QC七大手法課件

2022/12/11CATARCTR1QC七種工具因果圖排列圖直方圖檢查表控制圖散布圖分層法2022/12/10CATARCTR1QC七種工具因果圖2022/12/11CATARCTR2因果圖又稱特性要因圖，石川圖或魚刺圖用圖解法對影響過程或產品質量問題的各種因素進行全面系統(tǒng)的觀察和分析，找出其因果關系使小組能集中于問題的實質，圍繞問題產生集體智慧和意見集體智慧的火花集中于問題的原因而不是問題的現狀2022/12/10CATARCTR2因果圖又稱特性要因圖，2022/12/11CATARCTR3因果圖的基本結構特性大原因(大骨)中骨小骨主骨因素(原因)特性(結果)2022/12/10CATARCTR3因果圖的基本結構特2022/12/11CATARCTR4因果圖作圖步驟選題，分析對象，確定質量特性。組織討論，找出所有可能會影響結果的因素。找出各因素之間的因果關系，在圖上以因果關系的箭頭表示出來。根據對結果影響的重要程度，將認為對結果有顯著影響的重要原因標示出來。在因果圖上標出有關信息。2022/12/10CATARCTR4因果圖作圖步驟選題，分2022/12/11CATARCTR5因果圖示例軸頸有刀痕機床操作者材料工藝方法環(huán)境機床精度不夠主軸松動軸承磨損油壓不穩(wěn)夾具磨損油中有氣泡漏油缺乏作業(yè)技能未經培訓無作業(yè)標準工作紀律松馳疲勞沒有積極性薪金低日夜加班情緒氣溫高光線光線過強光線弱材質不當冷卻液不標準濃度不當上道工序加工不良中心孔位置不正確切削速度轉速高進給量大用錯刀具刀具管理不善小組名稱：組長：成員：日期：2022/12/10CATARCTR5因果圖示例軸頸有刀痕機2022/12/11CATARCTR6繪制因果圖注意事項確定原因時應集思廣益，充分發(fā)揚民主所要分析的質量特性問題，應提得盡可能具體一張因果圖只反映一個質量特性問題原因分析到繪制能采取具體措施為止檢查無遺漏要運用其它工具和技術進行驗證不斷完善，納入受控文件進行控制2022/12/10CATARCTR6繪制因果圖注意事項確定2022/12/11CATARCTR7排列圖

質量問題是以質量損失（缺陷項目和損失金額）的形式來體現的。大多數損失是由少數幾種的缺陷引起的(Pareto原則)

，而這這幾種缺陷又是由少數原因引起的。因此，只要明確這些“關鍵的少數”，就可以消除這些特殊原因，避免由此引起的大量損失。用排列圖法，可以實現這一目的。2022/12/10CATARCTR7排列圖2022/12/11CATARCTR8排列圖的分類分析現象用排列圖：與不良結果有關質量：缺陷、故障、顧客抱怨、退貨或維修等成本：損失金額或費用等交貨期：存貨短缺或交貨期拖延安全：發(fā)生事故或出現差錯等分析原因用排列圖：與過程有關操作者：班次、性別、年齡、經驗等機器：設備、工具、模具、儀器原材料：供應商、批次、種類作業(yè)方法：作業(yè)安排、方法等作業(yè)環(huán)境：溫度、濕度、光線、噪聲等2022/12/10CATARCTR8排列圖的分類分析現象用2022/12/11CATARCTR9作排列圖的步驟明確問題以及如何收集數據設計數據記錄表（檢查表），記錄數據將數據從大到小排列，并累計計算畫排列圖在圖上畫累計頻數折線在圖上記入必要事項2022/12/10CATARCTR9作排列圖的步驟明確問題2022/12/11CATARCTR10

例：某廠隨機調查4月1日至7月1日的產品共5000件，對其逐一檢查，進行缺陷分析，得到缺陷種類及數據如下：缺陷類型斷裂擦傷污染彎曲裂紋砂眼其它合計缺陷數1044220106414200排列圖示例2022/12/10CATARCTR10例：2022/12/11CATARCTR11日期：4月1日至7月31日調查鑄件總數：5000件排列圖2022/12/10CATARCTR11日期：4月1日至7月2022/12/11CATARCTR12制作排列圖注意要點把握問題的實質，以確定“關鍵的少數”。通常將因素按累計比率分為三類：

A類因素：累計比率在0~80%之間；

B類因素：累計比率在80~90%之間；

C類因素：累計比率在90~100%之間?！捌渌表棽荒苓^大，否則分類不夠理想。2022/12/10CATARCTR12制作排列圖注意要點把2022/12/11CATARCTR13排列圖和因果圖結合使用選題分析問題采取對策，進行改進改進前后比較2022/12/10CATARCTR13排列圖和因果圖結合使2022/12/11CATARCTR14案例分析某廠為降低產品不良品率2022/12/10CATARCTR14案例分析某廠為降低產2022/12/11CATARCTR15影響產品不合格因素排列圖6月1日至7月31日2022/12/10CATARCTR15影響產品不合格因素排2022/12/11CATARCTR16產品尺寸缺陷操作者機器零件和原料作業(yè)方法健康疲勞疾病教育培訓經驗精神注意力心情操作穩(wěn)定不平衡變形磨損夾具和工具成分貯存原料質量排列形狀尺寸擰緊程度定位順序位置角度裝配動作程序速度產品尺寸缺陷因果圖2022/12/10CATARCTR16產品尺寸缺陷操作者機2022/12/11CATARCTR17影響產品尺寸缺陷因素排列圖2022/12/10CATARCTR17影響產品尺寸缺陷因素2022/12/11CATARCTR18改進后影響產品不合格因素排列圖9月1日至10月31日2022/12/10CATARCTR18改進后影響產品不合格2022/12/11CATARCTR19改進前后不良品排列圖比較6月1日至7月31日9月1日至10月31日總改進效果改進效果2022/12/10CATARCTR19改進前后不良品排列圖2022/12/11CATARCTR20直方圖

直方圖是從工序中隨機抽取樣本，將從數據中獲取的數據進行整理，繪成圖，從中找到質量波動規(guī)律，預測工序質量的一種工具。2022/12/10CATARCTR20直方圖2022/12/11CATARCTR21直方圖的作用展示用表格難以說明的大量數據顯示各種數值出現的相對頻率揭示數據的中心、波動及形狀快速闡明數據的潛在分布為預測過程提供有利信息可以發(fā)現“過程是否能滿足顧客要求”2022/12/10CATARCTR21直方圖的作用展示用表2022/12/11CATARCTR22直方圖的繪制步驟明確衡量過程的特性值收集數據計算極差數據分組作頻數分布表畫直方圖在圖上記錄有關資料2022/12/10CATARCTR22直方圖的繪制步驟明確2022/12/11CATARCTR23直方圖原始數據表（單位：mm）2.5102.5172.5222.5222.5102.5112.5192.5322.5432.5252.5272.5362.5062.5412.5122.5152.5212.5362.5292.5242.5292.5232.5232.5232.5192.5282.5432.5382.5182.5342.5202.5142.5122.5342.5262.5302.5322.5262.5232.5202.5352.5232.5262.5252.5232.5222.5022.5302.5222.5142.5332.5102.5422.5242.5302.5212.5222.5352.5402.5282.5252.5152.5202.5192.5262.5272.5222.5422.5402.5282.5312.5452.5242.5222.5202.5192.5192.5292.5222.5132.5182.5272.5112.5192.5312.5272.5292.5282.5192.5212022/12/10CATARCTR23直方圖原始數據表（單2022/12/11CATARCTR24直方圖2022/12/10CATARCTR24直方圖2022/12/11CATARCTR25直方圖的常見類型標準型鋸齒型偏峰型陡壁型平頂型雙峰型孤島型2022/12/10CATARCTR25直方圖的常見類型標準2022/12/11CATARCTR26直方圖的常見類型標準型：左右對稱，最常見鋸齒型：數據分組過多，或測量讀數錯誤偏峰型：產品尺寸受公差影響陡壁型：工序能力不足，進行全數檢查平頂型：幾種均值不同的分布混在一起雙峰型：均值相差較大的兩種分布混在一起孤島型：中混有另一分布的少量數據2022/12/10CATARCTR26直方圖的常見類型標準2022/12/11CATARCTR27直方圖符合公差要求直方圖不符合公差要求SL(a)SUSL(b)SUSL(c)SUSL(d)SUSL(e)SU直方圖與公差限2022/12/10CATARCTR27直方圖符合公差要求直2022/12/11CATARCTR28直方圖與公差限直方圖滿足公差要求

(a)狀況無需調整

(b)要考慮減少波動直方圖不滿足公差要求

(c)采取措施，使平均值接近規(guī)格的中間值

(d)要采取措施，減少波動

(e)同時采取(c)和(d)的措施2022/12/10CATARCTR28直方圖與公差限直方圖2022/12/11CATARCTR29檢查表

檢查表法，又稱調查表法，是利用統(tǒng)計表來進行數據整理和初步分析的一種方法。2022/12/10CATARCTR29檢查表2022/12/11CATARCTR30檢查表的作用收集數據，“用數據說話”簡單有效，適用于任何重點工作領域的過程，將這些過程的信息整理清晰明了的資料更清楚地描寫出整個情況的事實而不是每個成員的個人意見2022/12/10CATARCTR30檢查表的作用收集數據2022/12/11CATARCTR31使用檢查表法的步驟對觀察到的事物或現象做出統(tǒng)一規(guī)定決定由誰收集資料確定資料的來源和范圍設計檢查表收集資料整理2022/12/10CATARCTR31使用檢查表法的步驟對2022/12/11CATARCTR32檢查表的種類工序分布檢查表不合格項檢查表缺陷位置檢查表缺陷原因檢查表2022/12/10CATARCTR32檢查表的種類工序分布2022/12/11CATARCTR33工序分布檢查表2022/12/10CATARCTR33工序分布檢查表2022/12/11CATARCTR34不合格項檢查表2022/12/10CATARCTR34不合格項檢查表2022/12/11CATARCTR35缺陷原因檢查表2022/12/10CATARCTR35缺陷原因檢查表2022/12/11CATARCTR36缺陷位置檢查表2022/12/10CATARCTR36缺陷位置檢查表2022/12/11CATARCTR37控制圖對過程質量特性值進行測定、記錄，評估和監(jiān)察過程是否處于統(tǒng)計控制狀態(tài)的一種用統(tǒng)計方法設計的圖?？刂茍D是由美國工程師休哈特提出來的，故又稱休哈特控制圖。2022/12/10CATARCTR37控制圖對過程質量特性2022/12/11CATARCTR38控制圖的構成上控制限中心線下控制限上控制限中心線下控制限過程受控過程不受控2022/12/10CATARCTR38控制圖的構成上控制限2022/12/11CATARCTR39影響過程波動的因素普通原因，又稱偶然因素（偶因），是大量地客觀存在的，是過程所固有的，但對過程質量特性的影響很小，是人們無法加以消除的。特殊原因，又稱異常因素（異因），不是過程所固有的，但對過程質量特性的影響較大，查明原因后，是可以加以消除的。2022/12/10CATARCTR39影響過程波動的因素普2022/12/11CATARCTR40控制圖法的目的

發(fā)現已經存在的或潛在的影響過程質量的異常因素，加以消除，使過程無異因，也即使過程達到統(tǒng)計穩(wěn)定狀態(tài)，使過程可預測。2022/12/10CATARCTR40控制圖法的目的2022/12/11CATARCTR41休哈特控制圖的原理3σ原則：在無異因（只存在偶因）的前提下，控制圖上點出現異常的概率不超過0.27%。2022/12/10CATARCTR41休哈特控制圖的原理32022/12/11CATARCTR42控制圖的種類計量值控制圖均值極差控制圖均值標準差控制圖中位數極差控制圖單值移動極差控制圖計數值控制圖不合格品數控制圖不合格品率控制圖不合格數控制圖單位不合格數控制圖2022/12/10CATARCTR42控制圖的種類計量值控2022/12/11CATARCTR43常規(guī)計量值控制圖控制線計算公式控制圖名稱控制線公式備注

圖：；R圖：樣本量n≤10

圖：；s圖：樣本量n＞10

圖：；R圖：

X圖：；Rs圖：

2022/12/10CATARCTR43常規(guī)計量值控制圖控制2022/12/11CATARCTR44控制圖名稱控制線公式備注p

np

u

c

常規(guī)計數值控制圖控制線計算公式2022/12/10CATARCTR44控制圖名稱控制線公式2022/12/11CATARCTR45Xbar-R控制圖制作步驟及應用1.收集數據2.描點畫圖3.計算分析控制限4.將分析控制限和中心線畫在圖上5.分析R圖和Xbar圖6.分析特殊原因，采取措施，加以消除7.重新采集數據，重復1至5步，直至R圖和Xbar圖都正常，可認為過程無異因，此時的控制限就可做為控制用的控制限8.分析過程能力9.保持過程，加以持續(xù)改進。2022/12/10CATARCTR45Xbar-R控制圖2022/12/11CATARCTR46分析用控制圖數據表

序號x1x2x3x4序號x1x2x3x4181.8681.6182.9881.831482.4081.4182.9373.13282.0981.0680.4880.071585.1580.9181.3182.43381.2182.7779.9580.721681.3280.1281.2380.33481.2380.6181.6882.131781.3980.8580.680.93583.2082.5082.3780.541881.3783.1280.3981.81686.6882.4882.9682.121982.6282.0681.4980.92780.1781.8381.1281.412079.7681.1781.2479.54881.780.0981.5580.572181.0682.0682.7682.46980.6980.4982.1685.292282.5583.5382.9481.891082.7282.1281.7781.602383.3380.3380.3680.671180.9881.3381.6080.702480.1781.3382.5780.871280.4282.2080.1380.242581.679.8881.6981.791382.1182.1383.2282.17

2022/12/10CATARCTR46分析用控制圖數據表

2022/12/11CATARCTR47分析用控制圖2022/12/10CATARCTR47分析用控制圖2022/12/11CATARCTR48剔除異常數據后補充采集的數據表序號x1x2x3x4序號x1x2x3x4181.8681.6182.9881.831485.1580.9181.3182.43282.0981.0680.4880.071581.3280.1281.2380.33381.2182.7779.9580.721681.3980.8580.680.93481.2380.6181.6882.131781.3783.1280.3981.81583.2082.5082.3780.541882.6282.0681.4980.92686.6882.4882.9682.121979.7681.1781.2479.54780.1781.8381.1281.412081.0682.0682.7682.46881.780.0981.5580.572182.5583.5382.9481.89982.7282.1281.7781.602283.3380.3380.3680.671080.9881.3381.6080.702380.1781.3382.5780.871180.4282.2080.1380.242481.679.8881.6981.791282.1182.1383.2282.172582.5181.0980.4379.861382.4081.4182.9373.13

2022/12/10CATARCTR48剔除異常數據后補充采2022/12/11CATARCTR49剔除異常數據后補充采集數據分析用控制圖2022/12/10CATARCTR49剔除異常數據后補充采2022/12/11CATARCTR50控制用控制圖控制限Xbar圖

UCL=82.81CL=82.51LCL=80.21R

圖

UCL=4.08CL=1.79LCL=0.002022/12/10CATARCTR50控制用控制圖控制限X2022/12/11CATARCTR51異常點點出界點排列不隨機，存在某種“趨勢”2022/12/10CATARCTR51異常點點出界2022/12/11CATARCTR52控制圖判異準則（Ⅰ）ABCCBAUCLXbarLCLABCCBAUCLXbarLCLABCCBAUCLXbarLCLABCCBAUCLXbarLCL準則1：一點在A區(qū)外準則2：9點在C區(qū)或其外準則3：6點遞增或遞減準則4：14點上下交替2022/12/10CATARCTR52控制圖判異準則（Ⅰ）2022/12/11CATARCTR53控制圖判異準則（Ⅱ）ABCCBAUCLXbarLCLABCCBAUCLXbarLCL準則5：3點中有2點在A區(qū)準則6：5點中有4點在B區(qū)ABCCBAUCLXbarLCLABCCBAUCLXbarLCL準則7：15點在C區(qū)中心線上下準則8：8點在中心線兩側，但無一點在C區(qū)2022/12/10CATARCTR53控制圖判異準則（Ⅱ）2022/12/11CATARCTR54控制圖繪制及應用時應注意應先作R圖，只有當R圖穩(wěn)定無異常時，過程才表現出“受控”狀態(tài)R圖體現的是數據的組間波動，Xbar圖體現的是數據的組內波動只有當R圖穩(wěn)定無異常，過程達到“受控”狀態(tài)時，分析過程能力才有意義2022/12/10CATARCTR54控制圖繪制及應用時應2022/12/11CATARCTR55過程能力和過程能力指數Cp過程能力：反映過程加工內在一致性，用6σ表示（其數值越小越好），取決于影響過程的人、機、料、法、環(huán)等因素，與公差無關過程能力指數：指過程的加工質量滿足技術要求的能力大小，其計算公式為：2022/12/10CATARCTR55過程能力和過程能力指2022/12/11CATARCTR56過程能力評價Cp值的范圍級別過程能力評價Cp≥1.67Ⅰ過程能力過高1.67＞Cp≥1.33Ⅱ過程能力充分1.33＞Cp≥1.0Ⅲ過程能力不夠充分1.0＞Cp≥0.67Ⅳ過程能力不足0.67＞CpⅤ過程能力嚴重不足2022/12/10CATARCTR56過程能力評價Cp值的2022/12/11CATARCTR57有偏離情況的過程能力指數Cpk有偏離情況的過程能力指數Cpk

式中：k為偏離度，當k≥1，規(guī)定Cpk=02022/12/10CATARCTR57有偏離情況的過程能力2022/12/11CATARCTR58聯合應用Cp與Cpk所代表的合格品率(%)99.9999992.0099.9999799.999941.6799.9968399.9968399.9941.3399.8650199.8650199.86599.7301.0097.7249997.7249997.72597.72295.4500.6784.1344784.1344784.13484.14384.00068.2680.332.001.671.331.000.670.33CpCpk2022/12/10CATARCTR58聯合應用Cp與Cpk2022/12/11CATARCTR59散布圖的概念在質量改進活動中，常常要研究兩個隨機變量之間的關系，將一系列通過觀察得到的兩個變量的成對數據點一一描在X-Y座標系中，由此可以看出兩變量是否線性相關，如果二者線性相關，可以對這兩變量進行預測或控制。2022/12/10CATARCTR59散布圖的概念在質量改2022/12/11CATARCTR60散布圖的六種形式(a)X與Y強正相關(b)X與Y弱正相關(c)X與Y強負相關(d)X與Y弱負相關(e)X與Y不相關(f)X與Y非線性相關2022/12/10CATARCTR60散布圖的六種形式(a2022/12/11CATARCTR61散布圖示意圖2022/12/10CATARCTR61散布圖示意圖2022/12/11CATARCTR62日期空氣壓力不良品率日期空氣壓力不良品率10月1日8.60.88910月22日8.70.8922日8.90.88423日8.50.8773日8.80.87424日9.20.8854日8.80.89125日8.50.8665日8.40.87426日8.30.8968日8.70.88629日8.70.8969日9.20.91130日9.30.92810日8.60.91231日8.90.88611日9.20.89511月1日8.90.90812日8.70.8962日8.30.88115日8.40.8945日8.70.88216日8.20.8646日8.90.90417日9.20.9227日8.70.91218日8.70.9098日9.10.92519日9.40.9059日8.70.872散布圖案例制作塑料桶時吹氣壓力（kg/cm2）與不良品率（%）數據表2022/12/10CATARCTR62日期空氣壓力不良品率2022/12/11CATARCTR63散布圖案例吹氣壓力與不良品率散布圖不良品率吹氣壓力2022/12/10CATARCTR63散布圖案例吹氣壓力與2022/12/11CATARCTR64散布圖的相關系數式中：2022/12/10CATARCTR64散布圖的相關系數式中2022/12/11CATARCTR65散布圖一元線性回歸方程式中：2022/12/10CATARCTR65散布圖一元線性回歸方2022/12/11CATARCTR66散布圖相關分析案例空氣壓力（kg/cm2）8.08.59.09.510.0壁厚（mm）4.624.504.434.814.123.884.013.673.213.053.163.302.862.532.712.621.832.022.241.952022/12/10CATARCTR66散布圖相關分析案例空2022/12/11CATARCTR67壓力與厚度散布圖2022/12/10CATARCTR67壓力與厚度散布圖2022/12/11CATARCTR68壓力與厚度回歸直線2022/12/10CATARCTR68壓力與厚度回歸直線2022/12/11CATARCTR69分層法的概念

所謂分層法，是根據產生數據的特征（如：何人、何處、何種方法、何種設備）將數據劃分成若干組的方法。

石川馨先生曾多次強調：不對數據進行分層，就不能搞好質量管理。2022/12/10CATARCTR69分層法的概念2022/12/11CATARCTR70分層法的特點

分層法不是單獨使用的，而是結合直方圖、排列圖、控制圖等工具一起使用的。2022/12/10CATARCTR70分層法的特點2022/12/11CATARCTR71分層方法按操作者來分層按作業(yè)方法來分層按機器設備分層按原料分層按作業(yè)環(huán)境分層2022/12/10CATARCTR71分層方法按操作者來分2022/12/11CATARCTR72分層法應用步驟收集數據根據不同目的，選擇分層標志將數據進行分層按層歸類畫分層直方圖、排列圖或控制圖等統(tǒng)計分析圖表2022/12/10CATARCTR72分層法應用步驟收集數2022/12/11CATARCTR73分層法結合其它工具使用案例問題：某廠生產牽引機車板簧，發(fā)現有的板簧有裂紋。2022/12/10CATARCTR73分層法結合其它工具使2022/12/11CATARCTR74板簧出現裂紋因果圖板簧出現裂紋裝配退火淬火檢驗淬火溫度班次操作者爐內溫度不一板簧類型填料類型2022/12/10CATARCTR74板簧出現裂紋因果圖板2022/12/11CATARCTR75現狀分析：因果圖（如上圖）對小型牽引機所用的板簧(A1)和中型牽引機所用的板簧(A2)在同一爐內進行淬火處理。兩種產品只是形狀不同，所用原料相同，淬火時所用的填料不同小型牽引機所用的板簧(A1)需求量增加每天兩班(B1、B2)生產，每班處理兩批板簧裂紋的特性可以用板簧的硬度來表示收集了以前16天的數據資料：

a)考慮爐中心和爐壁附近溫度差異較大，每次淬火后，從爐中心(P1)和爐壁附近(P2)各取一個樣，測量其硬度

b)淬火處理后的所有板簧都要檢驗，對有裂紋的板簧測其硬度

c)技術要求硬度標準為：350Hb~460Hb2022/12/10CATARCTR75現狀分析：因果圖（如2022/12/11CATARCTR76硬度測量結果2022/12/10CATARCTR76硬度測量結果2022/12/11CATARCTR77板簧硬度總直方圖

總體直方圖表明產品硬度接近正態(tài)分布，所有樣本的硬度都在技術要求規(guī)定的范圍內，但有些硬度較高的樣本出現紋裂紋，盡管其硬度出在規(guī)定的范圍內2022/12/10CATARCTR77板簧硬度總直方圖總2022/12/11CATARCTR78有裂紋板簧的硬度直方圖所有有裂紋的板簧都是A1型。這種板簧是用在小型牽引機車上。有裂紋板簧的硬度超過440Hb（硬度分布）。2022/12/10CATARCTR78有裂紋板簧的硬度直方2022/12/11CATARCTR79按板簧類型（A）分層的硬度直方圖用于小型牽引機車上的A1型板簧的平均硬度較大，且分布較寬由于有裂紋的板簧都是A1型，目前這種工藝方法對A1型板簧可能不適宜用于中型牽引機車上的A2型板簧硬度的分布較窄，且這種板簧沒有發(fā)現有裂紋2022/12/10CATARCTR79按板簧類型（A）分層2022/12/11CATARCTR80按班次（B）分層的硬度直方圖B1班生產的板簧的平均硬度較B2班生產的大，而且波動較小（分布較窄）B2班生產的板簧有裂紋2022/12/10CATARCTR80按班次（B）分層的硬2022/12/11CATARCTR81按板簧在爐內位置（P）分層的硬度直方圖從爐中心(P1)取得的樣本平均硬度較小且波動較小，沒有出現裂紋從爐壁附近(P2)取得的樣本平均硬度較大，而且波動較取自P1的稍大一些，有的出現裂紋2022/12/10CATARCTR81按板簧在爐內位置（P2022/12/11CATARCTR82按AB兩因素不同搭配分層的硬度直方圖A1B1和A1B2的板簧硬度的波動要比A2B1和A2B2的大硬度的平均值沒有明顯差異，但A1B1和A1B2的要略大一些A2B1的硬度波動較小，且平均值(400.44)接近技術要求的中心值(405)，根據技術要求，過程能力指數為

這樣，A2B1的組合是最好的2022/12/10CATARCTR82按AB兩因素不同搭配2022/12/11CATARCTR83按ABP三因素不同搭配分層的硬度直方圖對A1型板簧而言，從爐壁附近(P2)取的樣硬度平均值明顯地比從爐中心(P1)取的樣硬度要大對A2型板簧而言，其硬度的平均值與取自爐內的位置關系不明顯A1B1P1、A1B1P2、A2B1P1、A2B1P2和A2B2P1組合的五種情況硬度標準差大約是9Hb左右，而A1B2P1、A1B2P2、A2B2P2組合的硬度標準差要大一些，約為16Hb左右，出現這種差異是由于因素B（班次）的原因，班次B2生產的產品波動要大一些A2B1P1、A2B1P2和A2B2P1這三種組合的硬度集中在規(guī)定值附近，波動也較小2022/12/10CATARCTR83按ABP三因素不同搭2022/12/11CATARCTR84總的均值-極差控制圖R圖：沒有點超出控制限，但第7-14批、第26-33批、第51-64批的點呈現異常鏈，說明過程失控；A1型板簧的極差R相對地比A2型的要大，因此，要將這兩種板簧進行分層分析。

圖：沒有點超出控制限，但從鏈上看，第15-26批、第31-39批、第43-53批的點呈現異常鏈，表明過程失控。2022/12/10CATARCTR84總的均值-極差控制圖2022/12/11CATARCTR85按A、B因素分層的均值極差控制圖

由于數據是按批進行分組的，同一組內的波動就是批內的波動。組間的波動包括批間的波動和日期間的波動。A1B1：R圖和圖上的點都接近中心線，但每數的數據是板簧取自爐中心(P1)和爐壁附近(P2)，因此，這是由于爐中心和爐壁兩種均值不同的分布混在一起的結果。這種情況下，必須按爐內位置(P)進行分層。A2B1：與A1B1情況相同。A2B1：R圖與圖都處于受控狀態(tài)。也就是說，組間（不同批次和不同日期間）沒有波動，過程比較穩(wěn)定。經估算，組內的標準差為9.53（與直方圖上s=8.97接近）。A2B2：R圖受控，但圖上有三個點超出控制限，圖不受控，組間存在波動。也就是說，不同的批次和不同的生產日期間有差異，必須檢查B2班所用的生產方法。估算批內的標準差為8.42，而從直方圖上得到的標準差為13.13。組間的標準差可估算為10.07。2022/12/10CATARCTR85按A、B因素分層的均2022/12/11CATARCTR86A1型板簧按B、P分層的均值-極差控制圖

平均值取決于樣本在爐內的位置，控制圖數據按位置(P)分組，一個子組內包含每天的兩個批次的數據，這樣組內的波動只是同一日期內的波動（包括不同批次間的波動），組間波動就是不同日期間的波動。A1B1P1和A1B1P2的差異在控制圖上是顯而易見的。圖和R圖都表明A1B1P1或A1B1P2是否受控。將A1B1P1和A1B1P2相比較，以比較P1和P2，由A1B1P1和A1B1P2的極差均值比可以估算可以估計組內波動的標準差為6.54，組間波動是由于P1和P2引起的，A1B1直方圖的標準差為14.17，這樣可以計算出組間波動的標準差為13.18。組間波動（方差）對A1B1直方圖數據波動（方差）的貢獻率為(13.182/14.172)*100%=80%。這表明，組間波動的大小取決于樣本在爐內的位置，也表明，板簧的硬度主要受其在爐內位置的影響。2022/12/10CATARCTR86A1型板簧按B、P2022/12/11CATARCTR87A1B1與A1B1P1圖的比較將A1B1與A1B1P1圖進行比較，可以發(fā)現，A1B1控制圖不穩(wěn)定，而A1B1P1控制圖表現出過程穩(wěn)定，因為A1B1P1控制圖的數據是按P進行分層的，子組發(fā)生了變化?？刂茍D數據分組時，應使子組內的數據波動盡可能地表現為隨機波動，過程的波動從組間波動上體現出來。2022/12/10CATARCTR87A1B1與A1B1P2022/12/11CATARCTR88A2型板簧按班次B分層的均值極差控制圖關于A2型板簧，其硬度與其在爐內的位置沒有差異，將數據每天按兩批分成一組，子組樣本量n=4。組內的波動就是同一日期內的波動，包括同一批次內的波動和不同批次間的波動，而組間的波動就是由于不同日期引起的。A2B1圖：圖和R圖都處于受控狀態(tài)，組內波動的標準差可經估算為9.29。A2B1圖：R圖受控，但圖不受控，有一點超出控制限。連續(xù)有兩點靠近控制限（超出2σ

范圍）。2022/12/10CATARCTR88A2型板簧按班次B分2022/12/11CATARCTR89總結和對策小型牽引機所用的板簧在爐內出現裂紋，可以認為是由于在爐內熱理處時填充方法所致。當小型板簧進行熱處理時，爐中心和爐壁附近溫度有所不同，增加了硬度，產生了裂紋。因此，必須改變爐內填充方法，使小型板簧熱處理時爐中心溫度和爐壁邊溫度差的影響不超過中型機車的板簧。作業(yè)標準也有總是必須明確板簧的硬度和可能會出現裂紋之間的關系。根據目前得到的數據認為，最大硬度不超過440Hb，就沒有裂紋，將硬度控制在440Hb以下，就不會出現裂紋。對班次進行比較，可見B2班生產的特不穩(wěn)定，作業(yè)標準和作業(yè)方法有必要予以評審。同一天生產的產品硬度沒有波動，而不同工作日生產的產品硬度存在波動，這個問題也要調查清楚。如果采取了以上措施，產品裂紋缺陷將大大減少，小型板簧和中型板簧熱處理時硬度的過程能力指數可望達到現在的A2B1水平，即：2022/12/10CATARCTR89總結和對策小型牽引機2022/12/11CATARCTR90控制圖的控制限與規(guī)格限比較控制圖直方圖不滿足規(guī)格要求滿足規(guī)格要求未達到統(tǒng)計穩(wěn)定狀態(tài)達到統(tǒng)計穩(wěn)定狀態(tài)工序改進2022/12/10CATARCTR90控制圖的控制限與規(guī)格2022/12/11CATARCTR91用分層法正確看散布圖(1)表面上看起來不相關，但分層后相關2022/12/10CATARCTR91用分層法正確看散布圖2022/12/11CATARCTR92用分層法正確看散布圖(2)表面上看起來相關，但分層后不相關2022/12/10CATARCTR92用分層法正確看散布圖2022/12/11CATARCTR93我國質量管理實踐中的“兩圖一表”因果圖排列圖對策表2022/12/10CATARCTR93我國質量管理實踐中的2022/12/11CATARCTR94對策表在現場具體應用兩圖一表時，要將因果圖、排列圖、對策表結合使用。首先，通過排列圖可以抓住問題的關鍵所在；其次，對于關鍵問題是應用因果圖可以找出產生問題的各種因素；然后，再通過排列圖找出這些因素中的關鍵因素。對這些關鍵因素需要認真分析研究，制訂對策。所謂對策表（法），就是為了有計劃、有步驟地解決問題，將問題與對策列成表格，并列出責任人和完成期限，以保證對策的實施，2022/12/10CATARCTR94對策表在現場具體應用2022/12/11CATARCTR95對策表實例

連桿軸頸磨小對策表編號關鍵因素對策責任人完成日期1無作業(yè)標準制訂作業(yè)標準書01年6月2機床電器失靈調查分析01年2月3測量儀器精度不夠更新測量儀器，并實測60件對比01年2月4切削液不足，工件溫度上升增大切削液用量01年2月5操作者未用讀數量具采用氣動卡規(guī)01年3月6冷后尺寸變小調查60件定點測量熱變化建立修正值01年5月2022/12/10CATARCTR95對策表實例

連桿軸頸2022/12/11CATARCTR96制訂對策表步驟找出存在的主要問題（排列圖）找出問題的原因所在（因果圖）在因果圖中找出關鍵因素研究對策，制訂對策表2022/12/10CATARCTR96制訂對策表步驟找出存2022/12/11CATARCTR97QC七種工具因果圖排列圖直方圖檢查表控制圖散布圖分層法2022/12/10CATARCTR1QC七種工具因果圖2022/12/11CATARCTR98因果圖又稱特性要因圖，石川圖或魚刺圖用圖解法對影響過程或產品質量問題的各種因素進行全面系統(tǒng)的觀察和分析，找出其因果關系使小組能集中于問題的實質，圍繞問題產生集體智慧和意見集體智慧的火花集中于問題的原因而不是問題的現狀2022/12/10CATARCTR2因果圖又稱特性要因圖，2022/12/11CATARCTR99因果圖的基本結構特性大原因(大骨)中骨小骨主骨因素(原因)特性(結果)2022/12/10CATARCTR3因果圖的基本結構特2022/12/11CATARCTR100因果圖作圖步驟選題，分析對象，確定質量特性。組織討論，找出所有可能會影響結果的因素。找出各因素之間的因果關系，在圖上以因果關系的箭頭表示出來。根據對結果影響的重要程度，將認為對結果有顯著影響的重要原因標示出來。在因果圖上標出有關信息。2022/12/10CATARCTR4因果圖作圖步驟選題，分2022/12/11CATARCTR101因果圖示例軸頸有刀痕機床操作者材料工藝方法環(huán)境機床精度不夠主軸松動軸承磨損油壓不穩(wěn)夾具磨損油中有氣泡漏油缺乏作業(yè)技能未經培訓無作業(yè)標準工作紀律松馳疲勞沒有積極性薪金低日夜加班情緒氣溫高光線光線過強光線弱材質不當冷卻液不標準濃度不當上道工序加工不良中心孔位置不正確切削速度轉速高進給量大用錯刀具刀具管理不善小組名稱：組長：成員：日期：2022/12/10CATARCTR5因果圖示例軸頸有刀痕機2022/12/11CATARCTR102繪制因果圖注意事項確定原因時應集思廣益，充分發(fā)揚民主所要分析的質量特性問題，應提得盡可能具體一張因果圖只反映一個質量特性問題原因分析到繪制能采取具體措施為止檢查無遺漏要運用其它工具和技術進行驗證不斷完善，納入受控文件進行控制2022/12/10CATARCTR6繪制因果圖注意事項確定2022/12/11CATARCTR103排列圖

質量問題是以質量損失（缺陷項目和損失金額）的形式來體現的。大多數損失是由少數幾種的缺陷引起的(Pareto原則)

，而這這幾種缺陷又是由少數原因引起的。因此，只要明確這些“關鍵的少數”，就可以消除這些特殊原因，避免由此引起的大量損失。用排列圖法，可以實現這一目的。2022/12/10CATARCTR7排列圖2022/12/11CATARCTR104排列圖的分類分析現象用排列圖：與不良結果有關質量：缺陷、故障、顧客抱怨、退貨或維修等成本：損失金額或費用等交貨期：存貨短缺或交貨期拖延安全：發(fā)生事故或出現差錯等分析原因用排列圖：與過程有關操作者：班次、性別、年齡、經驗等機器：設備、工具、模具、儀器原材料：供應商、批次、種類作業(yè)方法：作業(yè)安排、方法等作業(yè)環(huán)境：溫度、濕度、光線、噪聲等2022/12/10CATARCTR8排列圖的分類分析現象用2022/12/11CATARCTR105作排列圖的步驟明確問題以及如何收集數據設計數據記錄表（檢查表），記錄數據將數據從大到小排列，并累計計算畫排列圖在圖上畫累計頻數折線在圖上記入必要事項2022/12/10CATARCTR9作排列圖的步驟明確問題2022/12/11CATARCTR106

例：某廠隨機調查4月1日至7月1日的產品共5000件，對其逐一檢查，進行缺陷分析，得到缺陷種類及數據如下：缺陷類型斷裂擦傷污染彎曲裂紋砂眼其它合計缺陷數1044220106414200排列圖示例2022/12/10CATARCTR10例：2022/12/11CATARCTR107日期：4月1日至7月31日調查鑄件總數：5000件排列圖2022/12/10CATARCTR11日期：4月1日至7月2022/12/11CATARCTR108制作排列圖注意要點把握問題的實質，以確定“關鍵的少數”。通常將因素按累計比率分為三類：

A類因素：累計比率在0~80%之間；

B類因素：累計比率在80~90%之間；

C類因素：累計比率在90~100%之間?！捌渌表棽荒苓^大，否則分類不夠理想。2022/12/10CATARCTR12制作排列圖注意要點把2022/12/11CATARCTR109排列圖和因果圖結合使用選題分析問題采取對策，進行改進改進前后比較2022/12/10CATARCTR13排列圖和因果圖結合使2022/12/11CATARCTR110案例分析某廠為降低產品不良品率2022/12/10CATARCTR14案例分析某廠為降低產2022/12/11CATARCTR111影響產品不合格因素排列圖6月1日至7月31日2022/12/10CATARCTR15影響產品不合格因素排2022/12/11CATARCTR112產品尺寸缺陷操作者機器零件和原料作業(yè)方法健康疲勞疾病教育培訓經驗精神注意力心情操作穩(wěn)定不平衡變形磨損夾具和工具成分貯存原料質量排列形狀尺寸擰緊程度定位順序位置角度裝配動作程序速度產品尺寸缺陷因果圖2022/12/10CATARCTR16產品尺寸缺陷操作者機2022/12/11CATARCTR113影響產品尺寸缺陷因素排列圖2022/12/10CATARCTR17影響產品尺寸缺陷因素2022/12/11CATARCTR114改進后影響產品不合格因素排列圖9月1日至10月31日2022/12/10CATARCTR18改進后影響產品不合格2022/12/11CATARCTR115改進前后不良品排列圖比較6月1日至7月31日9月1日至10月31日總改進效果改進效果2022/12/10CATARCTR19改進前后不良品排列圖2022/12/11CATARCTR116直方圖

直方圖是從工序中隨機抽取樣本，將從數據中獲取的數據進行整理，繪成圖，從中找到質量波動規(guī)律，預測工序質量的一種工具。2022/12/10CATARCTR20直方圖2022/12/11CATARCTR117直方圖的作用展示用表格難以說明的大量數據顯示各種數值出現的相對頻率揭示數據的中心、波動及形狀快速闡明數據的潛在分布為預測過程提供有利信息可以發(fā)現“過程是否能滿足顧客要求”2022/12/10CATARCTR21直方圖的作用展示用表2022/12/11CATARCTR118直方圖的繪制步驟明確衡量過程的特性值收集數據計算極差數據分組作頻數分布表畫直方圖在圖上記錄有關資料2022/12/10CATARCTR22直方圖的繪制步驟明確2022/12/11CATARCTR119直方圖原始數據表（單位：mm）2.5102.5172.5222.5222.5102.5112.5192.5322.5432.5252.5272.5362.5062.5412.5122.5152.5212.5362.5292.5242.5292.5232.5232.5232.5192.5282.5432.5382.5182.5342.5202.5142.5122.5342.5262.5302.5322.5262.5232.5202.5352.5232.5262.5252.5232.5222.5022.5302.5222.5142.5332.5102.5422.5242.5302.5212.5222.5352.5402.5282.5252.5152.5202.5192.5262.5272.5222.5422.5402.5282.5312.5452.5242.5222.5202.5192.5192.5292.5222.5132.5182.5272.5112.5192.5312.5272.5292.5282.5192.5212022/12/10CATARCTR23直方圖原始數據表（單2022/12/11CATARCTR120直方圖2022/12/10CATARCTR24直方圖2022/12/11CATARCTR121直方圖的常見類型標準型鋸齒型偏峰型陡壁型平頂型雙峰型孤島型2022/12/10CATARCTR25直方圖的常見類型標準2022/12/11CATARCTR122直方圖的常見類型標準型：左右對稱，最常見鋸齒型：數據分組過多，或測量讀數錯誤偏峰型：產品尺寸受公差影響陡壁型：工序能力不足，進行全數檢查平頂型：幾種均值不同的分布混在一起雙峰型：均值相差較大的兩種分布混在一起孤島型：中混有另一分布的少量數據2022/12/10CATARCTR26直方圖的常見類型標準2022/12/11CATARCTR123直方圖符合公差要求直方圖不符合公差要求SL(a)SUSL(b)SUSL(c)SUSL(d)SUSL(e)SU直方圖與公差限2022/12/10CATARCTR27直方圖符合公差要求直2022/12/11CATARCTR124直方圖與公差限直方圖滿足公差要求

(a)狀況無需調整

(b)要考慮減少波動直方圖不滿足公差要求

(c)采取措施，使平均值接近規(guī)格的中間值

(d)要采取措施，減少波動

(e)同時采取(c)和(d)的措施2022/12/10CATARCTR28直方圖與公差限直方圖2022/12/11CATARCTR125檢查表

檢查表法，又稱調查表法，是利用統(tǒng)計表來進行數據整理和初步分析的一種方法。2022/12/10CATARCTR29檢查表2022/12/11CATARCTR126檢查表的作用收集數據，“用數據說話”簡單有效，適用于任何重點工作領域的過程，將這些過程的信息整理清晰明了的資料更清楚地描寫出整個情況的事實而不是每個成員的個人意見2022/12/10CATARCTR30檢查表的作用收集數據2022/12/11CATARCTR127使用檢查表法的步驟對觀察到的事物或現象做出統(tǒng)一規(guī)定決定由誰收集資料確定資料的來源和范圍設計檢查表收集資料整理2022/12/10CATARCTR31使用檢查表法的步驟對2022/12/11CATARCTR128檢查表的種類工序分布檢查表不合格項檢查表缺陷位置檢查表缺陷原因檢查表2022/12/10CATARCTR32檢查表的種類工序分布2022/12/11CATARCTR129工序分布檢查表2022/12/10CATARCTR33工序分布檢查表2022/12/11CATARCTR130不合格項檢查表2022/12/10CATARCTR34不合格項檢查表2022/12/11CATARCTR131缺陷原因檢查表2022/12/10CATARCTR35缺陷原因檢查表2022/12/11CATARCTR132缺陷位置檢查表2022/12/10CATARCTR36缺陷位置檢查表2022/12/11CATARCTR133控制圖對過程質量特性值進行測定、記錄，評估和監(jiān)察過程是否處于統(tǒng)計控制狀態(tài)的一種用統(tǒng)計方法設計的圖?？刂茍D是由美國工程師休哈特提出來的，故又稱休哈特控制圖。2022/12/10CATARCTR37控制圖對過程質量特性2022/12/11CATARCTR134控制圖的構成上控制限中心線下控制限上控制限中心線下控制限過程受控過程不受控2022/12/10CATARCTR38控制圖的構成上控制限2022/12/11CATARCTR135影響過程波動的因素普通原因，又稱偶然因素（偶因），是大量地客觀存在的，是過程所固有的，但對過程質量特性的影響很小，是人們無法加以消除的。特殊原因，又稱異常因素（異因），不是過程所固有的，但對過程質量特性的影響較大，查明原因后，是可以加以消除的。2022/12/10CATARCTR39影響過程波動的因素普2022/12/11CATARCTR136控制圖法的目的

發(fā)現已經存在的或潛在的影響過程質量的異常因素，加以消除，使過程無異因，也即使過程達到統(tǒng)計穩(wěn)定狀態(tài)，使過程可預測。2022/12/10CATARCTR40控制圖法的目的2022/12/11CATARCTR137休哈特控制圖的原理3σ原則：在無異因（只存在偶因）的前提下，控制圖上點出現異常的概率不超過0.27%。2022/12/10CATARCTR41休哈特控制圖的原理32022/12/11CATARCTR138控制圖的種類計量值控制圖均值極差控制圖均值標準差控制圖中位數極差控制圖單值移動極差控制圖計數值控制圖不合格品數控制圖不合格品率控制圖不合格數控制圖單位不合格數控制圖2022/12/10CATARCTR42控制圖的種類計量值控2022/12/11CATARCTR139常規(guī)計量值控制圖控制線計算公式控制圖名稱控制線公式備注

圖：；R圖：樣本量n≤10

圖：；s圖：樣本量n＞10

圖：；R圖：

X圖：；Rs圖：

2022/12/10CATARCTR43常規(guī)計量值控制圖控制2022/12/11CATARCTR140控制圖名稱控制線公式備注p

np

u

c

常規(guī)計數值控制圖控制線計算公式2022/12/10CATARCTR44控制圖名稱控制線公式2022/12/11CATARCTR141Xbar-R控制圖制作步驟及應用1.收集數據2.描點畫圖3.計算分析控制限4.將分析控制限和中心線畫在圖上5.分析R圖和Xbar圖6.分析特殊原因，采取措施，加以消除7.重新采集數據，重復1至5步，直至R圖和Xbar圖都正常，可認為過程無異因，此時的控制限就可做為控制用的控制限8.分析過程能力9.保持過程，加以持續(xù)改進。2022/12/10CATARCTR45Xbar-R控制圖2022/12/11CATARCTR142分析用控制圖數據表

序號x1x2x3x4序號x1x2x3x4181.8681.6182.9881.831482.4081.4182.9373.13282.0981.0680.4880.071585.1580.9181.3182.43381.2182.7779.9580.721681.3280.1281.2380.33481.2380.6181.6882.131781.3980.8580.680.93583.2082.5082.3780.541881.3783.1280.3981.81686.6882.4882.9682.121982.6282.0681.4980.92780.1781.8381.1281.412079.7681.1781.2479.54881.780.0981.5580.572181.0682.0682.7682.46980.6980.4982.1685.292282.5583.5382.9481.891082.7282.1281.7781.602383.3380.3380.3680.671180.9881.3381.6080.702480.1781.3382.5780.871280.4282.2080.1380.242581.679.8881.6981.791382.1182.1383.2282.17

2022/12/10CATARCTR46分析用控制圖數據表

2022/12/11CATARCTR143分析用控制圖2022/12/10CATARCTR47分析用控制圖2022/12/11CATARCTR144剔除異常數據后補充采集的數據表序號x1x2x3x4序號x1x2x3x4181.8681.6182.9881.831485.1580.9181.3182.43282.0981.0680.4880.071581.3280.1281.2380.33381.2182.7779.9580.721681.3980.8580.680.93481.2380.6181.6882.131781.3783.1280.3981.81583.2082.5082.3780.541882.6282.0681.4980.92686.6882.4882.9682.121979.7681.1781.2479.54780.1781.8381.1281.412081.0682.0682.7682.46881.780.0981.5580.572182.5583.5382.9481.89982.7282.1281.7781.602283.3380.3380.3680.671080.9881.3381.6080.702380.1781.3382.5780.871180.4282.2080.1380.242481.679.8881.6981.791282.1182.1383.2282.172582.5181.0980.4379.861382.4081.4182.9373.13

2022/12/10CATARCTR48剔除異常數據后補充采2022/12/11CATARCTR145剔除異常數據后補充采集數據分析用控制圖2022/12/10CATARCTR49剔除異常數據后補充采2022/12/11CATARCTR146控制用控制圖控制限Xbar圖

UCL=82.81CL=82.51LCL=80.21R

圖

UCL=4.08CL=1.79LCL=0.002022/12/10CATARCTR50控制用控制圖控制限X2022/12/11CATARCTR147異常點點出界點排列不隨機，存在某種“趨勢”2022/12/10CATARCTR51異常點點出界2022/12/11CATARCTR148控制圖判異準則（Ⅰ）ABCCBAUCLXbarLCLABCCBAUCLXbarLCLABCCBAUCLXbarLCLABCCBAUCLXbarLCL準則1：一點在A區(qū)外準則2：9點在C區(qū)或其外準則3：6點遞增或遞減準則4：14點上下交替2022/12/10CATARCTR52控制圖判異準則（Ⅰ）2022/12/11CATARCTR149控制圖判異準則（Ⅱ）ABCCBAUCLXbarLCLABCCBAUCLXbarLCL準則5：3點中有2點在A區(qū)準則6：5點中有4點在B區(qū)ABCCBAUCLXbarLCLABCCBAUCLXbarLCL準則7：15點在C區(qū)中心線上下準則8：8點在中心線兩側，但無一點在C區(qū)2022/12/10CATARCTR53控制圖判異準則（Ⅱ）2022/12/11CATARCTR150控制圖繪制及應用時應注意應先作R圖，只有當R圖穩(wěn)定無異常時，過程才表現出“受控”狀態(tài)R圖體現的是數據的組間波動，Xbar圖體現的是數據的組內波動只有當R圖穩(wěn)定無異常，過程達到“受控”狀態(tài)時，分析過程能力才有