统计技术品质七大手法
QC七大手法
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品管七大手法之二:柏拉图
一、柏拉图绘制注意要点: 1) 柏拉图有两个纵坐标,左侧坐标一般表示数 量或金额,右侧面纵坐标一般表示数量或金额累积 的百分比。 2) 柏拉图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。 3) 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 点子按顺序连成光滑曲线。
·Why——为何发生?(对象) ·What ——目的为何?(目的) ·Where ——在何处发生?(场所) ·When ——何时做?(时间) ·Who——谁来做?(人) ·How ——什么方法?(手段) . How much——花费多少?(费用)
品管七大手法之三:因果图
一. 困果图制作实施步骤 1. 成立鱼骨图分析小组,3—6个人为佳,最 好是各部门的代表。 2. 定原因或对策的问题点: 3. 因果图绘制后,经讨论后决定要因, 并用 色笔圈出要因.
品管七大手法之二:柏拉图
二.柏拉图制作步骤 步骤1:收集数据 品管部将上个月的厨柜的过程不良作出统计, 其中抽样2800件,总不良数为148件,其中不 良数为:
品管七大手法之二:柏拉图
步骤3:绘制横轴与纵轴刻度。 1) 画出横轴与纵轴,横轴表示不良项目,左边 纵轴表示不良数,右边纵轴表示不良率。 2) 左边纵轴最高刻度是不良总数148PCS,右边 纵轴最高刻度是不良率100%。 3) 左边的纵轴最高刻度与右边纵轴最高刻度是 一条水平线。
品管七大手法之三:因果图
◆ 如为什么这段时间经常延迟交货? ◆ 为什么人员流动率居高不下? ◆ 为什么客户投拆率这么多? ◆ 不良率为何降不下来? ◆ 如何提高生产效率? ◆ 如何扩大内需? ◆ 如何解决下岗工人的生活困难?
品质7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。
品质管控的七大手法
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品质管控的七大手法
1.检查表:检查表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的
一种工具,其格式可多种多样,这种方法虽然较简单,但实用有效,主要作为记录或者点检所用。
2.数据分层法:数据分层法又称为层别法就是将性质相同的,在同
一条件下收集的数据归纳在一起,以便进行比较分析。
3.排列图:排列图又称为柏拉图,是用来显示质量改进项目的一种
图表,将影响产品质量的众多因素中最重要的因素、次要因素按其影响程度大小依次列出,将它们分为几个等级,再按其重要程度大小依次排列,绘制成曲线图,以找出主要因素、次要因素,便于对质量加以控制。
4.直方图:直方图又称为条形图、质量分布图,是用直条矩形面积
代表各组频数,各矩形面积总和代表频数的总和,它主要用于把收集到的大量数据离散而可视觉化的方式表示出来。
5.控制图:控制图又称管理图。
它是在直角坐标系上用纵轴表示质
量特性值,横轴表示加工过程的时间或产品序号,按测定时间等间隔抽取的产品质量特性值用点绘在图上,然后对图形进行分析,以判断过程是否处于稳定状态,并区分造成质量问题的原因。
6.散布图:散布图又称相关图,是用点的密度和变化趋势表示两变
量之间相关关系的图形。
7.因果图:因果图又称石川图、特性要因图、鱼刺图等。
它是表示
质量特性波动与其潜在原因关系的一种图表。
品质七大手法
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品质七大手法品管七大手法是常用的统计管理方法,又称为初级统计管理方法。
它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。
其实,质量管理的方法可以分为两大类:一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理;二是以数理统计方法为基础的质量控制。
组织性的质量管理方法是指从组织结构,业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法,它建立在全面质量管理的思想之上,主要内容有制定质量方针,建立质量保证体系,开展QC小组活动,各部门质量责任的分担,进行质量诊断等。
统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出的控制图为起点,半个多世纪以来有了很大发展,现在这些方法可大致分为以下三类。
(1)初级统计管理方法:又称为常用的统计管理方法。
它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具(或叫品管七大手法)。
运用这些工具,可以从经常变化的生产过程中,系统地收集与产品质量有关的各种数据,并用统计方法对数据进行整理,加工和分析,进而画出各种图表,计算某些数据指标,从中找出质量变化的规律,实现对质量的控制。
日本著名的质量管理专家石川馨曾说过,企业内95%的质量管理问题,可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。
全面质量管理的推行,也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。
(2)中级统计管理方法:包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。
这些方法不一定要企业全体人员都掌握,主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。
(3)高级统计管理方法:包括高级实验计划法、多变量解析法。
这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析,而且要借助于计算机手段,通常只是专业人员使用这些方法。
这里就概要介绍常用的初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”,供网友们参考。
七大统计手法(自己汇总,总表)
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|
转速不足 |||| || |||| ||| || ||
时间不足 |
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其他
||
|
||
·查检用查检表:
点检·顺序
1 2 3 4 5 6 7
点检项目
刷牙 洗脸 吃早餐 携带必备物品 服装仪容 公事包 大门钥匙
点检结果
(三)为何要用查检表
•有效解决问题→依据事实→收集资料 •避免「观察」与「分析」同时进行之KKD
产生
• 工业革命以后, 随着生产力的进一步发展,大规
模生产的形成,如何控制大批量产品质量成为一个突 出问题,单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适 应当时经济发展的要求,必须改进质量管理方式。于 是,英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检 验的质量控制方法。
•
1924年,美国的贝尔电话实验所休哈特博士提
管 制 图
了解品质
直 方 图
1.应用层别区分法, 借用其他图形, 找出数据差异的因 本身无固定图形 素而对症下药.
2.以4M之每1M进行 层别
1.了解两种因数或 数据之间的关系。
2.发现原因与结果 的关系
应用范围较受限 制
1.掌握制程现况的 品质
2.发现异常及时采 取行动
现实生产中,使 品质稳定的一种 管制情报
出将3Sigma原理运用于生产过程当中,并发表了著名
的“控制图法”,对过程变量进行控制,为统计质量
管理奠定了理论和方法基础。
作用
1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措
施或对系统采取措施的指南。
统称为充填机伺服机构
质量管理工具之QC七大统计手法
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QC新旧七大手法的起源:
新旧七种工具都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧七种工具推行并获 得成功之后,1979年又提出新七种工具。
所以称之为“七种工具”,是因为日本古代武士在出 阵作战时,经常携带有 七种武器,所谓七种工具就是沿用 了七种武器。
是发现与解决问题的一种思想、方法以及工具。 是一种统计手法在品质管理中的应用。
138 139 144 131 140 145 134 135 137 136 142 140 138 127 130 141 136 134 132 131 148 141 139 138 136 135 137 132 130 131 145 138 136 137 128 131 133 134 135 139 140 138 137 137 138 136 134 120 135 136 141 139 137 133 132 131 132 129 134 135
柏拉图 (Pareto Diagram)
柏拉图抓重点
排列图、帕累托图、80/20法则
直方图 (Histogram)
直方图显分布
层别法 (Stratification)
层别法作解析
分层法
散布图 (Scatter Diagram)
散布图看相关
控制图 (Control Chart)
控制图找异常 3
应用数据要注意的重点
▪ 收集正确可用的数据; ▪ 避免个人主观的判断; ▪ 掌握事实的真相。
有了科学的数据,适宜的QC统计手法就可以快速地找到问题发生的原因和果 断采取必要的措施,不断持续改善。
10
一、检查表
定义:是为了使数据看起来简单明了好整理而而事先设计好的表格或图表, 利用此表可以只依靠简单的检查就可以获得主要情报,另外检查时也不会 遗漏掉主要的项目,即可提供量化分析或比对检查,有时也称为点检表或 查核表。
品质七大手法
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品质七大手法2009-06-04 21:06品管七大手法是常用的统计管理方法,又称为初级统计管理方法。
它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。
一、起源新旧七种工具都是由日本人总结出来的。
日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后,1 979年又提出新七种工具。
之所以称之为“七种工具”,是因为日本古代武士在出阵作战时,经常携带有七种武器,所谓七种工具就是沿用了七种武器。
有用的质量统计管理工具当然不止七种。
除了新旧七种工具以外,常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。
本次课程,主要讲的是QC七大手法,而SPC(管制图)是QC七大手法的核心部分,是本次培训的重点内容。
二、旧七种工具QC旧七大手法指的是:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。
旧七种工具是我们本次课程的内容,也是我们将要大力推行的管理方法。
从某种意义上讲,推行QC七大手法的情况,一定程度上表明了公司管理的先进程度。
这些手法的应用之成败,将成为公司升级市场的一个重要方面:几乎所有的OEM客户,都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面,例如TDI、MOTOROLA等。
三、新七种工具QC新七大手法指的是:关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDP C法、网络图法。
相对而言,新七大手法在世界上的推广应用远不如旧七大手法,也从未成为顾客审核的重要第二章层别法一、定义层别法是所有手法中最基本的概念,亦即将多种多样的资料,因应目的的需要分成不同的类别,使之方便以后的分析。
二、通常的层别方法使用的最多的是空间别: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(如同时生产Ni-Cd和Ni-MH电池)时间别:不同批别、不同时间生产的产品其他:如使用不同的工艺方法生产的同种产品别三、应用层别法的应用,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,就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的的加以分门别类的归纳及统计。
品质统计七大手法
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品质统计七大手法 Corporation standardization office #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8品质统计七大手法品质统计方法是工厂品质管理过程中经常运用的重要手法。
主要是通过对各种相关资料的收集.分析和利用,以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性。
其作用在应用于产品的设计.生产过程的控制.防止不合格品产生.品质问题的分析.查找原因.确定产品和过程的限定值,预测.验证并测量和评定产品质量特性。
为了达到上述目的就必须选择适宜的统计方法,下述即常用的统计方法及其应用。
一. 图示法(直方图.制程流程图.散布图.柏拉图.因果图等)主要用于进行问题诊断,并据此选择适宜的方法进行统计诊断二. 统计控制图(X –控制图等)主要用于监控产品的生产和测量过程。
三. 试验设计主要用于确定变量对过程和产品性能有显着影响。
四. 建立量化模型进行回归分析主要用于生产过程运作的条件和产品设计发生变化时,对产品和过程的特性进行分析。
五. 进行变量分析对各变量构成进行评估.似务变量占总体变量的比例,作为最佳的质量改进机会的依据。
为控制图.产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案。
六. 抽样计划工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法,将在各方面受益,并表现在:1.发现品质管制过程中的薄弱环节,对品质改善采取针对性的措施﹔2.查找形成品不良的因素,使品质追溯有据可依﹔3.验证品质控制方法有效性。
以下介绍品管七大手法1.直方图2.柏拉图3.因果图法(鱼刺图)4.层别法5.控制图6.检查表7.推移图2.统计技术的应用一直方图直方图有称柱状图,是将囤积数据汇总.分组,并将每组数据绘成柱状图,依统计数据的分布形状,进行产品生产过程.品质状态及管制能力的分析。
运用直方图进行分析的步骤为1.数据统计将同一类型和相近似的现象归纳在一起,以分析该类现象对产品品质的影响程度。
2.将统计数据分组.确定组数是直方图分析中的重要步骤,将统计的样本总数进行合理分组便于观察数据分布情况,合理的组数鱼样本总数的关系通常为:(见右下表)3.计算全距.组距.组界.中心值:差,即2.组距代号为,组距(h )=R /组数,组距通常选整﹔3.确定组界:最小一组的下组界= -测量值的最小位数/2测量值的最小位数一般是1或最小一组的上组界=下组界+组距4.确定中心值各组界之间的中心值,也称中值。
品质管理七大手法
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品质管理七大手法品质管理需要用科学的管理方法和统计技术,对影响品质的各方面因素进行系统的考虑;对相关数据进行收集、处理、分析;找出形成原因和解决方法;实施改进。
因此,公司每一分子在自己的岗位上,应该具有品质意识、问题意识、改善意识,来寻求本身工作方法或推展方法缺失,谋求改善,全员协力之下达成顾客的需求与社会的要求,其手段(即管理方法)为应用统计手法或观念。
品质管理活动中所运用的统计手法一般称为“QC七大手法”,七大手法的使用情况可以归纳如下:1、检查表(又称查检表)——收集、整理资料;根据事实、数据说话。
2、柏拉图(又称排列图)——确定主导因素;并非对所有原因采取处置,而是先就其中影响较大的2~3项采取措施。
3、因果图(又称特性要因图、鱼骨图)——寻找引发结果的原因;整理原因与结果之关系,以探讨潜伏性的问题。
4、分层法(又称层别法)——从不同角度层面发现问题;所有数据不可仅止于平均,须根据数据的层次,考虑适当分层。
5、散布图(又称散点图)——展示变量之间的线性关系;6、直方图(数次表)——展示过程的分布情况;凡事物不能完全单用平均值来考虑,应该了解事物均有变异存在,须从平均值与变异性来考虑-。
7、控制图(又称管控图)——识别波动的来源;凡事物不能完全单用平均值来考虑,应该了解事物均有变异存在,须从平均值与变异性来考虑-。
品质管理的提高,必须要管理、改善与统计方法相辅相成,三者相互联系,在整体上才会发挥效果。
具体步骤是:1、问题的把握点(柏拉图、直方图),2、对问题的现状分析(控制图、检查表、散布图、层别法),3、改善对策实施(利用各种统计方法及固定的技术),4、实施结果的确认(推移图、柏拉图),5、标准化。
一、检查表1.什么是检查表:检查表是一种为了便于收集数据而设计的表格。
使用时只用简单的符号来检核工作目标是否已达成或对于发生的特定事件给予累积记录,用简单易于了解的表格或图形,使工作者依规定作检查记号记录结果及状况,并加以统计整理数据,即称为检查表。
品质七大手法及8D报告(一)
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品质七大手法及8D报告(一)引言概述品质七大手法是指在质量管理过程中,采取的七种有效的方法和技巧,以提升产品或服务的品质和性能。
同时,为了更好地解决质量问题和缺陷,8D报告也成为一种常用的质量管理工具。
本文将介绍品质七大手法的具体内容以及8D报告的使用。
正文内容:一、统计质量管理1.收集数据:收集关于产品或服务的各项指标数据,以便更好地进行分析和改善。
2.数据分析:运用统计学方法分析数据,寻找问题的根本原因,并确定解决方案。
3.质量管控:建立统计质量控制图,监控产品或服务的关键指标,及时发现并纠正异常情况。
4.过程改善:根据数据分析结果,制定并推行改善计划,提高产品或服务的质量水平。
5.全员参与:鼓励全员参与质量管理,增强质量意识,减少质量问题和缺陷。
二、故障模式与影响分析(FMEA)1.识别潜在风险:通过系统化的分析方法,识别产品或服务的潜在故障模式和其对用户的影响程度。
2.评估风险等级:根据潜在故障模式和影响程度,评估风险等级,并确定优先处理的故障模式。
3.制定预防措施:在风险等级高的故障模式上,制定相应的预防措施,减少潜在风险的发生。
4.纠正措施:对已发生的故障模式,制定纠正措施,确保问题不再发生,并进行持续改进。
5.验证效果:对预防和纠正措施进行验证,确保其有效性和实施情况。
三、质量成本管理1.成本分析:对质量过程中产生的各项成本进行深入分析,包括预防成本、评价成本、内部失败成本和外部失败成本。
2.成本控制:通过制定合理的质量控制措施,减少质量问题和缺陷的发生,降低质量成本。
3.经济批量选择:在制定生产计划时,综合考虑成本和质量要求,选择适当的经济批量。
4.质量成本效益分析:对质量改进措施的成本与效益进行评估和分析,以便决策者做出合理的决策。
5.全员节约:倡导全员以经济节约的思想,降低质量成本,提高公司整体竞争力。
四、质量标准化管理1.制定标准:在产品或服务的设计阶段,制定相应的质量标准,以指导后续的生产和服务过程。
数据统计分析方法之品质七大手法
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2020/11/21
数据统计分析方法之品质七大手法
數據統計分析方法
n QC舊七種工具
– 排列圖,因果圖,散布圖,直方圖,控制圖,檢查 表与分層法
n QC新七種工具(略)
– 關聯圖,KJ法,系統圖法,矩陣圖法,矩陣數據解 析法,過程決策程序圖法(PDPC)和箭頭圖法。
0
%
•182
•20
0
•10 0 •0
•PINTIA跑位
•功率变化 大
•81.57 %
•87.61 %
•92.15 %
•100%
•94.56 %
•62
•40
•30
•16
•36
•LD跑位
•金属件不
•LD线性差
•模块不良良原因分析
•管芯不良
•其他
•100%
壞 •80% 項
累 積 •60% 百 分 比 •40% ( %
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数据统计分析方法之品质七大手法
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數據統計分析方法-排列圖
排列图的定义: • 根据所收集之数据,按不良原因、不
良状况、不良发生位等到不同区分标准 ,以寻求占最大比率之原因、状况或位 置的一种图形。排列图又称为主次因素分
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数据统计分析方法之品质七大手法
•數據統計分析方法-因果圖
n 作因果圖應注意的事項
– 問題(結果)應單一、具體,表述規範 – 最後細分出來的原因應是具體的,以便采取措施; – 在尋找和分析原因時,要集思廣益,力求準確和無遺漏
< 可召開諸葛亮會,采用頭腦風暴法 < 層次要清,因果關係不可顛倒 < 原因歸類正確
统计培训_7大手法
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C 800B
D
E MP80
F
七大手法
检查表
5、范例(4)
时间
问题描述
应扣分
1月16日 星期一交接班未及时填写
1
1月17日 桌面以下乱
1
1月17日 桌面以下乱
1
三级文件未有按标准进行下发,
1月17日 编号错,页码错
1
1月18日 工艺维护未有及时填写
2
1月26日 手机不开
1
1月27日 桌下放有包
1
1月27日 桌下较乱
七大手法
排列图
5、应用(1)
(1)作为降低不合格的依据:想降低不合格率,先绘排列图看看。 1)全体的不合格有多少? 2)各种不合格占多少? 3)降低那些不合格,可将全体不合格降低70-80%以上? 真正影响不合格的大原因只2-3项而已,只要对2-3项主要原因把握住,整个 不合格原因就减掉大半了。
(2)决定改善目标,找出问题点: 排列图分析并不限于 “不合规格”的不合格,任何工厂的问题都可应用柏 拉图分析,例如: 1)修理件数、费用、时间。 2)客诉件数、处理时间及费用。 3)不合格品数及所损失金额。 4)效率损失。
(2)柏拉图的柱形图宽度要一致,纵轴与横轴比例为3:2。
(3)纵轴最高点为总不合格数,且所表示的间距应一致。
(4)次数少的项目太多时,可考虑将后几项归纳成[其他]项;其他项不应大 于前几项,若大于时应再分析。有时,改变层别或分类的方法,也可使分类的项 目减少。通常,项目别包括其他项在内,以不要超过4-6项为原则。
(2)记录用检查表:用来收集计划资料,用于不合格原因和不合格项目 的记录,作法是将数据分类为数个项目,以符号、划记或数字记录的表格或图 形。由于常用于作业缺点,质量差异等记录,所以也称为改善用检查表 。
QC七大手法
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QC七大手法 四、举例
柏拉图
在质量检讨会议中要求查核某产品不良率较高的原因并解决。分析小 组于是对该款产品进行抽检400Pcs 汇总得出如下结果: 螺纹不良 12 不良项目 尺寸不良 螺纹不良 抛光不良 尺寸不良 36 不良数 36 12 7 抛光不良 7 不良率 9% 3% 1.8% 电镀不良 5 碰划伤 2
14
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20
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24 15 10 8 5 2
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‖ ‖ ‖ ‖ ‖ ‖ ‖ ‖ ‖ ‖ ‖ ‖
物料
设备
人员
上班时间睡觉
环境
测量
方法
QC七大手法
特性要因图
5.记录活动的时间、参加人员、组织人员等内容 6.确定结论
四、举例
QC七大手法
特性要因图
设备
设备未保养
物料
人员
未先进先出 精度不够 外形不一 轮滑不足
教育不到位
不熟练
材质不同
新员工
振动 量 具 精 度 不 够 温度高
误差大
责任不明
光线不足
120.0% 96.9% 100.0%
100.0% 80.0% 60.0% 12 7 5 2 40.0% 20.0% 0.0%
58.1%
10
5 0 尺寸不良 螺纹不良
抛光不良
电镀不良
碰划伤
数据统计分析方法之品管七大手法
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数据统计分析方法之品管七大手法1. 引言品管七大手法是指在数据统计分析中,常用的七种方法。
这些方法通过统计和分析数据,帮助企业了解产品或过程的质量,从而采取相应的措施来改进和优化。
本文将逐一介绍这七大手法及其应用场景。
2. 直方图直方图是一种展示数据分布情况的图形工具。
通过将数据划分为不同的区间,并统计每个区间内数据的频数或频率,可以直观地了解数据的分布情况。
直方图适用于连续型数据,并可以帮助企业发现潜在的问题和异常情况。
3. 散点图散点图是用来展示两个变量之间关系的图形工具。
通过在坐标轴上绘制数据点,并观察其分布情况,可以判断出变量之间的相关性或趋势。
散点图适用于研究两个变量之间的关系,并帮助企业寻找因果关系或进行预测分析。
4. 控制图控制图是一种用来监控过程性能的图形工具。
通过在图上绘制上限、下限以及平均数的中心线,可以对过程的稳定性进行监控。
当观察到异常点或超出控制线的数据时,可以判断出过程存在问题,并及时采取纠正措施。
5. 帕累托图帕累托图是一种通过绘制不同因素的累计百分比和总量的柱状图来分析问题的工具。
通过帕累托图,可以确定影响问题最重要的因素,并有针对性地解决这些问题。
帕累托图适用于分析问题的根本原因,并进行优先级排序。
6. 异常图异常图是一种用来检测和分析异常值的图形工具。
通过绘制数据点到平均值的距离,并与正态分布的置信区间进行比较,可以确定是否存在异常值。
异常图适用于识别离群值,并采取相应的措施来修复或排除异常值对数据分析的影响。
7. 箱线图箱线图是一种用来展示数据分布情况和异常值的图形工具。
通过绘制数据的最小值、最大值、中位数以及上、下四分位数,可以直观地了解数据的离散程度和异常情况。
箱线图适用于比较多组数据的分布情况,并帮助企业进行数据分析和决策。
8. 结束语品管七大手法是数据统计分析中常用的方法,可以帮助企业了解和改进产品或过程的质量。
通过直方图、散点图、控制图、帕累托图、异常图和箱线图等方法,企业可以深入分析数据并采取相应的措施来解决问题。
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六、层别法法(2/3)
6.2层别 (1作业条件 (3)机械设备 (5)时间 (7)地方
(2)原料 (4)人员 (6)环境 (8)产品
27
六、层别法3/3)
6.3举例: 一公司使用甲、乙两部机械分別加工A、 B两种不同来源的材料,產品品质特性 分配如下图,机械乙使用B材料之产品 显著偏低,不知偏低是由于机械或材料 的不同,于是将A、B两种材料均由甲、 乙两部机械加工,分別画出直方图,结 果明显偏差是因机械影响。
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爱情,亲情,友情,让人无法割舍。2 0.11.16 2020年 11月16 日星期 一4时3 1分21 秒20.11. 16
谢谢大家!
直方圖研判
20
五、散布图(1/2)
5.1散布图的意义 将对应的两组数据,分别点入XY坐
标图中,以观测两组数据间是否相关及 其相关程度,这种图称为散布图。如下 图:
21
抗拉強度
.. .. . . .. . .. .. . ... . .. ... .. .. ... . .. . .. ... ... .
18
四、直方图(3/3)
4.2直方图之作法(2/2) (3)求最大值与最小值与差距。 (4)定组距=差距/组数。 (5)定组界。 (6)作次数分配表。 (7)绘直方圖。 (8)直方图评判。(如下圖)
19
a.常態型(正常) b.雙峰型(群體混合) c.單斜型(限制)
d.離島型(異常) e.凹凸型(取樣、分組、測定)
6
一、特性要因圖(3/4)
1.3绘图时应注意事项 (1)集合全员的知识与经验。 (2)按照特性分别绘制特性要因图。 (3)把要因层别。
7
一、特性要因图(4/4)
1.4特性要因图的使用方法:
特性要因图就是将結果与原因、目的与手段等关系整理 关联起來,使其成为易了解的图形,因此可以用來:
(1)分析工程上的问题点,找出我们应该下对策的真 正原因。
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科学,你是国力的灵魂;同时又是社 会发展 的标志 。下午4 时31分 21秒下 午4时3 1分16:31:2120 .11.16
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每天都是美好的一天,新的一天开启 。20.11. 1620.1 1.1616:3116:31 :2116:3 1:21No v-20
•
相信命运,让自己成长,慢慢的长大 。2020 年11月1 6日星 期一4时 31分21 秒Mon day , November 16, 2020
(2)从达成目的的手段当中,找出效率最好而最适当 的手段。
(3)用來做工程管理。 (4)用來教育、训练。
8
二、查检表(1/4)
2.1何谓查检表 查检表就是为了所收集的数据容易记录 与整理而预先設計好的一种表格。如下 图是一不良項目调查用查检表。
9
品 名:壁磚 檢查總數:2500
日 期:89.02.17 檢查員:張學友
7.3建立统计制程管制的步骤 (1)确定制程流程 (5)管制图的运用 (2)制造流程分析 (6)制程能力分析 (3)决定管制项目 (7)问题分析解决 (4)实行标准化 (8制程的持续管制
34
七、管制图4/5)
7.4管制图的益处(1/2)
(1)直接由操作人员绘制管制图,迅速管理制程 (2)使制程稳定,且可以预测而掌握品质与成本 (3)帮助制程,使达到:
16
四、直方图(1/3)
4.1何谓直方图 直方图是在某条件下,收集很多数据,
以调查数据的中心值及差异的情形。
17
四、直方图(2/3)
4.2直方图之作法(1/2) (1)计算原始资料数目,以N表示。 (2)定组数
N ~50 50~100 100~250
250 以上
組數 5~7 7~8 8~9
9~12
13
三、柏拉图(1/2)
3.1何谓柏拉图 柏拉图是数据以项目别分类,按大小
順序排列的图,下图就是一個混凝土浇 灌品质不良用柏拉图表示的结果,从这 图中可以了解到前三种原因就占了所有 結果的70%。
14
混凝土澆灌品質不良之柏拉圖
累積%
C開口部周圍 澆灌不良
不良數
A建築87.11.不良數50
%
50
柏拉圖曲線
取的話,就呈左右对称的钟型分布,这种分布叫 做常态分布,其性质可由统计上确认其有如下下
图的分布。
30
n=
(上部管制线)
UCL
(中心线) 管制线
x
對策行動
CL
偶然分析
(工程安定)
異常原因之分析
異常狀態(工程異常)
LCL (下部管制线)
管制图所具有的特性
31
平均值
正常分布
68.3% 2
95.4% 3
含碳量X
散佈圖
22
五、散布图2/3)
5.2散布图的作法 (1)收集数据30组以上。 (2)绘出横轴及纵轴,将数据依XY坐标 点出。 (3)二点数据在同一点时,点上二重圈記 号,三点数据在同一点时,点上三重 圈记号號,其他同理可得。
23
五、散布图(3/3)
5.3散布图的看法 相关程度及相关方向如下图:
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精益求精,追求卓越,因为相信而伟 大。202 0年11 月16日 星期一 下午4时 31分21 秒16:3 1:2120. 11.16
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3
• 工作错误特性要因图
人 生手
料 材质
多 用量
方法不熟
压力
测法磨损 快Fra bibliotek转速机
工作错误 陈旧
4
特性要因分析對策管制表
項 次大 要 因中 要 因小 要 因對
策 權 責 單 位 預定完成期限 成 效 考 核
5
一、特性要因图(2/4)
1.2特性要因图之写法: (1)決定品质特性,框起 後, 加上横粗线。 (2)用 将大要因框起來,由箭 头的大分支加到橫粗線上。 (3)各要因再加上中小要因。 (4)圈选重要要因。
⊙更好的品质 ⊙降低单位成本 ⊙使产量有效应用
35
七、管制图(5/5)
7.4管制图的益处(2/2)
(4)作为讨论解决支撑问题的工具 (5)可使工业生产「设计」、「制造」、「检验」
三个阶段连为一体,并解决生产过程中的问题: ⊙设计阶段:作为新产品设计的参考 ⊙制造阶段:控制制程中的品质数据以分析制程能 力 ⊙检验阶段:作为成品验收的参考
100
40
80
30
60
20
40
10
20
0 BDA
柱壁接 澆澆頭 灌灌不 不不良 良良
E
0
其
他
15
三、柏拉图(2/2)
3.2柏拉图之作法 (1)決定数据项目:结果別或原因別。 (2)決定收集数据时间,並收集数据。 (3)按項目別统计数据。 (4)图表画上直轴及横轴。 (5)将数据依大小次序画成柱状图。 (6)将数据累计以折线画入。 (7)记入数据之期间、记录者、目的等。
28
材料 A
材料B
机械甲
产品
机械乙
SL
SU
材料B
机械甲
A+ 甲 B+甲
A+
材料 A
机械乙
乙 B+乙
29
七、管制图(1/5)
7.1管制图的意义 管制图就是「以统计为基础计算管制界限,
并以此来区分 差异变异与正常变异图」,如下
图我们可以由此看到管制图所具有的特征。 一般表示计量的特性值,假使由稳定的工程采
99.7% 管制界限
常態分佈的性質
标准差异
所測定的數據中
有68.3%在 範圍內
有95.4%在 2 範圍 內
有99.7%在 3 範圍 內
跑出管制界線外者僅
有0.3%而已
32
七、管制图(2/5)
7.2常用的统计图种类 (1)X-R管制图 (2)X管制图 (3)P管制图、nP管制图 (4)C管制图
33
七、管制图3/5)
•
日复一日的努力只为成就美好的明天 。16:31:2116:3 1:2116:31Mon day , November 16, 2020
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安全放在第一位,防微杜渐。20.11.16 20.11.1 616:31:2116:3 1:21No vember 16, 2020
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加强自身建设,增强个人的休养。202 0年11 月16日 下午4时 31分20 .11.162 0.11.16
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Y X
(a)正相關(強)
Y
Y
X
X
(b)正相關(中度) (c)正相關(弱)
Y
X (d)無相關
Y
X (e)無相關
Y
X (f)無相關
Y
Y
Y
X (g)負相關(強)
X (h)負相關(中度)
X
(i)負相關(弱)
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六、层别法(1/3)
6.1层别法的意义 区分原料、机械或人员等,分別收集
数据,找出各层间差异,针对差异加以 改善的方法为层别法。其主要功用,在 透过各种分类(分层),以各类收集数 据以寻找不良所在或最佳条件以改善品 质。
统计技术
品质七大手法
1
品质七手法
特性要因图 查检表 柏拉图 直方图 散布图 层别图 管制图
2
一、特性要因图(1/)
1.1何谓特性要因图 将成为问题的结果(特性), 与可能