1、質量管理七大手法因果圖陳列圖直方圖檢查表控制圖分布圖分層法2022/7/15CATARCTR1 羅浩江 2021.11.又稱特性要因圖，石川圖或魚刺圖、魚骨圖用圖解法對影響過程或產質量量問題的各種要素進展全面系統的察看和分析，找出其因果關系使小組能集中于問題的本質，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緣由而不是問題的現狀2022/7/15CATARCTR2手法一 因果圖.2022/7/15CATARCTR3因果圖的根本構造特 性大緣由(大骨)中骨小骨主骨要素(緣由)特性(結果). 頭腦風暴的運用 *口字加兩筆 ，想想有那些字呢？ 因果關系的整理 例 ：某某產品微生物超標，緣由分

2、析？2022/7/15CATARCTR4手法一 因果圖.選題，分析對象，確定質量特性。組織討論，找出一切能夠會影響結果的要素。找出各要素之間的因果關系，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，將以為對結果有顯著影響的重要緣由標示出來。在因果圖上標出有關信息。2022/7/15CATARCTR5因果圖作圖步驟.2022/7/15CATARCTR6因果圖例如軸頸有刀痕機床操作者材 料工藝方法環境機床精度不夠主軸松動軸承磨損油壓不穩夾具磨損油中有氣泡漏油缺乏作業技藝未經培訓無作業規范任務紀律松馳疲勞沒有積極性薪金低日夜加班心情氣溫高光線光線過強光線弱材質不當冷卻液不規范濃度不當上道

3、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稱號：組長：成員：日期：.確定緣由時應集思廣益，充分發揚民主所要分析的質量特性問題，應提得盡能夠詳細一張因果圖只反映一個質量特性問題緣由分析到繪制能采取詳細措施為止檢查無脫漏要運用其它工具和技術進展驗證不斷完善，納入受控文件進展控制2022/7/15CATARCTR7繪制因果圖本卷須知. 偏向的調查 如：水系統微生物超標 血灌產品微粒檢測超標 物料管理過失等 2022/7/15CATARCTR8因果圖的運用. 質量問題是以質量損失缺陷工程和損失金額的方式來表達的。大多數損失是由少數幾種的缺陷引起的 ，而這幾種缺陷又是由少

4、數緣由引起的。因此，只需明確這些“關鍵的少數，就可以消除這些特殊緣由，防止由此引起的大量損失。 用陳列圖法，可以實現這一目的。2-8原那么2022/7/15CATARCTR9手法二 陳列圖 (也叫柏累托圖.明確問題以及如何搜集數據設計數據記錄表檢查表，記錄數據將數據從大到小陳列，并累計計算畫陳列圖在圖上畫累計頻數折線在圖上記入必要事項2022/7/15CATARCTR10作陳列圖的步驟.2022/7/15CATARCTR11陳列圖例如 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，進展缺陷分析，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104

5、4220106414200.2022/7/15CATARCTR12陳列圖日期：4月1日至7月31日調查鑄件總數： 5000件.把握問題的本質，以確定“關鍵的少數。通常將要素按累計比率分為三類： A類要素：累計比率在080%之間； B類要素：累計比率在8090%之間； C類要素：累計比率在90100%之間?！捌渌棽荒苓^大，否那么分類不夠理想。2022/7/15CATARCTR13制造陳列圖留意要點.選題分析問題采取對策，進展改良改良前后比較2022/7/15CATARCTR14陳列圖和因果圖結合運用問題：陳列圖和因果圖結合運用時的順序？.案例分析某廠為降低產品不良品率2022/7/15CATA

6、RCTR15.2022/7/15CATARCTR16現狀：影響產品不合格要素陳列圖6月1日至7月31日圖分析：從表中分析，尺寸缺陷是關鍵的少數。.2022/7/15CATARCTR17產品尺寸缺陷因果圖產品尺寸缺陷操作者機 器零件和原料作業方法安康疲勞疾病教育培訓閱歷精神留意力心境操作穩定不平衡變形磨損夾具和工具成分儲存原料質量陳列外形尺寸擰緊程度定位順序位置角度裝配動作程序速度.2022/7/15CATARCTR18影響產品尺寸缺陷要素陳列圖對影響尺寸的要素分解，并逐一攻破。.2022/7/15CATARCTR19改良后影響產品不合格要素陳列圖9月1日至10月31日 效果：尺寸缺陷明顯減少。

7、.2022/7/15CATARCTR20改良前后不良品陳列圖比較6月1日至7月31日9月1日至10月31日總改良效果改良效果改良后不良品由180降至116，尺寸缺陷由88降為20.例一 燈檢缺墮入產品的改良例 二 偏向的分析 2022/7/15CATARCTR21陳列圖的運用.2022/7/15CATARCTR22陳列圖的運用車間（工序）偏差數（項）車間（工序）偏差數（項）綜合車間共29項潔凈車間共46項精處理11組分裝11粗處理9加水10包裝3二篩三篩7其它6包膜4翻洗4其它10偏見按發生部門分類例：如何減少偏向問題的發生. 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展整理，繪成圖

8、，從中找到質量動搖規律，預測工序質量的一種工具。2022/7/15CATARCTR23手法三 直方圖.展現用表格難以闡明的大量數據顯示各種數值出現的相對頻率提示數據的中心、動搖及外形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現“過程能否能滿足顧客要求2022/7/15CATARCTR24直方圖的作用.明確衡量過程的特性值搜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2022/7/15CATARCTR25直方圖的繪制步驟.直方圖原始數據表單位：mm2.5102.5172.5222.5222.5102.5112.5192.5322.5432.5252.5272.5362.5

9、062.5412.5122.5152.5212.5362.5292.5242.5292.5232.5232.5232.5192.5282.5432.5382.5182.5342.5202.5142.5122.5342.5262.5302.5322.5262.5232.5202.5352.5232.5262.5252.5232.5222.5022.5302.5222.5142.5332.5102.5422.5242.5302.5212.5222.5352.5402.5282.5252.5152.5202.5192.5262.5272.5222.5422.5402.5282.5312.5452.5

10、242.5222.5202.5192.5192.5292.5222.5132.5182.5272.5112.5192.5312.5272.5292.5282.5192.5212022/7/15CATARCTR26.2022/7/15CATARCTR27直方圖.2022/7/15CATARCTR28直方圖的常見類型規范型鋸齒型偏峰型陡壁型 平頂型 雙峰型 孤島型.規范型：左右對稱，最常見鋸齒型：數據分組過多，或丈量讀數錯誤偏峰型：產品尺寸受公差影響陡壁型：工序才干缺乏，進展全數檢查平頂型：幾種均值不同的分布混在一同雙峰型：均值相差較大的兩種分布混在一同孤島型：中混有另一分布的少量數據2022/7

11、/15CATARCTR29直方圖的常見類型.2022/7/15CATARCTR30直方圖與公差限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.直方圖滿足公差要求 (a)情況無需調整 (b)要思索減少動搖直方圖不滿足公差要求 (c)采取措施，使平均值接近規格的中間值 (d)要采取措施，減少動搖 (e)同時采取(c) 和(d)的措施2022/7/15CATARCTR31直方圖與公差限. 檢查表法，又稱調查表法，是利用統計表來進展數據整理和初步分析的一種方法。2022/7/15CATARCTR32手法四 檢查表.搜集

12、數據，“用數聽說話簡單有效，適用于任何重點任務領域的過程，將這些過程的信息整理明晰明了的資料更清楚地描寫出整個情況的現實而不是每個成員的個人意見2022/7/15CATARCTR33檢查表的作用.對察看到的事物或景象做出一致規定決議由誰搜集資料確定資料的來源和范圍設計檢查表搜集資料整理2022/7/15CATARCTR34運用檢查表法的步驟.工序分布檢查表不合格項檢查表缺陷位置檢查表缺陷緣由檢查表2022/7/15CATARCTR35檢查表的種類.2022/7/15CATARCTR36工序分布檢查表.2022/7/15CATARCTR37不合格項檢查表.2022/7/15CATARCTR38缺

13、陷緣由檢查表.2022/7/15CATARCTR39缺陷位置檢查表.對過程質量特性值進展測定、記錄，評價和監察過程能否處于統計控制形狀的一種用統計方法設計的圖?？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。2022/7/15CATARCTR40手法五 控制圖SPC).2022/7/15CATARCTR41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.普通緣由，又稱偶爾要素偶因，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。特殊緣由，又稱異常要素異因，不是過程所固有的，但對過程質量特性的影響較大，查明緣由后，是可以加

14、以消除的。2022/7/15CATARCTR42影響過程動搖的要素. 發現曾經存在的或潛在的影響過程質量的異常要素，加以消除，使過程無異因，也即使過程到達統計穩定形狀，使過程可預測。2022/7/15CATARCTR43控制圖法的目的.2022/7/15CATARCTR44休哈特控制圖的原理3原那么：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越0.27%。.控制圖的種類2022/7/15CATARCTR45計量值控制圖均值極差控制圖均值規范差控制圖中位數極差控制圖單值挪動極差控制圖 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.2022/7/15C

15、ATARCTR46常規計量值控制圖控制線計算公式控制圖稱號控制線公式備注 圖： ；R圖：樣本量n10 圖： ；s圖：樣本量n10 圖： ；R圖：X 圖： ；Rs圖：.2022/7/15CATARCTR47常規計數值控制圖控制線計算公式控制圖稱號控制線公式備注p np u c.X bar-R控制圖制造步驟及運用2022/7/15CATARCTR481. 搜集數據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X bar圖6. 分析特殊緣由，采取措施，加以消除7.重新采集數據，反復1至5步，直至R圖和X bar圖都正常，可以為過程無異因，此時的控制限就可做為控制

16、用的控制限8.分析過程才干9.堅持過程，加以繼續改良。.分析用控制圖數據表2022/7/15CATARCTR49序號x1x2x3x4序號x1x2x3x4181.8681.6182.9881.831482.4081.4182.9383.13282.0981.0680.4880.071585.1580.9181.3182.43381.2182.7779.9580.721681.3280.1281.2380.33481.2380.6181.6882.131781.3980.8580.680.93583.2082.5082.3780.541881.3783.1280.3981.81686.6882.4

17、882.9682.121982.6282.0681.4980.92780.1781.8381.1281.412079.7681.1781.2479.54881.780.0981.5580.572181.0682.0682.7682.46980.6980.4982.1685.292282.5583.5382.9481.891082.7282.1281.7781.602383.3380.3380.3680.671180.9881.3381.6080.702480.1781.3382.5780.871280.4282.2080.1380.242581.679.8881.6981.791382.118

18、2.1383.2282.17.2022/7/15CATARCTR50分析用控制圖.2022/7/15CATARCTR51剔除異常數據后補充采集的數據表序號x1x2x3x4序號x1x2x3x4181.8681.6182.9881.831485.1580.9181.3182.43282.0981.0680.4880.071581.3280.1281.2380.33381.2182.7779.9580.721681.3980.8580.680.93481.2380.6181.6882.131781.3783.1280.3981.81583.2082.5082.3780.541882.6282.068

19、1.4980.92686.6882.4882.9682.121979.7681.1781.2479.54780.1781.8381.1281.412081.0682.0682.7682.46881.780.0981.5580.572182.5583.5382.9481.89982.7282.1281.7781.602283.3380.3380.3680.671080.9881.3381.6080.702380.1781.3382.5780.871180.4282.2080.1380.242481.679.8881.6981.791282.1182.1383.2282.172582.5181.0

20、980.4379.861382.4081.4182.9373.13.2022/7/15CATARCTR52剔除異常數據后補充采集數據分析用控制圖.控制用控制圖控制限2022/7/15CATARCTR53X bar圖 UCL=82.81 CL=82.51 LCL=80.21R 圖 UCL=4.08 CL=1.79 LCL=0.00.點出界點陳列不隨機，存在某種“趨勢2022/7/15CATARCTR54異常點.2022/7/15CATARCTR55控制圖判異準那么ABCCBAUCLX barLCLABCCBAUCLX barLCLABCCBAUCLX barLCLABCCBAUCLX barLC

21、L準那么1：一點在A區外準那么2：9點在同一側C區或其外準那么3：6點遞增或遞減準那么4：14點上下交替.2022/7/15CATARCTR56控制圖判異準那么ABCCBAUCLX barLCLABCCBAUCLX barLCL準那么5：3點中有2點在A區準那么6：5點中有4點在B區ABCCBAUCLX barLCLABCCBAUCLX barLCL準那么7：15點在C區中心線上下準那么8：8點在中心線兩側，但無一點在C區.應先作R圖，只需當R圖穩定無異常時，過程才表現出“受控形狀R圖表達的是數據的組間動搖，X bar圖表達的是數據的組內動搖只需當R圖穩定無異常，過程 到達“受控形狀時，分析過

22、程才干才有意義2022/7/15CATARCTR57控制圖繪制及運用時應留意.2022/7/15CATARCTR58控制圖的控制限與規格限比較控制圖直方圖不滿足規格要求滿足規格要求未到達統計穩定形狀到達統計穩定形狀工序改良.過程才干：反映過程加工內在一致性，用6表示其數值越小越好，取決于影響過程的人、機、料、法、環等要素，與公差無關過程才干指數：指過程的加工質量滿足技術要求的才干大小，其計算公式為：2022/7/15CATARCTR595-1 過程才干和過程才干指數Cp.過程才干評價Cp值的范圍級別過程能力評價Cp 1.67過程能力過高1.67 Cp 1.33過程能力充分1.33 Cp 1.0

23、過程能力不夠充分1.0 Cp 0.67過程能力不足0.67 Cp過程能力嚴重不足2022/7/15CATARCTR60.有偏離情況的過程才干指數Cpk 式中：k為偏離度，當k 1，規定Cpk=02022/7/15CATARCTR61有偏離情況的過程才干指數Cpk.結合運用Cp與Cpk所代表的合格品率(%)2022/7/15CATARCTR6299.9999992.0099.9999799.999941.6799.9968399.9968399.9941.3399.8650199.8650199.86599.7301.0097.7249997.7249997.72597.72295.4500.6

24、784.1344784.1344784.13484.14384.00068.2680.332.001.671.331.000.670.33CpCpk.在質量改良活動中，經常要研討兩個隨機變量之間的關系，將一系列經過察看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能否線性相關，假設二者線性相關，可以對這兩變量進展預測或控制。2022/7/15CATARCTR63手法六 分布圖的概念.(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2022/7/15CATARCTR64分布圖的六種方式.2022/7/1

25、5CATARCTR65分布圖表示圖.分布圖案例2022/7/15CATARCTR66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.

26、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制造塑料桶時吹氣壓力kg/cm2與不良品率%數據表.2022/7/15CATARCTR67分布圖案例吹氣壓力與不良品率分布圖不良品率吹氣壓力.分布圖相關分析案例2022/7/15CATARCTR68空氣壓力kg/cm28.08.59.09.510.0壁厚mm4.624.504.434.814.123.884.013.673.213.053.163.302.862.532.712.621.832.022.241.95.202

27、2/7/15CATARCTR69壓力與厚度分布圖.2022/7/15CATARCTR70壓力與厚度回歸直線.2022/7/15CATARCTR71手法七 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假設干組的方法。 石川馨先生曾多次強調：不對數據進展分層，就不能搞好質量管理。. 分層法不是單獨運用的，而是結合直方圖、陳列圖、控制圖等工具一同運用的。2022/7/15CATARCTR72分層法的特點.按操作者來分層按作業方法來分層按機器設備分層按原料分層按作業環境分層2022/7/15CATARCTR73分層方法.搜集數據根據不同目的，選擇分層標志將數據進展分層按層歸類畫分層直方圖、