七大手法之控制图
QC七大手法(分层法、控制图、调查表)
2月
3月
4月
5月
合计
25
32
22
29
35
143
30
38
28
25
42
163
525
564
498
589
634
2810
43
37
40
46
53
219
21
19
26
23
30
119
17
20
18
16
21
92
661
710
632
728
815
3546
18.64%
20.02%
17.82%
20.53%
22.98%
12
15
22
18
625
632
598
586
613
3054
34
28
29
32
30
153
25
27
31
29
28
140
24
23
22
24
20
113
784
783
743
742
761
3813
20.56%
20.54%
19.49%
19.46%
19.96%
22
18
20
16
19
95
32
31
27
28
26
144
430
421
489
456
367
2163
QC七大手法培训
• QC七大手法:
• 1.柏拉图 • 2.鱼骨图 • 3.检查表 • 4.分层法 • 5.控制图 • 6.散布图 • 7.直方图
QC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。
(完整)07.QC七大手法-控制图
‹#›
过程变差——反馈与测量
由于测量用于过程中的所有组成部分， 测量的变差会对过程的各个阶段产生影响
■ 偏倚/■ 稳定性/■ 重复性 ■ 再现性/■ 分辨率
‹#›
测量系统变差
偏倚--测量的观测平均值和基准值的差异
偏倚
测量系统的平均值
‹#›
再现性
由不同的测量人使用同一种测量仪器, 测量同一零件的同一特性时产生的测量平 均值的变差
再现性
评价人
C
A
B
‹#›
过程能力与过程能力指数
过程能力：一个过程能够稳定地输出合 格品的能力；
过程能力指数CP或CPK：过程能力满足产 品质量标准要求的程度。
‹#›
过程能力的评价准则
过程能力指数范围 对过程能力指数的评价
‹#›
管制图的分类
(2) 计数值管制图
所谓计数值管制图是指管制图所依据的数据均属于以单位计数 者，如不良数、缺点数等不连续性的数据。
a.不良率管制图（P chart ） b.不良数管制图（Pn chart ） c.缺点数管制图（C chart ） d.单位缺点数管制图（U chart ）
‹#›
‹#›
■ 6σ逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标 和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种质量管理 哲学。
■ 换一种说法，6σ是一种“愿景”，是一种目标，而 并非一种具体的方法。而SPC是实现这种愿景的一个有效 的手段。
‹#›
计量值数据
是指可取任意数值的数据，只要测取数据 的精度足够，我们即可取任意小的数值，这 些数值属于连续型数据。例如长度、重量、 速度、压力、温度等的数据，是属于计量值 数据。
QC七大手法之管制图
·
··
·
·
· ·
···
阶梯性周期
2023/5/12
3、趋势
4、周期 性变化
25
点的缺陷排列
UCL CL LCL
（1）接近中心线-大部分点在中心线一侧 （2）接近管理限-连3有2在带内；连7有3；
连10有4在该带内。
· ··
·
··
·
··
·
· ··
· ·
· ·
·
5、接近 管理限
2023/5/12
26
管理图用途
管理-寻找管理重点 问题，主攻方向；
2023/5/12
9
制图步骤
收集数据-N=100（1）近 期数据（2）数据与工序今 后状态一致
数据分群-20-25个，每群 一般4-6个数据，最多不超 10个
分群方法-①条件大致相同 ②群内不含不同性质的数 据，保证群内仅有偶然因 素影响，一般按时间顺序 或采用随机数表法
2023/5/12
填入数据记录表，计算X 、R
6
特性值
·
·
·
·
·
·
·
上管理限UCL
· 中心线CL
· ·
下管理限LCL 时间或样本序号
管理图形状
2023/5/12
7
基本制作方法
从工序按时间顺序定时抽 样，每次抽样的样本容量 应相同。如样本容量为5 ，每班按时间顺序抽取 20 个样本，共100个数 据
计算中心线、上下管理限
按时间顺序或样本序号将 数据用点子描在图上并连 线
D4
3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777
七大手法之控制图
2. 控制图是一种把过程〔工序〕性能数据与所计算出的控制限 进展比较的图，目的是为了判断过程是否受控和通过区分随
机原因和可指出原因来消除异常变差；
3. 控制图常用于：
4.
A、对过程进展诊断，评估过程的稳定性；
5.
B、对过程实施控制，决定某一过程何时需要调整，何
时需要保持原有状态；
6.
C、确定某一过程实施改进的效果；
应用实例
某公司新安装一台装填机。该机器每次可将5000g的产品装入固定 容器。标准要求为5000 ＋＋050〔g〕。
－－使用控制图的步骤如下：
1. 将多装量〔g〕看成应当加以研究并由控制图加以控制的重要质量 特征。 2. 由于要控制的多装量使计量特性值，因此选用 x － R 控制图。 3. 以5个连续装填的容器为一个样本〔n＝5〕，每隔1h抽取一个样本。
殊〕原因的状态； 决定下一步的行动。
控制图控制界限线的计算公式-I
控制图控制界限线的计算公式－II
控制系数选用表
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308
D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777
特性值和极差。
7.1控制图示图
8. 控制图没有出现越出控制线的点子，也未出现点子排列 有缺陷〔即非随机的迹象或异常原因〕，可以认为该过 程是按预计的要求进展，即处于统计控制状态〔受控状 态〕。
9. 在不对该过程做任何调整的同时，继续用同样的方法对 多装量抽样、观察和打点。如果在继续观察时，控制图 显示出存在异常原因，那么应进一步分析具体原因，并 采取措施对过程进展调整。
品管 七大手法
手法四 直方图
定义：
直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直 方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量 特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总 体质量分布情况 ，
内容:
1、计算数据，数据总数以N表示 2、求最大值（L）与最小值（S） 3、求L与S之差后除以组数 4、决定组距（h） 5、决定各组之组界 6、作次数分配表 7、绘制直方图
1、明确要查核的项目及具体的要求； 2、根据项目和要求的性质设计窗体； 3、实施查核，将结果填在窗体上； 4、分析和总结记录的查核结果； 5、针对结果实施改进。
手法二 检查表（运用）
成品部七区七月各组长出现严重质量事故检查表：
责任组长 欧春妹 潘美珍 黄春兰 曾庆红 李水妹 陈玉珍 其它
漏合版
√√√√
内容：
包括纵轴、横轴、中心线CL，上管制界限UCL，下管制界限LCL， 如果点都在上管制界限和下管制界限之间，如此则即表示是在控制状态 下；如果点有连续往上或往下延伸或突出上下管制界限之外，这种情形 就表示必须深入调查原因。
受控制的過程的極差
6
不受控制的過程的極差（有超過控制界限 的點）
7 6
5
不良品個數
手法五 柏拉图
定义： 柏拉图又称为排列图，由此图的发明者19世纪意大利经 济学家柏拉（Pareto）的名字而得名。它是分析和寻找影响 质量主原因素的一种工具，是质量控制最主要、最常用的手 法。 用途: 1、作为决定降低不良的依据； 2、作为分析问题，决定改善目标之依据；
3、运用柏拉图从事管理；
4、作为QCC（品管圈）活动成果比较用
制程品质状况图
5 4 4 3 2 2 1 1 0 0 成品一区 成品二区 成品三区 成品四区 成品五区 成品六区 成品七区 1 1 2
品管七大手法---控制图
g、计算全距的平均R： R＝（—R1+—R2+—R3+……+—Rk）/k＝∑Ri/k
h、计算管制界限： X管制图：中心线（CL）＝— —X 管制上限（UCL）＝— —X+A2—R
R管制图：中心线（CL）＝—R 管制上限（UCL）＝D4—R
管制下限（LCL广）州＝——X樱-A2泰—R QC事务局
管制下限（LCL）＝D3—R
者而得；如不良数、缺点数等间断性广数据州均樱属泰于Q。C事常务用局的有：
a 不良率管制图（P Chart) b 不良数管制图（Pn Chart,又称np chart或d chart) c 缺点数管制图（C Chart) d 单位缺点数管制图（U Chart)
2、依管制图的用途分类：
(1）解析用管制图：此种管制图先有数据，后有管制界限。
广州樱泰QC事务局
3、检守判读原则：
（1）应视每一个点子为一个分配，非单纯的点。
（2）点子的动向代表制程的变化；虽无异常的原因，各点子在界限内仍会
有差异存在。
（3）异常的一般检定原则：
检定规则1：（2/3A)
3点中有2点在A区或A区以外者。
A B C C B A
5点中有4点在B区或B区以外者。
A B C C B A
A B C C B A
检定规则6：（14升降)
连续14点交互一升一降者。
A B C C B A
UCL CL LCL
UCL
广州樱泰QC事务局
CL LCL
检定规则7：（15C)
连续15点在中心线上下两侧的C区者。
A B C C B A
检定规则8：（1界外)
有1点在A区以外者。
A B C C B A
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。
QC七大手法学习总结
QC七大手法学习总结一、检查表在现场收集数据，使用简单明了的标准化表格并填入规定的图形记号，再加以统计汇总，以提供进一步分析或对比检查的表格或图表，是其它六大手法的起点。
通常分为点检用检查表（防止不小心的失误、起备忘录作用；此类表在记录时只做「有、没有」、「好、不好」的记录。
）或记录用检查表（通过收集到的数据反映不良的状况；此类检查表用来收集计量和计数数据。
）。
注意事项：1）应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要项目上加注记号；2）记录时要考虑到层別，按人员、机台、原料、时间等分类；3）数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來；4）尽可能以记号、图形标记，避免使用文字；5）检查项目不宜太多，以4-6项为宜（针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。
6）可配合帕累托图、直方图使用；7）检查项目可考虑由鱼刺图推断出得特性要因；8）5W1H(Why,What,Who,Where,When,How)的分析方法；9）数据收集完成后，应立即进行分析，保证时效性。
二、 层别法将得到的数据资料按需要而分成数个类别，便于以后的分析。
分层方法： 1) 人机料法环；例如： 作业员：不同拉、班、组别 机 器：不同机器别；原料、零件：不同供给厂家别；作业条件：不同的温度、压力、湿度、作业场所；； 产 品：不同的产品别；其 他：如使用不同的工艺方法生产的同种产品别。
2) 时间；不同批别、不同时间生产的产品；3) 作业区域；不同班组、不同车间、过程区域层别；4) 不良项目等。
注意事项：1) 实施前，首先要确定分层的目的（不合格率分析？效率提高？作业条件影响？）；2) 检查表的设计应针对怀疑的对象设计；3) 数据性质分类应清晰、详细记载；4) 依各类可能原因加以分层，找出真正原因；5) 分层所得的结果应与对策相联接，并实施行动。
QC七大手法(分层法、控制图、调查表)
（3）设定检查表格式
次品检查表
部门： 日期： 班别 ： 负责人：
日期 次品项目 露肉 露骨
合计
扇形未打开 扇形缺失 其它次品
合计
（4）实施检查
次品检查表
部门：质量部
班别 ：白班
日期：2014.6.20-2014.6.22 次品项目 负责人：
日期
6.20
6.21 13kg 20kg 5kg 2kg 10kg 50kg
四.注意事项
1.根据调查的目的，对调查的项目进行合理的分类 及分层，比如按照人员、设备、材料、方法、环 境等进行分层。 2.要做到简单易懂，能一目了然。 3.使检查记录的项目没有遗漏 ，并且标明调查目 的、人、时间等
4.最好做出合计、平均、比例等计算栏，以使记录 或检查容易计算。
QC七工具之层别法
根据柏拉图分析得出：在2014.1-5月湖北同星原料异物 中软骨占比例最多。
四.运用层别法的注意事项
1.在数据收集之前就应该用层别法； 2.层别的方向尽可能多； 3.每次层别的结果未必都一定有用。
• QC七工具之控制图
主 要 内 容：
一、定 义
二、原
三、目 四、类 五、做
理
的 型 法
六、判 断 准 则
例1.常见的缺陷统计表
淤血
不可接受缺陷
露肉 随机抽取 一袋产品 扇形缺失 称量并记 没有打开宽 录结果 淤血
一般缺陷（可接 受
红斑 无红斑 露肉 露骨
例2.过程监控表
产品留样及报废记录
生产日期 产品名称 数量 留样人 存放位置 备注
2.检查用 • 是指把事先规定的项目罗列在表格上，按照 事先罗列的项目对事件进行一一检查确认。 • 如：生产前检查表、设备点检表、体检表。 • 好处是：会对事情的确认有帮助，无论谁做 都能够事先预防事故。
QC七大手法基础教程-控制图
控制图1、概念控制图又叫做管制图，是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的一种工序管理图。
控制图是一种对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图，图上有中心线（CL ）、上控制线（UCL ）、下控制线（LCL ）,并有按时间顺序抽取的样本计量值的描点序列。
控制图主要用于：过程分析及过程控制。
图1表示了控制图的基本形状：2、原理控制图的作图原理被称为“3σ原理"，或“千分之三法则”。
根据统计学可以知晓，如果过程受控，数据的分布将呈钟形正态分布,位于“μ±3σ"区域间的数据占据了总数据的99。
73%，位于此区域之外的数据占据总数据的0.27%（约千分之三,上、下界限外各占0.135%)，因此,在正常生产过程中，出现不良品的概率只有千分之三，所以我们一般将它忽略不计（认为不可能发生），如果一旦发生，就意味着出现了异常波动。
μ：中心线,记为CL ，用实线表示； μ+3σ：上界线，记为UCL ，用虚线表示； μ－3σ:下界线，记为LCL ，用虚线表示。
3、控制图的种类①、计量值控制图：控制图所依据的数据均属于由量具实际测量而得。
A 、平均值与全距（或极差)控制图（ R Chart ）； B S Chart ）；C Chart ）；D 、单值控制图（X Chart ）；②、计数值控制图:控制图所依据的数据均属于以计数值(如：不良品率、不良数、缺点数、件数等）。
A 、不良率控制图（P Chart)； B 、不良数控制图（Pn Chart ）；质 量 特 性 数 据C、缺点数控制图（C Chart）;D、单位缺点数控制图(U Chart）。
4、控制图的用途根据控制图在实际生产过程中的运用，可以将其分为分析用控制图、控制用控制图:①、分析用控制图(先有数据，后有控制界限)：用于制程品质分析用，如：决定方针、制程解析、制程能力研究、制程管制之准备。
QC七大手法之控制图：如何用数据来监控过程？
QC七大手法之控制图：如何用数据来监控过程？一、介绍控制图的概念及作用控制图是一种基于数据分析的工具，能够帮助企业对生产过程的稳定性、可重复性进行监控和改进。
控制图是通过将一组数据的变化趋势可视化呈现，让人们能够更容易地理解和识别数据中的规律和异常，从而对生产过程进行管控和优化。
控制图的作用是帮助企业通过数据的监控和改进，提高产品质量、生产效率以及客户满意度。
控制图可以监控的过程包括但不限于生产过程、质量控制过程、维修过程、服务过程等等。
二、控制图的种类及应用场景1.均值图：用于监控平均值的变化趋势，应用场景包括生产过程中指标的平均值是否稳定、客户满意度等。
2.极差图：用于监控数据的稳定性，应用场景包括同一生产过程中同一批次的数据变异是否稳定、装修工程的材料成本、购买同一品牌的电子产品价格波动等。
3.标准差图：用于监控数据的离散程度，应用场景包括生产过程中质量的稳定性、质量管控过程中产品的缺陷率等。
4.P图：用于监控不良品率，应用场景包括生产过程中不良品率的变化趋势、服务过程中的客户抱怨率等。
5.C图：用于监控缺陷数，应用场景包括生产过程中出现的缺陷数量、服务过程中的事故数量等。
6.U图：用于监控缺陷的平均数，应用场景包括质量控制过程中产品的平均缺陷数、维修过程中每次维修所需时间等。
7.NP图：用于监控不良品数量，应用场景包括生产过程中不良品的数量是否稳定、质量管控过程中维修次数等。
三、控制图的制作流程1.收集样本数据：收集过程中需要选取合适的数据来源并保证样本的代表性，收集的数据需要是连续性的。
2.计算统计量：根据所绘制的控制图种类，计算出数据的平均值、标准差等统计量。
3.建立控制线：根据数据的性质和控制图的种类，确定上限、下限等控制线。
4.绘制控制图：根据统计量和控制线通过软件进行绘制控制图。
四、控制图的解读方法1.游离点的处理方法：游离点是指偏离控制线的数据点。
当数据点数不足大于或等于25个时，游离点不应处理。
质量管理五大工具和七大手法
质量管理五大工具和七大手法质量管理五大工具包括：流程图、控制图、核实报告、因果图和Pareto 理论。
质量管理七大手法包括：内控、标准化、培训、持续改进、规范操作、客户参与和精益生产。
流程图是一种图形工具，可以用来识别和定义流程的步骤和关系。
它可以帮助企业整合和改善不同类型的流程，并显示如何将个体部分连接起来以实现更大的目标。
控制图是一种图表工具，可以用来监控和检测流程的变化情况。
它可以用来快速发现数据中的异常和变化，从而有效地发现问题，并采取补救措施。
核实报告是一种评估手段，可以用来验证一个产品或服务的质量。
它可以帮助组织听取来自客户、供应商或消费者的反馈意见，并帮助公司做出改进的决定。
因果图是一种思维工具，可以用来探索导致问题出现的根本原因。
它可以用来分析症状，建立清晰的问题发生机制，以确定问题根源并提出解决方案。
Pareto 理论是一种优先排序工具，可以用来确定负责优先处理问题的部门或作业流程。
它可以帮助组织识别最值得重点关注的内容，以投入最少的资源达到最大的效果。
质量管理的七大手法之一是内控，这涉及内部监督和控制的过程。
主要技术包括在日常工作中建立内部审查、内部审计和内部报告，以确保公司的质量标准得到遵守。
另一种手法是标准化，即定义和实施标准操作流程，确保操作过程的一致性和可重复性。
通过将流程标准化，可以更好地控制质量，降低成本，提高整体效率。
培训是另一种质量管理手法，它旨在提高组织内所有人员的职业水平。
它可以帮助企业提高质量标准、改善生产效率和提高服务品质，从而实现企业的可持续发展。
持续改进是指在产品或服务过程中不断检查、优化和更新，以便满足客户要求和期望。
它是一种长期的做法，可以帮助组织改进质量，提高效率，并保持竞争优势。
规范操作是指系统地定义每个操作的最佳实践流程，以确保每个步骤都符合预定标准。
它可以确保整个过程的流畅性，减少误差，从而提高产品质量。
客户参与指的是与客户紧密合作，共同改进产品或服务的过程。
QC七大管理手法
QC七大管理手法在质量控制(QC)的领域中，有七大管理手法被广泛运用。
这些手法包括统计抽样、散点图、控制图、因果图、5W1H分析、帕累托图和直方图。
它们为企业提供了有效的工具和方法，以追踪和改进产品和服务的质量。
下面将对这七大管理手法进行详细介绍。
一、统计抽样统计抽样是一种通过对样本进行检验，来预测整体数量或质量特征的方法。
在质量控制中，统计抽样可以帮助企业确定批次中的缺陷率或产品质量水平。
通过对抽样数据进行统计分析，企业可以将结果推广到整个批次或群体，并作出相应的决策。
二、散点图散点图是一种显示两个变量之间关系的图表。
在质量控制中，散点图可以用来分析两个变量之间的相关性，以帮助企业了解这些变量之间的因果关系。
通过观察散点图中的数据点分布和趋势，企业可以发现问题，并采取相应的措施来改进质量。
三、控制图控制图是一种用于监控过程稳定性和识别特殊原因变异的工具。
在质量控制中，控制图可以帮助企业监测产品或过程的变异，并及时发现可能导致质量问题的异常情况。
通过设置上下控制限，企业可以判断过程是否处于可控状态，并采取纠正措施以提高质量。
四、因果图因果图也被称为鱼骨图或石川图，它是一种用来分析问题根本原因的工具。
在质量控制中，因果图可以帮助企业识别可能导致质量问题的各种因素，并将其按照不同的类别进行归纳。
通过分析因果图，企业可以找到问题的根本原因，并制定相应的改进计划。
五、5W1H分析5W1H分析是一种通过回答“什么、为什么、在哪里、何时、谁、如何”等问题来全面分析问题的方法。
在质量控制中，5W1H分析可以帮助企业全面了解问题的各个方面，从而准确地确定问题的原因和解决方案。
通过对问题进行详细的分析和拆解，企业可以更好地控制质量。
六、帕累托图帕累托图是一种通过将问题按照重要性进行排序，以找出主要原因的方法。
在质量控制中，帕累托图可以帮助企业确定导致质量问题的主要因素，从而有针对性地改进质量。
通过制作帕累托图，企业可以清晰地了解每个因素对总体问题的贡献程度，并采取相应的对策。
QC七大手法
QC七大手法QC七大手法：层别法（流程图）、散布图、直方图、控制图、检查表、排列图、鱼骨图（因果图)新QC七大手法：亲和图（也称KJ法）、关联图、系统图、过程决定计划图（PDPC 法）、矩阵图、矩阵数据解析法、箭线图七种。
一检查表(Data collection form)层别法(Stratification)散布图(Scatter)排列图(Pareto)直方图(Histogram)因果图(Cause-Effect diagram)控制图(Control Chart)1. 检查表（Check List）以简单的数据或容易了解的方式，作成图形或表格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查用，其目的在於『现状调查』。
2. 柏拉图（Pareto Diagram）根据所搜集之数据，以不良原因、不良状况、不良发生或客户抱怨的种类、安全事故等，项目别加以分类，找出比率最大的项目或原因并按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。
用以判断问题症结之所。
ν柏拉图应用范围:1.时间管理.，2.安全.3.士气.4.不良率.5.成本.6.营业额.7.医疗ABC法应用:A.时间管理.νB.仓务管理.νC.其它.ν柏拉图实例:3. 特性要因（因果图）图（Characteristic Diagram）一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）的影响时，将这些要因加以整理，而成为有相互关系而且有条且有系统的图形。
其主要目的在阐明因果关系，亦称『因果图』，因其形状与鱼骨图相似故又常被称作『鱼骨图』。
图形称为特性要因图,工程鱼骨图或因果图.它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又称“石川图”.作法:•4M1E法:(人、机、料、法、环境)•5W1H法:(What、Where、When、Who、Why、How)•创造性思考法:希望点例举法、缺点列举法、特性列案法.•脑力激荡法:“Brain Storming”严禁批评、自由奔放.•系统图法:依因果关系组合排列,作成问题点系统图.追求原因型追求对策型4.散布图（Scatter Diagram）把互相有关连的对应数据，在方格上以纵轴表示结果，以横轴表示原因，然后用点表示分布形态，根据分析的形态未研判对应数据之间的相互关系。
七大手法之控制图资料讲解
D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777
E2 2.660 1.772 1.457 1.290 1.134 1.109 1.054 1.010 0.975
m3A2 1.880 1.187 0.796 0.691 0.549 0.509 0.430 0.410 0.360
5. 计算每个样本的统计量 x （5个观测值的平均值）和 R（5个观测值
的极差） （见多装量（g）和样本统计量） 。
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多装量（g）和样本统计量
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多装量（g）和样本统计量
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6. 计算各统计量的控制界限（UCL、LCL）。
1) 计算各样本平均值（＝x）和各样本极差的平均值（ R ）。
中心值 CL＝ R ＝27.44（g） UCL＝ D4 R≈ 58.04（g）
注：D4为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选 取。
LCL＝ D3 R = 0
注：D3为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选 取。
14
锂电品质培训教材 7.画控制图
一般x 图 放在上方，R图放在下方；横轴表示样本号，纵轴表示质量
2
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2.计数值控制图 所谓计数值控制图系控制图所依据之数
据均属于以单位计数者.如不良数,缺点数等 间断数据均属之.
a.不良率控制图(P chart) b.不良数控制图(Pn chart) c.缺点数控制图(C chart) d.单位缺点数控制图(U chart)
3
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按控制图用途分类
QC七大手法培训资料
03
改进措施执行不到位
即便通过散布图分析确定了问题所在， 若后续的改进措施执行不力或监督不到 位，也难以达到预期的改进效果。因此 ，确保每项措施都被有效实施并定期评 估其成效至关重要。
分析方法选择不当
散布图的分析过程中，选择合适的统计 方法和解读图表是关键。错误的方法选 择可能导致误导性的结论，因此必须根 据数据特性和研究目的精心选择分析技 术。
历史背景与发展
01 QC七大手法的起源
QC七大手法起源于日本，由质量管理专家石川馨在20世纪50年 代提出，旨在通过系统化的分析工具，解决生产过程中的质量问 题，提升生产效率与产品质量。
02 发展历程与演变 03 国际影响与推广
自QC七大手法诞生以来，随着科技的进步和管理理念的更新， 这些手法经历了不断的完善与发展，逐渐形成了一套完整的质量 管理工具体系，广泛应用于各行各业。
数据的可视化呈现
将复杂的数据以图表或图形的形式直观展现，可以 大大提高信息的可理解性和传达效率。数据可视化 不仅能够帮助我们快速捕捉关键信息，还能促进团 队间的沟通与协作。
案例分享
01
02
03
调查表法在制造业的 应用
通过一个具体案例，展示如何运 用调查表法对生产线上的问题进 行系统分析和数据收集，进而发 现生产过程中的瓶颈和改进点， 有效提升生产效率和产品质量。
相关性评估
利用散布图可以直观地评估两个变量之间的相关性强度，即它们是否同向 变化或反向变化，以及变化的一致性如何，这对于理解变量间的内在联系 非常有帮助。
典型问题与改进措施
01
数据关联性不明确
在应用散布图时，经常遇到数据间关联 性不明显的问题。这通常是由于数据采 集的样本量不足或者数据本身的变异过 大所导致，进而影响了对问题根源的判 断和分析。
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原因追查→消除原因→再防止之研究
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作图步骤
应用步骤如下： 1. 2. 3. 选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等； 选用合适的控制图种类； 确定样本容量和抽样间隔；
4.
5. 6.
收集并记录至少20～ 25组样本的数据，或使用以前所记录的数据；
计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等； 计算各统计量的控制界限；
LCL＝ D3 R = 0
注：D3为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选
取。
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7.画控制图
一般x 图 放在上方，R图放在下方；横轴表示样本号，纵轴表示质量 特性值和极差。
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7.1控制图示图
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8. 控制图没有出现越出控制线的点子，也未出现点子排列 有缺陷（即非随机的迹象或异常原因），可以认为该过 程是按预计的要求进行，即处于统计控制状态（受控状 态）。
9. 在不对该过程做任何调整的同时，继续用同样的方法对
多装量抽样、观察和打点。如果在继续观察时，控制图 显示出存在异常原因，则应进一步分析具体原因，并采 取措施对过程进行调整。
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四、控制图的判断准则
1. 点子没有超出控制线（在控制线上的点子按出超出处
理），控制界限内的点子排列无缺陷，反映工序处于控 制状态，生产过程稳定，不必采取措施。 2. 控制图上的点子出现下列情形之一时，即判断生产过程 异常：
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五、控制图制作注意事项
应用控制图的常见错误： 1. 2. 在5M1E未加控制，工序处于不稳定状态时就使用控制图管理； 在工序能力不足时，即在CP＜ 1的情况下，就使用控制图管理；
3.
4. 5.
用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线；
仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用； 不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常；
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四、控制图八大判异准则
缺陷
判异原则五 连续3点中有2点 落在中心线同一侧 的B区以外 判异原则六 连续5点中有4点 落在中心线同一侧 的C区以外.
图例
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四、控制图八大判异准则
缺陷
判异原则七
图例
连续 15 点在 C 区 中心线上下。 判异原则八
连续 8 点在中心 线二侧，但无 1 点在 C区。
按控制图用途分类
1.解析用控制图：此种控制图先有数据，后有管制界限。 （μ与σ 未知之群体） 主要用途： a 解决方针用 b 制程解析用 c 制程能力研究用 d 制程管制之准备
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2）管制用控制图：先有管制界限，后有数据（ μ与σ已知 之群体）。 主要用途： 为控制过程之质量，如有点子超出管制界限时，即立即 采取措施。
＋50
1. 将多装量（g）看成应当加以研究并由控制图加以控制的重要质量 特征。 2. 由于要控制的多装量使计量特性值，因此选用 x － R 控制图。 3. 以5 个连续装填的容器为一个样本（n ＝5 ），每隔 1h 抽取一个样本。
4. 收集25个样本数据（k＝5），并按观测顺序将其记录与表中（见多 装量（g）和样本统计量）。 5. 计算每个样本的统计量 x （5个观测值的平均值）和 R（5个观测值 的极差） （见多装量（g）和样本统计量） 。
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2.计数值控制图 所谓计数值控制图系控制图所依据之数 据均属于以单位计数者.如不良数,缺点数等 间断数据均属之. a.不良率控制图(P chart) b.不良数控制图(Pn chart) c.缺点数控制图(C chart) d.单位缺点数控制图(U chart)
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D3 d2
－
－
－
－
－
0.076 2.704
0.136 2.847
0.184 2.970
0.223 3.087
第10页
1.128
1.693
2.059
2.326
2.534
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应用实例
某公司新安装一台装填机。该机器每次可将5000g的产品装入固定 容器。规范要求为5000 ＋0 （g）。 －－使用控制图的步骤如下：
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7.控制图
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定义：
1. 1924年，美国W.A.休哈特，首创过程控制（PROCESS CONTROL）及 监控过程的工具——控制图（Control chart)，现统称为：SPC （Statistical Process Control，统计过程控制）。SPC就 是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保 证质量的目的。这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统 计方法，而以控制图理论为主； 2. 控制图是一种把过程（工序）性能数据与所计算出的控制限 进行比较的图，目的是为了判断过程是否受控和通过区分随 机原因和可指出原因来消除异常变差； 3. 控制图常用于： A、对过程进行诊断，评估过程的稳定性； B、对过程实施控制，决定某一过程何时需要调整，何时需 要保持原有状态； C、确定某一过程实施改进的效果；
7.
8. 9.
画控制图并标出各样本的统计量；
研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异 常（特殊）原因的状态； 决定下一步的行动。
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控制图控制界限线的计算公式-I
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控制图控制界限线的计算公式－II
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控制系数选用表
n
A2 D4 E2 m3A2
2 1.880 3.267 2.660 1.880 3 1.023 2.575 1.772 1.187 4 0.729 2.282 1.457 0.796 5 0.577 2.115 1.290 0.691 6 0.483 2.004 1.134 0.549 7 0.419 1.924 1.109 0.509 8 0.373 1.864 1.054 0.430 9 0.337 1.816 1.010 0.410 10 0.308 1.777 0.975 0.360
x 图： ＝ UCL＝ x ＋ A2 R ≈ 45.69（g）
＝
注：A2为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。
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R
图：
中心值 CL＝ R ＝27.44（g） UCL＝ D4 R ≈ 58.04（g）
注：D4为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选 取。
6.
7. 8.
当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线；
画法不规范或不完整； 在研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除 后，未剔除异常点数据。
第24页
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谢谢大家！
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按数据性质分类
1.计量值控制图 所谓计量值控制图系控制图所依据之数据均属 于由量具实际量测而得.如长度.重量.成份等特性 均为连续性者. a.平均值与全距控制图(X-R chart) b.平均值与标准差控制图(X-σ chart) c.中位值与全距控制图(X-R chart) d.单值控制图(X chart) e.最大值与最小值控制图(L-S chart)
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多装量（g）和样本统计量
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多装量（g）和样本统计量
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6.
计算各统计量的控制界限（UCL、LCL）。
计算各样本平均值（＝ x）和各样本极差的平均值（ R ）。
1)
＝
2)
∑ x x ＝
k
R＝
∑R
k
计算统计量的中心值和控制界限。 中心值CL＝ ＝ x ＝29.86（g） LCL＝ x — A2 R ≈ 14.03（g）
1）点子超出或落在控制线上；
2）控制界线内的点子排列不随机：
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四、控制图八大判异准则
缺陷
判异原则一
图例
一点落在A区以
外 判异原则二 连续九点落在中 心线同一侧
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四、控制图八大判异准则
缺陷
判异原则三
图例
连续 6 点递增或 递减
判异原则四 连续14点中相邻 点上下交替