旧QC七大手法培训.ppt

04十一月2024前言查检表——收集数据资料；
层别法——对收集到的数据分门别类进行统计；
排列图——确定主导因素（又称柏拉图）；
因果图——寻找引发结果的原因（又称鱼骨图）；
散布图——展示变数据之间的相关性；
直方图——展示数据的分布形态；
控制图——对所出现的变差的特殊原因提供统计信号。

旧QC七大手法也可以简称：5图1表1法
关联图
亲和图
系统图
矩阵图
矩阵数据解析法
过程决策计划图
箭线图一、查检表一、查检表一、查检表设备一级保养点检表查检表示例二、层别法二、层别法二、层别法三、排列图（柏拉图）三、排列图（柏拉图）三、排列图（柏拉图）三、排列图（柏拉图）三、排列图（柏拉图）三、排列图（柏拉图）三、排列图（柏拉图）三、排列图（柏拉图）三、排列图（柏拉图）四、鱼骨图（因果图、石川图）四、鱼骨图（因果图、石川图）四、鱼骨图（因果图、石川图）四、鱼骨图（因果图、石川图）四、鱼骨图（因果图、石川图）五、散布图五、散布图五、散布图五、散布图五、散布图五、散布图五、散布图六、直方图六、直方图六、直方图六、直方图六、直方图基本图型解释：

直方图可反映过程能力：
1、如果对给定尺寸的SL，过程均值CL与SL越靠近，说明过程的准确性越高，过程能力越强。
2、如果图形分布宽度越窄，说明群体值与均值CL越靠近，说明过程的精密度越高，过程能力越强。
3、对该过程的综合过程能力，既要准确度高，又要精密度高，所以要将两者同时纳入过程能力的描述，才可能是对过程能力的全面描述。
基本图型解释：

直方图可反映产品不良率：
如果给定了规格上线和规格下线，我们可以从直方图上看出有多少范围的点落在了规格线之外，也就可估算出产品的不良率。

双峰型（二山型）：
a.说明测量的数据有可能来源于两个镀缸；
b.在收集数据的过程中，过程已被做了大的调整，如电流强度由小调大，电镀时间由短变长。
离岛型：
可能的原因如下：
a.数据记录错误，如将168记成268；
b.经过数据全检后有个别遗留；
c.过程中偶有变异，如有一组镀件被远远超长时间的电镀；
d.测量过程在偶有大的测量误差。
e.制作直方图时，数据太少，分组太多。
高原型：
一个典型的原因是几个镀缸的镀件一起测量，来制作直方图。

七、控制图七、控制图七、控制图七、控制图七、控制图七、控制图七、控制图七、控制图七、控制图例如，UCL与LCL控制线就是根据过程过去的结果所判明的制程能力制作的，它延伸到以后，我们只需将目前的品质特性按时间顺序描上控制图中，就知道目前的过程有无变异，另外从线条的趋势可以判定以后近时段的品质达成状况。
对于产品质量特性数据，可分两类：
1、计量型数据：时间、长度、含量、强度、产出率、重量、体积等连续性数据。
2、计数型数据：不良品个数、缺点数等间断性的数据。

对每一种数据，都有多种控制图，这里只介绍计量型的Xbar-R图和计数型的P图，其它的控制图可按此二种控制图的思想，变通则可，每个控制图各有其特点。

A、Xbar-R：平均数全距控制图

将两个控制图合在一起用：
一个是各组数的平均数控制图：Xbar图，即控制各组质量特性分布的平均值的变化。（准确度的变化）
一个是各组数的组距控制图：R图，即控制各组质量特性分布变异的变化，即离散度的变化。（精密度的变化）

既控制了准确度，又控制了精密度，即测量的数据一定可以更接近目标值。这时Xbar-R图的优点所在。Xbar-R图定义：

n子组大小
X个别数据
X子组数据的平均值
X所有子组平均值的平均，在X图中的中间线
R子组中数据的极差（最大减最小）
R所有子组极差的平均数，在R图中的中间线
UCL控制上限
LCL控制下限
编制X-R图的步骤

1、决定子组大小（n=3,4,5）
2、收集25组以上按时间顺序的样本（最少100个单值读数）
3、计算每组样本的平均数X
4、计算每组样本的极差数R
5、计算X的平均数X （X图的中间线）
6、计算R的平均数R（R图的中间线）
7、计算控制上下限
X图R图
UCLX=X+A2RUCLR=D4R
LCLX=X-A2RLCLR=D3R
8、绘上图表，X和R的数据点必须在同一竖线上
9、分析图表找出特特殊原因，采取纠正行动
10、继续收集数据，监控过程，不断改进

七、控制图七、控制图工控制图的判读
预备概念：RUNS——链
—连续7点或以上在中间线之上或之下。
—连续7点或以上向上行或向下行。

一、受控状态下的控制图特点：
1.不会有上述的链出现。
2.一般地，大约2/3的描点应落于控制限的中间1/3区域内，大约1/3的点落在的其外的2/3的区域。
3.大约1/150的点落在控制限之外（可以是合理的）。

控制图的判读

二、非受状态下的控制图
1.任何超出控制限的点。