该及时查明原因，予以消除。,8. 控制图,2023/1/1,67,(4)样本点的周期性变化如图所示，控制图上的样本点呈现周,如图所示，从第个样本点开始，分布的水平位置突然变化，应查明系统性原因，采取纠正措施，使其恢复受控状态。,（5）样本点分布的水平突变,8. 控制图,2023/1/1,68,如图所示，从第个样本点开始，分布的水平位置突然变化，应查,（6）样本点分布的水平位置渐变,图失控状态分布中心渐变,8. 控制图,2023/1/1,69,（6）样本点分布的水平位置渐变图失控状态分布中心渐变8,生活中的辛苦阻

31、挠不了我对生活的热爱。23.1.123.1.1Sunday, January 1, 2023人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。03:47:0903:47:0903:471/1/2023 3:47:09 AM做一枚螺丝钉，那里需要那里上。23.1.103:47:0903:47Jan-231-Jan-23日复一日的努力只为成就美好的明天。03:47:0903:47:0903:47Sunday, January 1, 2023安全放在第一位，防微杜渐。23.1.123.1.103:47:0903:47:09January 1, 2023加强自身建设，增强个人的休养。2023年1月1日上午3时47分23

32、.1.123.1.1精益求精，追求卓越，因为相信而伟大。2023年1月1日星期日上午3时47分9秒03:47:0923.1.1让自己更加强大，更加专业，这才能让自己更好。2023年1月上午3时47分23.1.103:47January 1, 2023这些年的努力就为了得到相应的回报。2023年1月1日星期日3时47分9秒03:47:091 January 2023科学，你是国力的灵魂；同时又是社会发展的标志。上午3时47分9秒上午3时47分03:47:0923.1.1每天都是美好的一天，新的一天开启。23.1.123.1.103:4703:47:0903:47:09Jan-23相信命运，让自己成长，慢慢的长大。2023年1月1日星期日3时47分9秒Sunday, January 1, 2023爱情，亲情，友情，让人无法割舍。23.1.12023年1月1日星期日3时47分9秒23.1.1,谢谢大家！,生活中的辛苦阻挠不了我对生活的热爱。9月-229月-22Sa,