qc七大手法培训课件

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1、QC七大手法培训课件2010年１月２６日制作人：吕义俊一、分层法二、直方图三、散布图一、分层法概述：1、人们所搜集的数据中，因各种不同的特征而对结果产生的影响，而以各别特征加以分类、统计，此类统计分析的方法的方法称为层别法（或分层法）。2、在实务工作中，经常可发现有产品品质因人、时、料、机台……等不同时，即会有其差异性存在。而如能针对上述各种可以明显区分的因素，在数据搜集时，加以适当注记分类;如有不良品发生时，很可能只其中一种因素（原料或人或机台）有问题，便可以快速寻得结症的所在。同样有品质较优者，也可从层别后的数据，获得其状况而

2、寻求其他因素或条件的改善。1.人员：可按年龄、工级和性别等分层2.机器：可按设备类型、新旧程度、不同的生产线和工夹具类型等分层3.材料：可按产地、批号、制造厂、规格成分等分层4.方法：可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法、生产速度等分层5.测量：可按测量设备、测量方法、测量人员、测量取样方法和环境条件等分层6.时间：可按不同的班次、日期等分层7.环境：可按照明度、清洁度、温度、湿度等分层8.其它：可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等分层分层原则层别法使用的注意事项：1、实施前，首先确定层别的目的——不良率分析？效率的提升?作

3、业条件确认？2、查验表的设计应针对所怀疑的对象设计。3、数据的性质分类应清晰详细载明。4、依各种可能原因加以层别，至寻出真因所在。案例一：汽缸装配装配厂的汽缸与气缸盖的间经常发生漏油经调查50套产品后发现，一是三个操作工人在涂粘合剂的时候，采用的技术手法不同；二是他们所使用的汽缸垫来自两个不同的配套制造厂。操作者漏油不漏油漏油率（%）王师傅61332李师傅3925张师傅10953共计193138供应商漏油不漏油漏油率一厂91439二厂101737共计193138按操作者分类按供应商分类案例二、散布图的层别：X°××××××××××

4、×××××××°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°×××××××××Y×XYXY×××××××××××××××××××××××××××××××°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°°予以层别（作为曲线散布）（负相关）（正相关）二、直方图概述：1、现场工作人员经常都要面对许多的数据，这些数据均来自于制程中抽验或查检所得的某项产品的品质特性。如果我们应用统计绘图的方法，将这些数据加以整理，则制程中的品质散布的情形及问题点所在及制程、能力等，均可呈现在我们的眼前;我们即可利用这些情报来掌握问题

5、点以进行改善对策。通常在生产现场最常利用的图表即为直方图。2、为要容易的看出如长度、重量、硬度、时间等计量值的数据分配情形，所用来表示的图形。直方图是将所收集的测定值特性值或结果值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定值依所出现的次数累积而成的积，用柱子排起来的图形。因此，也叫柱状图。用excel制作直方图的方法：注：（1）一般可用数字家史特吉斯提出的公式根据测定次数n来计算组数k，其公式为：k＝1＋3.32logn即约可分为6组或7组（2）一般对数据的分组可参照下表：数据数组数～505～751～1006～10102～2

6、507～12250～10～20使用直方图的目的：测知制程能力。测知数据的真伪。计算产品的不良率。借以订定规格界限。与规格或标准值比较。调查是否混入两个以上的不同群体。一、测知制程能力作为改善制程的依据自制程中所收集的数据，经整理成为次数分配表，再绘成直方图后，即可由其集中与分散的情形来看出制程的好坏。良好的制程，平均数应接近规格中心，标准差则愈小愈佳。二、测知数据的真伪对于一些异常的直方图，主要是凹凸不平型，可以断定：稽查员对测定值有偏好现象，如对5，10的数字偏好；或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时，亦有此情况。

7、三、借以订定规格界限在未订出规格界限的前，可依据所收集编成的次数分配表，测知次数分配是否为常态分配；如为常态分配时，则可根据计算得知的平均数与标准差来订出规格界限。一般而言，平均数减去3个标准差得规格下限，平均数加上3个标准差则得规格上限；或按实际需要而订出。四、调查是否混入两个以上的不同群体如果直方图呈现双峰形态，可能混合了两个不同群体，亦即制程为两种不同群体，诸如两个不同班别、不同生产线、不同的材料、不同操作员、不同机台等。生产出来的制品混在一起。此时，需将其层别，将不同班别、生产线、材料、操作员、机台、制造出来的制品不摆在一

8、起，以便趁早找出造成不良的原因。五、与规格或标准值比较规格制品范围下限上限（1）合乎规格型（a)理想型：制程能力在规格界限内，且平均值与规格中心一致，平均数加减4倍标准差为规格界限。制程稍有变大或变小都不会超过规格值，是一种最理想的直方图。表示制品