品管手法及SPC技术.doc

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1、品管手法及SPC技术第一部分QC手法一、QC手法QC手法是通过数据收集、整理、加工、分析进而获得其质量或生产状态的信息，从而发现产品存在的质量问题及产生的原因，以便进行改进的整理统计手法。QC手法总共有老QC七大手法，新旧交替QC七大手法，新QC七大手法，因老QC七大手法过于简单，实用性不强而琢步淘汰，而新QC七大手法涉及高数，其适用于领高科技领域，故平常所说的QC七大手法是指新旧交替QC七大手法。二、QC七大手法之重要意义1、通过数据收集，可以将零星的数字予以收集；2、通过数据整理加工，可以按其质量性进行分类汇总，并可利用直观的图形予以展示；3、通过分析，可以推论总体的变化规律，趋势和性质；

2、4、对发现的质量问题进行原因分析，加以系统改善。三、QC七大手法口决²鱼骨追原因²查检集数据²柏拉抓重点²散布看相关²直方显分布²管制找异常²层别作分析1、鱼骨图：又名特性要因图或鱼刺图，是用来分析影响产品质量各种原因的方法。①确定待分析的质量问题，将其写在右侧方框内，画出主干，箭头向右。②确定影响质量原因的分类（人、机、料、法、测、环、即为SMIE），即主原因。③按上述质量原因分别展开，找出其产生的中原因。④将中原因再行展开，找出其产生的小原因。⑤分析图上原因是否有遗漏，找出主要原因，画上方框，作为质量改进的重点。⑥注明因果图的名称、绘图者、绘图时间等。小原因图例：主原因中原因质量问题2、查

3、检表：又名统计分析表，是用于收集数据的规范化表格。常用的查检表有：不良品检查表、缺陷位置调查表、成品质量调查表3、柏拉图：又名排列图或巴雷特图，是由意大利经济学家巴雷特提出，是为寻找主要问题或影响质量的主要原因所使用的方法。①将用于排列图所记录的数据进行分类②确定数据记录的时间③按分类项目进行统计④计算累计频率①准备坐标纸，画出横、纵坐标（纵坐标要均衡匀称）②按累计比率作排列曲线③记载排列图标题标题及数据简历图例1、散布图：又名相关图，是进行因素与质量特性之间的关系分析的方法。①收集两种质量特性值相对应的数据②画出横坐标和纵坐标轴（横表自变量，纵表因变量）③按数据画出坐标点。④填上相关数据图例

4、：Y‥．‥X2、直方图：是适用于对大量计量值数据进行整理加工，找出其统计规律，以便对其总体的分布特征进行分析的方法。①据据确定之质量特性收集数据②找出最大值与最小值③求数据分布范围，即极差R，R=X最大—X最小④根据数据个数进行分组K。（一般分为5-7组）⑤计算组距H，H=R/K。⑥计算第一组上、下界限值。⑦计算各组中心值Xi，Xi=(该组下界限值+该组上界限值)/2⑧统计落入各组的频数.⑨画直方图，图例：频数质量特性1、管制图：又名管理图，是直接研究质量数据随时间变化的统计规律的动态方法，由美国的休哈特提出，运用其进行工序控制，起到直接控制生产过程，稳定和平过程质量达到以前预防为主的目的。分

5、类：①计量值控制图：A、X值控制图（单值控制图）B、X-R控制图（平均值和极差控制图）C、X-R控制图（中位值和极差控制图）D、X-RS控制图（单值与移动极差控制图）②计数值控制图：A、PN控制图（不合格数控制图）B、P控制图（不合格率控制图）C、C控制图（缺陷数控制图）D、U控制图（单位缺陷数控制图）常用管制图：①X-R控制图：是X控制图与R控制图并用的形式运用，X控制图主要观察分析平均值X的变化，R控制图主要观察分析各组的离散波动变化，常用于控制尺寸、重量、时间、强度、成分等计量值。A、收集数据。B、数据分组。C、计算各组的平均值X和总平均值X。D、计算各组的极差R1及其平均值R。E、计算

6、控制界限。CL=XX控制界限：UCL=X+A2RLCL=X—A2R系数nA2D3D421.880/3.26731.023/2.57540.729/2.28250.577/2.11560.483/2.00470.4191.0761.92480.3730.1361.86490.3770.1841.816100.3080.2231.777F、画控制图。图例：XUCLCLLCLRUCLCLLCL样组号①P控制图：通过去产品不合格率的变化来控制质量，常用于极限规检查零件外形尺寸或用目测检查零件外观从而确定不合格品率。A、数据选取与分组。B、填写数据表。C、计算不合率P=Pn/n.D、计算平均不合格率P。

7、E、计算中心线和控制界。CL=PUCL=P+3P(1-P)/nLCL=P-3P(1-P)/nF、画控制图。图例；PUCLCLLCL组号1、层别法：又名分层法，将数据按使用目的，按其性质、来源、影响因素等进行分类，把性质相同、在一同生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法。有利于查找产生质量问题的原因，常与其它统计方法一起使用。第二部分一、SPC技术SPC：是StatisticalProces