QC七大手法第五章直方图与散布图

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QC7大手法

QC7大手法
价值共创,价值共享。
品管七大手法 三、数据的种类
A、定量数据:长度、时间、重量等测量所得数据,也称计量 值.(特点连续不间断);以缺点数,不良品数来作为计算标准的数 值称为计数值。(特点离散性数据) B、定性数据:以人的感觉判断出来的数据,例如:水果的 甜度或衣服的美感。 四.整理数据应注意的事项 1.问题发生要采取对策之前,一定要有数据作为依据. 2.要清楚使用的目的. 3.数据的整理,改善前与改善后所具备条件要一致. 4.数据收集完成之后,一定要马上使用.
线别 A B 星期一 2.20% 1.60% 星期二 1.50% 1.00% 星期三 2.10% 0.90% 星期四 2.40% 1.30% 星期五 1.80% 1.20% 星期六 1.60% 1.40%
C
0.30%
0.80%
1.20%
0.80%
1.00%
1.10%
价值共创,价值共享。
品管七大手法
层别法
价值共创,价值共享。
品管七大手法
5)散布图的层别
层别法
价值共创,价值共享。
品管七大手法 五、层别法应用实例
层别法
某造纸厂为控制纸张的厚度,生产线规定每日班人员须每2小时抽测一次, 每次取6段,并测量中央及两侧的厚度加以控制。最近业务经理反应客户 对纸张的厚度不均造成纸管卷纸困扰屡有抱怨,总经理要求质量追求质量 经理追查原因。 质量经理将5天之现场抽测数据加以整理,并做成频数分布表及直方 图,并求出其平均值与标准差。规格值为:6.5±0.5mm
价值共创,价值共享。
品管七大手法
检查表
第一章 检查表的定义
检查表的分类
检查表
检查表制作应注意的事项 检查表的制作方法 检查表记载的项目

QC七大手法及其他常用图表介绍

QC七大手法及其他常用图表介绍

出口星状轮 导入异常
停机电眼感应
停方式机不佳电眼感 电眼应无法方侦测式不佳
夹瓶器夹夹头材瓶器夹头材
质选用不当 质选用不当
夹瓶器夹头软防
蚀性不佳
定位方式无 标准
星状轮定位 位置不佳
制瓶班不良 品流入
瓶子成型 不良
管制 不当
固定力不足
未锁紧
设计不良
护栏固定夹 松脱
星状轮卡死 无运转
设计不佳
黄油嘴位置 不当
步骤三:决定中小要因。
制造
人员 金额
生产条件不好
没有生产 计划配合
订单掌握不 正确
利润低
为 何
没有式样
没有交货意识 运输成本高

单方面决定

库存安全 量低
方法不明确 交货期短
没有交货 计划
交 货
存放位置
不足
数量少
物品
交货
步骤四:决定影响问题点的主要原因。
制造
人员 金额

生产条件不 好
没有生 产计划
脑力激荡法原则
(一)严禁批评他人构想和意见 (二)意见越多越好 (三)欢迎自由奔放的构想 (四)顺着他人的创意或意见发
展自己的创意(搭便车)
为 什 么 延 迟 交 货
步骤一:决定问题的质量特性。
环 境 作业方法 材 料
特 性
机械
作业人员
步骤二:决定大要因。
环 境 作业方法 材 料
特 性
机 械 作业人员
决定大要因
用四M一E来分类。 Man(作业人员)、Machine(机器)、 Material(材料)、Method(作业方式)等 四类,在再加上Environment(环境)。

新旧qc七大手法

新旧qc七大手法

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第二节 创造性思考方法汇集
七、希望列举法
透过想象,对某些问题列出希望点,继 而思考具体改善案,如:
这个东西如能XX一定会更好吗? 这个程序、方法如能XX一定会更好吗?
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第二节 创造性思考方法汇集
八、逆向思考法
将过去的系统、经验以相反方向做思考。 如:
1.餐厅要侍者,不要会如何? 2.咖啡厅的灯光要暗淡,灯光明亮会如 何? 3.一向往东走,改往西走是否不堵车? 4.客人来店买,改送到家会如何?
3.正常与例外:经常如此吗?还是偶而?
4.定数与变数:将定数固定,只管变数可以吗?
5.扩大与缩小:变大会如何?变小吗?
6.结合与分离:合并会如何?分开呢?
7.集中与分散:集中在一起会如何?分散各地呢?
8.附加与分散:把它附加进去可以吗?
9.变换顺序:将顺序改变会如何?
10.共同与差异:差异处在哪里?有哪些差异?
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第三节 关于团队的理解
三、一“小”群人 团队工作能力=团队成员的1.3次方 团队成员最好不要超过十人 超过十人,总的能力数值保持不变,成员的
能力发挥逐渐下降
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第三节 关于团队的理解
四、团队所需要的技能 技术的(Technical) 、专门的(Functional)或者
• 检查表—收集、整理资料 • 排列图(柏拉图)—确定主导因素 • 散布图—展示变量之间的线性关系 • 因果图(鱼骨图)—寻找引发结果的原因 • 分层法—从不同角度层面发现问题 • 直方图—展示过程的分布情况 • 控制图—识别波动的来源
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质量管理QC品管七大手法

质量管理QC品管七大手法

品管七大手法七大手法:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图一、检查表检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出,然后定期或不定期的逐项检查,并将问题点记录下来的方法,有时叫做查检表或点检表。

例如:点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S 活动检查表、工程异常分析表等.1、组成要素①确定检查的项目;②确定检查的频度;③确定检查的人员。

2、实施步骤①确定检查对象;②制定检查表;③依检查表项目进行检查并记录;④对检查出的问题要求责任单位及时改善;⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认;⑥定期总结,持续改进。

二、层别法层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类,将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组,加以层别。

层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用,也可单独使用.例如:抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。

实施步骤:①确定研究的主题;②制作表格并收集数据;③将收集的数据进行层别;④比较分析,对这些数据进行分析,找出其内在的原因,确定改善项目。

三、柏拉图柏拉图的使用要以层别法为前提,将层别法已确定的项目从大到小进行排列,再加上累积值的图形。

它可以帮助我们找出关键的问题,抓住重要的少数及有用的多数,适用于记数值统计,有人称为ABC图,又因为柏拉图的排序识从大到小,故又称为排列图。

1、分类1)分析现象用柏拉图:与不良结果有关,用来发现主要问题。

A品质:不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等;B成本:损失总数、费用等;C交货期:存货短缺、付款违约、交货期拖延等;D安全:发生事故、出现差错等.2)分析原因用柏拉图:与过程因素有关,用来发现主要问题。

A操作者:班次、组别、年龄、经验、熟练情况等;B机器:设备、工具、模具、仪器等;C原材料:制造商、工厂、批次、种类等;D作业方法:作业环境、工序先后、作业安排等。

2、柏拉图的作用①降低不良的依据;②决定改善目标,找出问题点;③可以确认改善的效果.3、实施步骤①收集数据,用层别法分类,计算各层别项目占整体项目的百分数;②把分好类的数据进行汇总,由多到少进行排列,并计算累计百分数;③绘制横轴和纵轴刻度;④绘制柱状图;⑤绘制累积曲线;⑥记录必要事项⑦分析柏拉图要点:A柏拉图有两个纵坐标,左侧纵坐标一般表示数量或金额,右侧纵坐标一般表示数量或金额的累积百分数;B柏拉图的横坐标一般表示检查项目,按影响程度大小,从左到右依次排列;C绘制柏拉图时,按各项目数量或金额出现的频数,对应左侧纵坐标画出直方形,将各项目出现的累计频率,对应右侧纵坐标描出点子,并将这些点子按顺序连接成线.4、应用要点及注意事项①柏拉图要留存,把改善前与改善后的柏拉图排在一起,可以评估出改善效果;②分析柏拉图只要抓住前面的2~3项就可以了;③柏拉图的分类项目不要定得太少,5~9项较合适,如果分类项目太多,超过9项,可划入其它,如果分类项目太少,少于4项,做柏拉图无实际意义;④作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时,柏拉图就失去意义,与柏拉图法则不符,应从其它角度收集数据再作分析;⑤柏拉图是管理改善的手段而非目的,如果数据项别已经清楚者,则无需浪费时间制作柏拉图;⑥其它项目如果大于前面几项,则必须加以分析层别,检讨其中是否有原因;⑦柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策,但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时,或者即使解决但花费很大,得不偿失,那么可以避开第一位项目,而从第二位项目着手.四、因果图所谓因果图,又称特性要因图,主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系,通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决,是一种用于分析品质特性(结果)与可能影响特性的因素(原因)的一种工具。

QC七大手法详细讲解

QC七大手法详细讲解
qc七大手法详细讲 解
目录
CONTENTS
• 特性要因图法 • 柏拉图法 • 层别法 • 查检表法 • 散布图法 • 控制图法 • 直方图法
01 特性要因图法
定义与特点
01
定义
特性要因图法,也称为鱼骨图 ,是一种用于表示因果关系的 图形工具,通过将问题的结果 (特性)与可能的原因(要因 )关联起来,帮助分析者系统 地研究和分析问题。
使用步骤
1. 确定变量
明确需要分析的两个变量,例如尺寸和不良 率。
2. 收集数据
收集相关数据,确保数据的准确性和完整性。
3. 绘制散布图
将数据绘制在散布图上,通常使用笛卡尔坐标系 。
4. 分析关系
观察散布图上的点分布,分析两个变量之间的关系 。
5. 判断关联性
根据散布图中点的分布情况,判断两个变量是否 具有关联性。
绘制控制图
根据收集到的数据,绘制控制图,包 括中心线、上控制限和下控制限。
监控与分析
在控制图上标记数据点,观察数据点 的分布情况,分析生产过程的稳定性。
异常处理
当发现异常数据点时,及时采取措施 进行调整和改进,确保生产过程的稳 定性和产品质量。
实例分析Βιβλιοθήκη 实例某生产线上生产一种电子元件,通过控 制图法监控其电阻值。
6. 监控与评估
对改进措施的实施效果进行监控 和评估,确保问题得到有效解决

5. 制定改进措施
针对关键因素制定相应的改进措 施,并实施。
4. 确定关键因素
根据柏拉图的分析结果,确定对 质量影响最大的关键因素。
实例分析
在某生产线上,产品不合格率较高,通过柏拉图法分析发现,主要原因是 原材料质量不稳定和生产设备老化。

QC七大手法及SPC制程统计方法

QC七大手法及SPC制程统计方法
柏拉图源于意大利经济学家Vilfredo Pareto。1906年,Pareto注意到:在意大利,20%的人拥有80%的财 富。他指出,这一比率在物质世界随处可见,并推理该现象或可成为一条自然法则,即80%的结果由20%的投 入来决定。
20世纪40年代,享有品质管理之父美誉的美国电气工程师Joseph Juran 引入了Pareto理论。正是Juran决 定将这一80/20比值称为“柏拉法则”(The Pareto Principle),将柏拉法则运用于业务度量有助于从“有 用多数”(useful many,即其它80%)中分离出“重要少数”(vital few,具有最重要影响的20%)。柏拉 图通过标示频率阐明柏拉法则——频率出现越高的内容对结果影响越大。柏拉图是品质管理七大基础手段之 一。图中横轴显示自变量,因变量由条形高度表示。表示累积相对频率的点对点图可附加至该条形图上。由 于统计变量值按相对频率顺序排列,图表可清晰显示哪些因素具有最大影响力,以及关注哪些方面可能会产 生最大利益。
噪音高
无专人保养
训练不足 设备老化
技术不高
人员流动率高 人员疲劳
作业条件不全 某作业流程不当

交期不稳 文件不足

品质欠佳 售后服务不好
不良 率高
二.QC(Quality Control)七大手法之查检 表
6
1.定义
一种为了便于收集数据,而使用简单记号填写并予以统计整理,以便于作进一步分析或作为核对,检查之 用而设计的表格或图表。
•中心偏左的直方图
下限
•中心偏右的直方图
中心值
上限
直方图偏向规格的下限, 并伸展至规格下限左侧。 表示已产生部分超出规格 下限要求的不良品。
10

QC七大手法

QC七大手法

–相关人员(包括记录者、绘图者…)
柏拉图制作
不 合 格 数
收敛 几何 白平衡 敲闪 无书面 书面 其他 不合格项目 不良 失真 不良 倾斜
170 153 136 119 102 85 68 51 34 17 0
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10%
工 程:电气检查 总检查数:1450 总不合格数:170 期 間:8月5-9日 检 验 者:王胜利 绘 图 者:李XX
什么是脑力激蕩法
• 美国奥斯朋 博士于1941年所倡导。 • 几个人集合在一起,围绕着一问题,动用集思广益的方法, 自由奔放地互相提出意见、构想,以招集众人构想的 一种思考活动。 原则: • 拒绝任何批评 • 自由奔放 • 构想越多越好:先求量再求质 • 鼓励构想之改进与合并、搭便车
脑力激蕩法的规则
2
熟知工作图
方便屑料清理 1 2 1 使导.顶柱位置适 当 3 使马达座脱料容易
固定梢设置适当
1 导板 隔板 寻找资料容易 消除搬运损失 2 4
托料架适当 1 使隔板抽孔 脱料容易 其他 使光线充足
5
设备改善
三、绘制特性要因图前需学习思考的方法
1、脑力激荡法 2、5W1H法
3、4M1E法
4、ECRS法
第一章 QC七大手法概论
QC七大手法的意义
QC七大手法口决
• 鱼骨追原因
• 查检集数据 • 柏拉抓重点 • 散布看相关 • 层别作解析 • 直方显分布 • 管制找异常
QC七大手法口决
• 鱼骨追原因
• 查检集数据 • 柏拉抓重点 • 层别作解析 • 散布看相关 • 直方显分布 • 管制找异常
第二章
查检表制作要点

QC七大手法培训--直方图

QC七大手法培训--直方图

三、直方图的观察分析
1、正 常 型
特点是中间高两边逐渐降低,近似对称。
可判断工序运行正常,生产处于稳定状态。
正常型
16 ©2020 Beijing Dahua Radio Instrument Co., Ltd.
三、直方图的观察分析
2、偏 向 型
分左偏型和右偏型。 特点是高峰偏向一侧,另一侧呈缓坡状。一般有形位公差 要求(只控制一侧界限)的特性值分布、计数值的分布往 往呈偏向性,这属于正常的情况。 但是也有技术上的原因造成的偏态。如由加工习惯造成的 对孔的加工,特性值往往偏小,易出现左偏型;对轴的加 工特性值往往偏大,易出现右偏型。
四、与规范界限的比较分析
当直方图的形状呈正常型时,即工序在此时此刻处 于稳定状态时,还需要进一步将直方图同规范界限 (即公差)进行比较,以分析判断工序满足标准公 差要求的程度。 常见的典型状态如下:
23 ©2020 Beijing Dahua Radio Instrument Co., Ltd.
四、与规范界限的比较分析
数据的数量 (n) 50~100
100~250
组 数 (k)
5~10 7~12
250以上
10~20
一般常用的 组数 (k)
10
8 ©2020 Beijing Dahua Radio Instrument Co., Ltd.
二、直方图的作法
4、计算组距(h):
h=极差/组数=R/k
=47/10
=4.7
6 ©2020 Beijing Dahua Radio Instrument Co., Ltd.
二、直方图的作法
2、计算极差(R)
R=Xmax–Xmin =48-1 =47

QC七大手法

QC七大手法

结果:短期内降低高架不良,对策有效! 结果:短期内降低高架不良,对策有效!
3.层别法(分层法) 层别法(分层法) 层别法
一.什麽是层别法 层别法也叫分层法,是指对某一个项目,按统计数据分类进行 区别的方法。层别法是统计方法中最基础的工具。通常与其他方法 如排列图、因果图等结合使用。 二.层别法的作用 层别法的目的是为了把性质不同的数据和错综复杂的影响因素 分析清楚,找到问题症结所在,以便对症下药,解决问题。
6.直方图(柱状图) 直方图(柱状图) 直方图
图(d)是锯齿形,一般是因为测量方法或读数有问题,也有可 能是分组不当造成的。 图(e)是偏向形,这往往是因加工习惯而造成。 图(f)是双峰形,通常是由两个不同的分布混合在一起造成的
(a)对称形
(b)孤岛形
(c)陡壁形
(d)锯齿形
(e)偏向形
(f)双峰形
16
16
16
n在50~100时,K= 6~10;n在100~250时,K= 7~12;n大于250时,K= 10~20
6.直方图(柱状图) 直方图(柱状图) 直方图
18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
2.因果图(特性要因图、鱼刺图) 因果图(特性要因图、鱼刺图) 因果图
二、因果图的基本格式如下:
人 员
大枝
物 料
环 境 特 性
中枝 主干
小枝
方 法
设 备
2.因果图(特性要因图、鱼刺图) 因果图(特性要因图、鱼刺图) 因果图
案例:以上面高架不良为例分析(头脑风暴法):
环境
视线模糊

QC7大手法及举例说明

QC7大手法及举例说明

统计技术QC七大手法:层别法,柏拉图,特性要因图,散布图,查核表,直方图,管制图层别法目的的需要分类成不同的[类别],使之方便以后的分析。

一般工厂所做的层别通常为[空间别],如作业员:不同班组别机器:不同机器别原料、零件:不同供给厂家作业条件:不同的温度、压力、湿度、作业场所… 产品:不同产品别不同批别:不同时间生产的产品将所要进行的项目利用统计表进行区别,这是运用统计方法作为管理的最基础工具。

(例一)在学校里某一学生考试成绩5科总分为440分,各(分类成绩如下:语文95分、英文92分、数学90分、历史85分,地理78。

加以分类后,可得之哪一科最高、哪一科最低,易于采取因应措施。

(例二)X X公司注塑机系三班轮班,前周三班所生产的产品均为同一产品,结果为以班别来加以统计,可得知各班的产量及不良率状况,以便于有依据地采取措施。

层别法的应用,主要是一种系统概念,即在于要想把相当复杂的资料进行处理,就需懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。

科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠直觉判断的管理的不足。

而此管理技法,除了建立正确的理念外,更需要有数据的运用, 才有办法进行工作解析及采取正确的措施。

如何建立原始的数据及将这些原始数据依所需要的目的进行集计, 也是诸多品管手法的最基础工具。

再举个例子:国内航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈,航空公司为了争取市场,除了加强各种措施外,也在服务品质方面下功夫。

我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。

此调查是通过调查表来进行的。

调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。

地面又分为订票、候机;航机又分为空服态度、餐饮、卫生…•等。

透过这些调查,将这些数据予以集计,就可得到从何处加强服务品质了。

2柏拉图在工厂里,要解决的问题很多,但往往不知从哪里着手,但事实上大部分的问题,只要能找出几个影响较大的要因,并加以处置及控制;就可解决问题的80 %以上,柏拉图是根据归集的数据,以不良原因、不良状况发生的现象,有系统地加以项目别(层别)分类,计算出各项目别所产生的数据(如不良率、损失金额)及所占的比例,再依照大小顺序排列,再加上累积值的图形。

QC七大手法之控制图

QC七大手法之控制图

品管七大手法七大手法:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图五、散布图将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X—Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”,也称为“相关图”。

1、分类1)正相关:当变量X增大时,另一个变量Y也增大;2)负相关:当变量X增大时,另一个变量Y却减小;3)不相关:变量X(或Y)变化时,另一个变量并不改变;4)曲线相关:变量X开始增大时,Y也随着增大,但达到某一值后,则当X值增大时,Y反而减小。

2、实施步骤1)确定要调查的两个变量,收集相关的最新数据,至少30组以上;2)找出两个变量的最大值与最小值,将两个变量描入X轴与Y轴;3)将相应的两个变量,以点的形式标上坐标系;4)计入图名、制作者、制作时间等项目;5)判读散布图的相关性与相关程度。

3、应用要点及注意事项1)两组变量的对应数至少在30组以上,最好50组至100组,数据太少时,容易造成误判;2)通常横坐标用来表示原因或自变量,纵坐标表示效果或因变量;3)由于数据的获得常常因为5M1E的变化,导致数据的相关性受到影响,在这种情况下需要对数据获得的条件进行层别,否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系;4)当有异常点出现时,应立即查找原因,而不能把异常点删除;5)当散布图的相关性与技术经验不符时,应进一步检讨是否有什么原因造成假象。

七、控制图1、控制图法的涵义影响产品质量的因素很多,有静态因素也有动态因素,有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患,以便改善生产过程,减少废品和次品的产出?控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法,它利用现场收集到的质量特征值,绘制成控制图,通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。

控制图可以提供很多有用的信息,是质量管理的重要方法之一.控制图又叫管理图,它是一种带控制界限的质量管理图表。

运用控制图的目的之一就是,通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况,分析和判断生产过程是否发生了异常,一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除,使生产过程恢复稳定状态。

第五章 QC七大手法讲解

第五章 QC七大手法讲解

散佈圖可以呈現如下幾種原因與結果之間的關係。
A.正相關
0.85<r<1
B.弱正相關
0.7<r<0.85
C.負相關
-1<r<-0.85
D.非顯著性負相關
-0.85<r<-0.7
E.無相關
-0.4<r<0.4
管制图
找异常
• 管制圖的分類,管制圖分兩種:
• 計量值管制圖〈又分X-R平均值及全距管制圖、中位
4.18%
54.11% 58.29%
脱pin 108 3.67% 61.96%
刮铝不良 漏辅材
90
84
3.06% 2.86%
65.02% 67.88%
来料不良 线身皱褶 线身破损
78
73
73
2.65% 2.48% 2.48%
70.53% 73.01% 75.49%
来料检验不良柏拉图
600 558
500
值及全距管制圖、個別值及全距管制圖〉
• 計數值管制圖〈又分P百分不良率管制圖、nP不良個 數管制圖、C缺點數管制圖〉
• 計量管制圖適用的狀況是:資料是可量測的,且數據形 式是連續性的。(制程稳定性)
• 計數管制圖則適用於資料大半只能判定為良或不良,數 據不為連續量的狀況,一般常用於外觀檢查。(外观)
62
第三季
7 4 9
30 6 8
64
合計 42 9 29 83 15 22 200
分层法
5M1E 作解析
依据问题性质,对原因项进行分类层别,可以是数据也可以是其他。
划伤漏铜 翘pin
不良数 558
344
不良占比 18.97% 11.69%
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二、应用直方图的步骤-实例
•TL
•T
•T
U
•30
•M •n = 100

•25
• = 26.6(cg)
•20
•S = 9. (cg)
•15
•10
•5
•0 •0. 5
PPT文档演模板
•5. •10. •15.5 •20. •25. •30. •35. •40. •45. •50. •55.
55
5
555 •重量(cg)
理想型
图例 •M
调整要点
•T
U
图形对称分布,且两边 有一定余量,此时,应采取 控制和监督办法。
•TL 偏心型
PPT文档演模板
•M
•T
U
调整分布中心
,使
分布中心 重合。
与公差中心M
QC七大手法第五章直方图与散布图
(二)、与规范界限(公差)的比较分析
常见类型 •TL
无富余型
图例 •M
调整要点 •T
U
采取措施,减少标准偏 差 S。
QC七大手法第五章直方图布表。
数据记录No _____________
频数分布表
____年____月____日
组 号
组界 小大
组 中 值
频数统计
fi
1 0.5~5.5 3 /
1
2 5.5~15.5 8 / / /
3
3 15.5~20.5 13 / / / / / /
4. 确定各组的界限值(界限值单位应取最小测量单位的1 / 2)。
5. 编制频数分布表(统计各组数据的频数 f )。
6. 按数据值比例画横坐标。
7. 按数据值比例画纵坐标。
8. 画直方图。在直方图上应标注出公差范围(T)、样本大小(n)、
样本平均值( )、样本标准偏差值(s)和
、公差中心 M
的位置等。
• --直方图的作用是: 1. 显示质量波动的状态; 2. 较直观地传递有关过程质量状况的信息; 3. 当人们研究了质量数据波动状况之后,就能掌握过程的状况,从而 确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。
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QC七大手法第五章直方图与散布图
二、应用直方图的步骤
1. 收集数据(作直方图数据一般应大于50个)。
2. 确定数据的极差(R = X max - X min)。
3. 确定组距(h = R÷ k,一般取测量单位的整倍数)。
数据数目 50~ 100 100~ 250 250以上
•组数 k 选用 表
组数k
5~ 10
7~ 12
10~ 20
常用组数k 10
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QC七大手法第五章直方图与散布图
二、应用直方图的步骤
34
22
19
30
28
19
24
24
32
40
QC七大手法第五章直方图与散布图
二、应用直方图的步骤-实例
2. 确定数据的极差。 • R = X max - X min =48-1=47(cg)
3. 确定组距(取组数k=10)。 • h = R÷ k =47÷10 =4.7≈ 5(cg)
4.
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6
4 20.5~25.5 18 / / / / / / / / / / / / / / / /
14
5 25.5~30.5 23 / / / / / / / / / / / / / / / / / / /
19
6 30.5~35.5 28 / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / 27
QC七大手法第五章直方图与散布图
(一)、直方图的形状分析与判断
常见类型 双峰型
孤岛型
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图例
分析判断
这是由于数据来自 不同的总体,如:来 自两个工人(或两批 材料、或两台设备) 生产出来的产品混在 一起造成的。
这是由于测量工具 有误差、或是原材料 一时的变化、或刀具 严重磨损、短时间内 有不熟练工人替岗、 操作疏忽、混入规格 不同的产品等造成的 。
•●•●
•● •●
•●
•●•●
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•●
•● •●
•● •● •●
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QC七大手法第五章直方图与散布图
第二节 散布图
•一、概念 •二、应用散布图的步骤 •三、散布图的相关性判断
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QC七大手法第五章直方图与散布图
一、概念
• --散布图是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图 示技术。在散布图中,成对的数据形成点子云,研究点子云的分布状态 便可推断成对数据之间的相关程度。
•Ⅲ
•Ⅳ
•81 •82 •83 •84 •85 •86 •87 •88 •89 000000000
•淬火温度 QC七大手法第五章直方图与散布图
3. 相关系数判断法
•相关系数判断法的应用步骤:
1. 简化X、Y数据。 2. 计算X’2, Y’2,X’ Y’、( X’ + Y’ )和( X’ + Y’ )2。 3. 计算∑ X’ 、∑ Y’ 、∑ X’ Y’ 、∑X’2、∑Y’2 、∑ ( X’ + Y’ )和∑ ( X’ + Y’ ) 2。 4. 计算L X’ X’ 、 L Y’ Y’ 、 L X’ Y’ 。
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QC七大手法第五章直方图与散布图
二、应用直方图的步骤-实例
•某厂产品的重量规范要求为1000••++00.50(g)。
1. 收集数据。
测量单位(cg)
43
28
27
26
33
29
34
22
30
29
22
24
24
29
35
36
30
34
28
32
22
25
36
39
38
36
21
20
26
20
40
28
28
•44 •42
•●
•● •●
•●
•●
•●
••○●
•●
•●
•●
•●
•●
•● •●
•●
•●
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•●
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•●
•●
•●
•●
•●
•●
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•81 •82 •83 •84 •85 •86 •87 •88 •89
000000000
•淬火温度
QC七大手法第五章直方图与散布图
2. 象限判断法
•L
X’ X’
•● •● •●
•● •● •●
•●
•●
•●
•●
•●
•●
•●
•●
•X •X
•Y •非直线相关
•●
•●
•●
•●
•● •●
•● •● •● •●
•● •●
•● •●
•● •● •●
•●
•● •● •● •● •●
•● •● •●
•●
•X
•0
•X
QC七大手法第五章直方图与散布图
二、应用散布图的步骤
1. 收集成对数据(X,Y)(至少不得少于30对)。 2. 标明 X 轴和 Y 轴。 3. 找出X和Y的最大值和最小值,并用这两个值标定横轴X和纵轴Y 。 4. 描点(当两组数据值相等,即数据点重合时,可围绕数据点画同心
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QC七大手法第五章直方图与散布图
2. 象限判断法
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•硬度(HRC)
•60
•Ⅱ
•f
•58
•Ⅰ •●
•●
•56
•●
•54 •52 •50
•●
•●
•●
••○●
•●
•●
•●
•●
•●
•●
•●
•g
•●
•●
•●
•●
•●
•48
•●
•●
•46
•●
•●
•●
•●
•●
•44
•●
•●
•42
•●
12
30
31
42
32
34
20
28
34
29
18
21
46
14
10
28
28
20
38
12
32
30
20
24
35
20
28
• 注:表中数据是实测数据减去1000g的简化值。
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•n
=
1
18
24
32
140
22
28
48
10
14
42
38
6
24
18
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