1、中材科技中材科技中材科技中材科技1中材科技中材科技2022/3/152 從前有個老和尚，佛理精奧。有一小和尚慕名而來，求取佛法，老和尚往缽盂中倒水，水滿則溢。小和尚道：師父，水已滿,為何還倒？老和尚說：缽中有物，不能再容，所以水滿而溢；不放下心中之物，如何求經學法？小和尚聽之頓誤，彈身靜坐，聽其講經。這就是佛經上有名的經典故事：佛說放下。佛說：放下了，就擁有了 放下才能承擔，放下才能卓越，放下才能走的更遠； 放下是一種智慧，放下是一種境界，放下更是一種人生的開悟。佛說“放下”中材科技中材科技3學習的關鍵學習的關鍵 眼睛要看眼睛要看腦袋要想腦袋要想耳朵要聽耳朵要聽學習的意愿比學習的意愿比內容更加

2、重要內容更加重要2022-3-15放下放下中材科技中材科技2022/3/154第三部分第三部分 統計過程控制統計過程控制第二部分第二部分 統計基礎知識統計基礎知識第一部分第一部分 常用質量工具介紹常用質量工具介紹中材科技中材科技2022/3/155常用質量工具介紹常用質量工具介紹第一部分中材科技中材科技2022/3/156新老七種質量管理工具 企業在現場容易量化的問題即有數據的資料（產品的不良現像、不良率）方面多利用質量老七大工具（QC 7 Tools）解決，這是QC小組活動的重要工具。 在設計或管理方面的問題，因不易量化即無數據無法使用老其中工具。在此前提下，由日本科技聯盟（JUSE）197

3、2年1976年開發出新七工具，成效十分良好 。 概括來說舊七大工具主要應用在實際工作中，而新七大工具主要應用在管理上。中材科技中材科技2022/3/157新老七種質量管理工具用途 質量新、老七種工具，不僅用在質量管理上，還可以應用到其它所有管理領域中，如生活、財務等多個方面。因此，在學習的過程中，希望大家不要為質量所迷惑，而要學習它們的精神實質，把它轉化為一種思維模式放在大腦中，這樣可以不受其限制，做到活學活用。中材科技中材科技8q因果圖因果圖q排列圖排列圖q直方圖直方圖q調查調查表表q分層法分層法q散布圖散布圖q控制圖控制圖老七種工具中材科技中材科技9q關聯圖關聯圖q系統圖系統圖q親和圖親和

4、圖q矩陣圖矩陣圖qPDPCPDPC法法q箭條圖箭條圖q矩陣數據解析法矩陣數據解析法新七種工具中材科技中材科技2022-3-1510新QC七大手法概述中材科技中材科技2022-3-1511新老新老QCQC七大手法的關系七大手法的關系老老QC七大手法七大手法新新QC七大手法七大手法理性面感性面大量的數據資料大量的語言資料側重問題發生后側重問題發生后的改善側重問題發生前側重問題發生前計劃、構想新QC七大手法不取代不取代老QC七大手法新QC七大手法與老QC七大手法相輔相成相輔相成新QC七大手法與老七大手法的差異差異(見下表見下表)中材科技中材科技2022/3/1512統計基礎知識統計基礎知識第二部分中

5、材科技中材科技15-Mar-2213一、質量波動波動無處不在波動無處不在世界上沒有兩片完全相同的樹葉。（德國）萊布尼茨中材科技中材科技15-Mar-2214正常波動和異常波動 波動是質量的敵人； 品質改善就是要持續減少設計、制造和服務過程的波動。正常波動：穩定的；結果是可預測的；是永久性的；異常波動：不穩定的;結果不可預測;現象會重復發生, 除非有所行動;可以減少;中材科技中材科技2022/3/1515二、統計特征數集中集中/ /位置特征值位置特征值：樣本平均值樣本平均值離散特征值：離散特征值：樣本標準偏差、樣本極差樣本標準偏差、樣本極差中材科技中材科技2022/3/1516 集中/位置特征值

6、有兩個人平均身高190cm，這兩個人身高怎么樣？中材科技中材科技2022/3/1517 集中的特征值樣本平均數：樣本平均數： x-樣本的算術平均值樣本的算術平均值 n-樣本量樣本量氈可燃物：氈可燃物：4.58 、5.32 、4.13 、2.53、 2.93 ；nxXnii190. 352.93 2.53 4.13 5.32 4.58X中材科技中材科技2022/3/1518 如某產品的重量標準為6341-6541，我們檢測5個數據。 試想：根據此結果能否判定產品合格呢？序號重量16462.7026362.0036187.0046587.9056262.70平均值6372.46全部合格嗎？全部合格

7、嗎？中材科技中材科技15-Mar-2219離散特征值極差極差 一個子組、樣本或總體中最大值與最小值之差;R = (最最大大值值) - (最最小小值值)中材科技中材科技15-Mar-2220標準差標準差( (S)：過程輸出的分布寬度，距離或平均值的偏差過程輸出的分布寬度，距離或平均值的偏差16. 115)90. 393. 2 ()90. 353. 2 ()90. 313. 4 ()90. 332. 5 ()90. 358. 4 (15)()()()()(1)(2222225242322212xxxxxxxxxxnxxsi氈可燃物：4.58 、5.32 、4.13 、2.53、 2.93 ；計算可

8、得平均值為計算可得平均值為3.90，則則離散特征值1)(2nxxsi中材科技中材科技2022/3/1521統計過程控制統計過程控制第三部分第三部分中材科技中材科技2022/3/1522一、正態分布68.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-3正正態分布的概率態分布的概率中材科技中材科技2022/3/1523控制圖的構成+3s1234567891018171615141312111098765 -3s Average點落在該區間的概率為點落在該區間的概率為99.73 %二、控制圖中材科技中材科技2022/3/1524常用控制圖種類RxsxRMe Rsx中材科技中材科技15-Mar-

9、2225均值-極差控制圖（ ） 最常用；最基本； 控制對象為計量值； 適用于n 10的情況； 均值圖用于顯示子組間的波動, 觀察和分析數據分布的均值的變化，即過程的集中趨勢 (穩定趨勢)； 極差圖用于顯示子組內的波動, 觀察和分析數據分布的分散情況，即過程的離散程度； 精度尚可, 使用方便. 控制圖Rx中材科技中材科技15-Mar-2226確定控制對象，收集數據（20-2520-25組）組）；計算各組的平均值,極差；計算總體平均值、極差平均值；計算控制界限；繪制控制圖； （分析用控制圖）（分析用控制圖）找出異常點的發生原因予以解決；剔除異常點；重新計算控制界限； 延長控制界限作為日常控制用（控

10、制用控制圖控制用控制圖）均值均值-極差控制圖作法步驟極差控制圖作法步驟中材科技中材科技2022/3/1527分析用控制圖判穩 1.連續25點在控制線內； 2.連續35點最多有一點出界； 3.連續100點最多有兩點出界。 滿足上面任意一點都可以判定為穩態。中材科技中材科技2022/3/1528 控制用控制圖如何監控生產？中材科技中材科技15-Mar-2229 準則1：一點落在A區以外。這個好理解，就是犯第一類的錯誤概率a0=0.0027.其他的準則其實都是以此為基準。也就是界內某事件排列概率50（一般經常采用n50100）。對于抽取數據比較容易的，最好多抽取些數據。2.選用的分組數選用的分組數K

11、不適當不適當 分組盡量采用計算的方法進行，避免分組過多或過少 3.直方圖末標注有關資料直方圖末標注有關資料 繪制直方圖后，應在其上標注：收集數據的目的、日期、測定者、樣本容量、樣本平均值和標準偏差以及產品的規格界限等。 中材科技中材科技65制作直方圖應注意的問題制作直方圖應注意的問題 為什么要求組界值必須比觀測值多取一位數。為什么要求組界值必須比觀測值多取一位數。組界值必須比觀測值多取一位數，初學者常常忽視此要求的目的在于避免在分組后觀測值落在組界上，如落在組界上，就不能判斷該觀測值是屬于前一組是后一組。不同質的數據混雜在一起不同質的數據混雜在一起 樣本必須保證是在同條件下抽取的。不同的操作者

12、、設備、班次材料、工藝方法等情況下所生產的產品不能混放在一起，用抽測這些產品所得的觀測值來繪制直方圖，將會形成異常的直方圖，不能說明問題，應分層后重新抽測數據，再繪制直方圖。中材科技中材科技66直方圖的觀察與分析特點：中間高、兩邊低、左右基本對稱。特點：中間高、兩邊低、左右基本對稱。正常大多數產品質量特性呈現這種形狀。正常大多數產品質量特性呈現這種形狀。正常型（對稱型）正常型（對稱型）返回中材科技中材科技67直方圖的觀察與分析偏態型偏態型特點特點:峰偏在左邊（右邊），而右面（左面峰偏在左邊（右邊），而右面（左面) 尾巴較長尾巴較長.原因原因: a.可能數據進行了分揀可能數據進行了分揀( 如位置

13、如位置) b.也有可能生產中單側控制的結果也有可能生產中單側控制的結果( 孔加工、軸加工過程）孔加工、軸加工過程）返回中材科技中材科技68直方圖的觀察與分析離島型離島型特點：特點： 某種異常，個別數據偏離總體某種異常，個別數據偏離總體原因原因: a、數據輸入人員在輸入的過程中,可能出錯; b、過程中其他物料混入.返回中材科技中材科技69直方圖的觀察與分析缺齒型缺齒型特點：高低交錯原因:a.測量方法不對、數據分組不當b.生產波動大返回中材科技中材科技70直方圖的觀察與分析特點：數據間差別不大原因：a、經過全檢挑選的數據; b、過程中由于某種緩慢變化的因素造成的 c、測量儀器精準度不夠。平頂型（高

14、原型）平頂型（高原型）返回中材科技中材科技71直方圖的觀察與分析雙峰型雙峰型特點特點:有兩個分布中心有兩個分布中心原因：原因：有兩個不同的組合返回中材科技中材科技72 概念 n調查表法是利用統計表來進行數據整理和粗略原因分析的一種方法，也叫檢查表法或統計分析表法。n統計分析表是最為基本的質量原因分析方法，也是最為常用的方法。在實際工作中，經常把統計分析表和分層法結合起來使用，這樣可以把可能影響質量的原因調查得更為清楚。需要注意的是，統計分析表必須針對具體的產品，設計出專用的調查表進行調查和分析。 調查表法調查表法中材科技中材科技73 調查表 常用類型 （1）缺陷位置調查表。 （2）不良原因調查

15、表。中材科技中材科技74汽車車身噴漆質量調查表汽車車身噴漆質量調查表流漆 O色斑 塵粒中材科技中材科技75零件代號（名稱）A-05檢查日期2015.1.3工序最終檢驗加工單位1車間1工段檢驗總數1585（件）生產批號05-3-1檢查方式全數檢驗檢查者張xx不良不良原因原因調查表調查表返回中材科技中材科技76分層法分層法 概念：概念：分層法又可以稱為分類法，是加工整理數據、分析影響質量原因的一種方法。分層法是把收集到的數據，按照不同目的加以分類，把性質相同，在同一生產條件下的質量數據歸類在一起加工整理，使得數據反映的事實更明顯，更突出，便于找出問題。 通常和其他方法一起使用。如將數據分層之后再進

16、行加工整理成分層排列圖、分層直方圖、分層控制圖等。中材科技中材科技77分層的意義 分層的目的：有利于查找產生質量問題的原因。 把影響質量的眾多因素分離出來，在同一生產條件下收集到的數據歸納在一起，可以使數據反映的現象更加明顯。中材科技中材科技78常用分層方法 按不同時間、線別分，如按班次、不同生產線分； 按操作人員分，如按工人的級別； 按操作方法分，如按切削用量、溫度、壓力； 按原材料、產品分，如按供料單位、批次、產品、客戶等； 其他分層，如按檢驗手段、使用條件、氣候條件等。返回中材科技中材科技79分層法與排列圖結合中材科技中材科技80甲班降級原因分析乙班降級原因分析返回中材科技中材科技81散

17、布圖散布圖250Kg大卷裝絡紗機中材科技中材科技82卷繞密度？卷繞密度？張力絡紗速度 卷繞密度壓力中材科技中材科技83張力與密度張力張力(N)(N)卷密度卷密度(kg/m(kg/m3 3) )張力張力(N)(N)卷密度卷密度(kg/m(kg/m3 3) )1 1335.98 335.98 1616343.73 343.73 2 2336.16 336.16 1717344.63 344.63 3 3337.50 337.50 1818344.25 344.25 4 4337.46 337.46 1919344.92 344.92 5 5338.87 338.87 2020345.31 345.

18、31 6 6338.19 338.19 2121346.57 346.57 7 7339.17 339.17 2222346.80 346.80 8 8338.95 338.95 2323348.60 348.60 9 9339.58 339.58 2424348.64 348.64 1010339.20 339.20 2525349.57 349.57 1111340.85 340.85 2626349.11 349.11 1212340.78 340.78 2727349.37 349.37 1313341.97 341.97 2828349.32 349.32 1414342.88 34

19、2.88 2929350.76 350.76 1515343.73 343.73 3030350.00 350.00 中材科技中材科技84壓力與密度壓力壓力(N)(N)卷密度卷密度(kg/m(kg/m3 3) )1 1344.04 344.04 2 2344.19 344.19 3 3346.50 346.50 4 4344.28 344.28 5 5344.33 344.33 6 6344.50 344.50 7 7344.68 344.68 8 8344.73 344.73 9 9343.60 343.60 1010344.91 344.91 1111345.02 345.02 12123

20、46.12 346.12 1313345.22 345.22 1414345.42 345.42 1515345.61 345.61 1616345.70 345.70 1717345.81 345.81 1818345.81 345.81 1919344.55 344.55 2020346.00 346.00 中材科技中材科技85速度與密度速度速度卷密度卷密度(kg/m(kg/m3 3) )速度速度卷密度卷密度(kg/m(kg/m3 3) )200200346.25 346.25 350350346.36 346.36 210210346.84 346.84 360360346.71 346

21、.71 220220346.99 346.99 370370346.12 346.12 230230346.13 346.13 380380346.24 346.24 240240346.13 346.13 390390346.31 346.31 250250346.20 346.20 400400346.36 346.36 260260346.33 346.33 410410346.06 346.06 270270346.44 346.44 420420346.32 346.32 280280346.98 346.98 430430346.28 346.28 290290346.15 346

22、.15 440440346.87 346.87 300300346.55 346.55 450450346.11 346.11 310310346.89 346.89 460460346.12 346.12 320320346.20 346.20 470470346.97 346.97 330330346.09 346.09 480480346.52 346.52 340340346.61 346.61 490490346.83 346.83 中材科技中材科技86相關性分析用途 工程研究中，變量之間的關系更多地表現為具有隨機性的一種“趨勢”，即非確定性關系； 欲探索工程研究中變量間的非確定性關

23、系，常用相關分析的方法。 相關分析變量之間有無關系、方向、關系的密切程度；中材科技中材科技87相關系數相關系數的意義與計算的意義與計算 ： -1 -1 r r 1 1描述兩個變量直線相關的描述兩個變量直線相關的方向與方向與 密切程度密切程度的指標。的指標。中材科技中材科技88iyixyiyyxixxyxiiiixyyyxxxyyTxTnTyyyLnTxxxLnTTyxyyxxLLLLr,/222222中材科技中材科技89正相關正相關 負相關負相關0 r 1 -1 r r|r|r1- 1- /2/2(n-2)(n-2)中材科技中材科技96中材科技中材科技97 查上表，對n=30,n-2=28,在

24、=0.02時的臨界值為0.361，由計算求得的r=0.994知道r0.361，因此說明此兩個變量間具有（正）線性相關。中材科技中材科技98一元線性回歸方程 設一元線性回歸方程的表達式為 其中： xy/Lxx ybarbarb=160878/9455=17.02a=343.4-17.02*15.5=79.62回歸方程為：y=79.62+17.02*x返回中材科技中材科技2022-3-1599關聯圖關聯圖 某車間照明耗電量大,QC小組針對此情況運用關聯圖進行原因分析。照明耗電大照明耗電大管理不嚴管理不嚴亂亂 蓋蓋 房房亂亂 接接 燈燈用一亮十用一亮十燈燈 頭頭 多多光光 線線 暗暗廠廠 房房 低低

25、開關集中控制開關集中控制檢檢 查查 差差節電意識差節電意識差長長 明明 燈燈缺乏節電教育缺乏節電教育責任不明責任不明返回中材科技中材科技2022-3-15100系統圖系統圖如何使QC落實加強培訓觀念要正確內訓外訓購置書刊設黑板報圈員家舉行烤肉郊游標語舉辦讀書會圈會活潑化多交流競賽活動活潑化宣導公司內公司外國際性技能操作返回中材科技中材科技3/15/2022101為家庭計劃一個愉快的假期涉及哪些重要的問題？征求孩子們的意見回憶以往經歷的愉快假期找到幾種價錢范圍找到各年齡層次都有活動的地方將假期與出差聯系起來確定總開支聯系一個有創見的旅行社翻閱家庭圖片考慮每個人的愛好統一全家對理想假統一全家對理想

26、假期的看法期的看法確定最大的開支確定最大的開支利用各種渠道研究利用各種渠道研究如何度假如何度假親和圖返回中材科技中材科技102過程決策程序圖過程決策程序圖(PDPC)(PDPC)法法 原理：原理： 采用采用“凡事預則立，不預則廢凡事預則立，不預則廢”的思想，隨著事態的發展的思想，隨著事態的發展可能會產生各種結果，運用已預先設計好的各種程序、計可能會產生各種結果，運用已預先設計好的各種程序、計劃，進行動態管理，達到予期效果。劃，進行動態管理，達到予期效果。 方法方法： 1、多方案設計、多方案設計 2、系統科學的一部分、系統科學的一部分 應用：應用： 實現某一難度較大目標的方案確定實現某一難度較大

27、目標的方案確定中材科技中材科技103PDPC法案例：法案例：某設備維修維修工段，為了保證正常生產，制定的過程決策程序圖來保證。某設備維修維修工段，為了保證正常生產，制定的過程決策程序圖來保證。設備突然設備突然發生故障發生故障停機停機組織維修組織維修人員到位人員到位查明原因查明原因領取備件領取備件更換備件更換備件調試運調試運轉交付轉交付外購配件外購配件備件不全無備件不全無代用件代用件外購無貨外購無貨修復舊件修復舊件臨時應急臨時應急使用使用維修人員維修人員不到位不到位確認質量確認質量要求能否要求能否達到達到調試設備調試設備安排其他安排其他設備臨時設備臨時生產生產保證正保證正常生產常生產中材科技中材

28、科技104PDPCPDPC法的用途法的用途 利用PDPC法，可從全局、從整體掌握系統狀態以做出全局性判斷，可按時間順序掌握系統的進展情況。其具體用途如下: (1)制訂方針目標管理中的實施計劃。 (2)制訂科研項目的實施計劃。 (3)對整個系統的重大事故進行預測。 (4)制訂控制工序的措施。返回中材科技中材科技2022-3-15105箭條圖箭條圖A表示加工管子B表示加工盤子C表示鉆孔D表示焊接ABCD1234關鍵路線： 最快完成時間為75分鐘1234工序作業先行工序時間A30分B20分CB25分DAC30分返回中材科技中材科技2022-3-15106矩陣圖定義： 從問題事項中，找出成對的因素群成

29、對的因素群，分別排列成行和列，找出其間行與列的關系行與列的關系或相關程度的大小或相關程度的大小，探討問題點的一種方法。中材科技中材科技2022-3-15107適用范圍: 所謂“矩陣圖”就是利用多元項多元項的思考方式，分析現象、問題與原因等要素之間的關連性，組合要素間的各項關系，發展成為解決問題的策略，進而探索出問題的型態與內容，獲得解決問題的對策，主要適用于： 1.探討多組資料群間的相互關系時 2.需要將對策事項做多元性評估時 3.參與者評估復雜事件時矩陣圖中材科技中材科技2022-3-15108達到：達到： 明確各機能與各單位間各機能與各單位間的關系 明確質量要求和原料特性間質量要求和原料特

30、性間的關系 明確質量要求和制程條件間質量要求和制程條件間的關系 明確制程不良與抱怨或制程條件間制程不良與抱怨或制程條件間的關系矩陣圖中材科技中材科技2022-3-15109矩陣圖種類 L 型矩陣圖ABa1a2a3b1b2b3AB中材科技中材科技2022-3-15110矩陣圖種類 T 型矩陣圖BCa4a3a2a1c2c3b3b2b1c1A中材科技中材科技2022-3-15111矩陣圖種類 Y 型矩陣圖a1a2a3b3b2b1c1c2c3中材科技中材科技2022-3-15112矩陣圖種類 X 型矩陣圖A3A2A1B3B2B1C1C2C3D1D2D3中材科技中材科技2022-3-15113矩陣圖做法

31、：1、確定事項：如印刷用布污損問題2、選擇構成事項影響的因素群： 1）不良現象因素群； 2）不良原因因素群； 3）加工過程因素群3、選擇合適的矩陣圖類型：T型矩陣圖返回中材科技中材科技3/15/20221144、討論確定各組要素的組成5、繪制矩陣圖 1）根據選定的矩陣圖模式，將待分析的因素群安排在相應的行、列（或縱）的位置上，并依據事先給定的順序填列各個因素 2）確定表征因素之間關聯關系的符號，通常用 “”表示兩個因素之間存在密切關聯關系， “”表示兩個因素之間存在一般關聯關系， “”表示兩個因素之間可能存在（或存在較弱）關聯關系。返回中材科技中材科技3/15/20221156、對隸屬于不同因

32、素群的各個因素之間可能存在的關聯關系進行分析，并用既定的表征符合進行標識。 返回中材科技中材科技3/15/20221167、解釋矩陣圖特征： 通過分析矩陣圖，確定最迫切需要解決的問題（或現象），最可能的引發原因，以及導致這些原因的最可能的根源。 返回中材科技中材科技3/15/20221178、數據統計尋找著眼點 對矩陣圖中的問題（或現象）因素群，進一步收集數據并繪制柏拉圖，以確定主導因素。針對主導問題，就矩陣圖中的原因因素群，進一步采集數據繪制柏拉圖。以確定主導原因，就矩陣圖中的加工過程（工序）因素群，進一步采集數據并繪制柏拉圖，以確定主導工序。9、制訂針對問題根源的糾正措施10、驗證所采取的

33、措施有效性返回中材科技中材科技2022-3-15118應用矩陣圖的優點 1.易累積眾人的經驗。2.容易掌握全體要素間的相關性。3.利用多次元的觀察，顯示潛伏的內在要因。4.避免太過詳細或抽象的表現方式。返回中材科技中材科技2022-3-15119注意事項 在評價有無關聯及關聯程度時，要獲得獲得全體參與討論者的同意全體參與討論者的同意，一般不可按以少數服從多數人的表決通過來決定。返回中材科技中材科技2022-3-15120矩陣數據解析法矩陣數據解析法定義: 矩陣圖上各元素間的關系如果能用數據定數據定量化量化表示，就能更準確地整理和分析結果。這種可以用數據表示用數據表示的矩陣圖法的矩陣圖法，叫做矩

34、陣數據分析法。返回中材科技中材科技2022-3-15121 數據矩陣分析法的主要方法為主成分分析主成分分析法法，利用此法可從原始數據獲得許多有益的情報 主成分分析法是一種將多個變量多個變量化為少數少數綜合變量綜合變量的一種多元統計方法 主要方法:返回中材科技中材科技2022-3-15122應用時機 1.大量的數據進行要因解析 2.復雜因子變量分析 3.質量對復雜的要因交絡重疊的工程解析 4.質量工程評價返回中材科技中材科技2022-3-15123適用范圍 新產品開發新產品開發的企劃 復雜的質量評價質量評價 自市場調查的資料中，要把握顧客所要求的品質,質量功能的展開質量功能的展開 從多量的資料中解析不良要因解析不良要因 牽涉到復雜性要因的工程解析復雜性要因的工程解析返回中材科技中材科技2022-3-15124矩陣數據解析法屋屋 頂頂天花板天花板房房 間間左左 墻墻右右 墻墻地地 板板地下室地下室返回中材科技中材科技2022-3-15125 上圖的矩陣數據解析法也稱之為質量功能展開，又稱質量屋（或稱質量表）。也就是說質量屋是矩陣數據解析法的一種。 質量屋是由顧客要求質量（左墻）、質量要素（天花板）、關系矩陣（房間）、設計質量（地板）、相關矩陣（屋頂）、市場評價與質量策劃（右墻）、技術能力評價（地下室）等要素構成的形似房屋的圖形返回中材科技中材