质量管理7种统计工具简介

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总结一下质量管理传统7种工具的原理及应用范围

总结一下质量管理传统7种工具的原理及应用范围

总结一下质量管理传统7种工具的原理及应用范围质量管理传统的七种工具分别是流程图、直方图、因果图、散点图、控制图、构型图和帕累托图。

这些工具经过多年的发展和实践,已成为质量管理的基础工具,可以帮助企业识别和解决问题,提升产品和服务的质量。

一、流程图1.原理:流程图是通过图形的方式,将一个流程或系统的各个步骤进行可视化的展示。

它可以帮助人们理解和分析流程中的每个环节,从而找到优化的机会。

2.应用范围:流程图适用于各种类型的组织和行业,例如制造业、服务业、项目管理等领域。

它可以用于描述生产流程、销售流程、服务流程以及项目管理流程等。

二、直方图1.原理:直方图通过将连续数据分组,并以柱状图的形式展示数量的分布情况,帮助人们理解和分析数据的分布特征。

通过观察数据的直方图,可以发现数据的偏态、离群值等问题。

2.应用范围:直方图适用于各种类型的数据分析场景,例如产品质量分析、生产过程的稳定性分析、市场调研数据的分析等。

三、因果图1.原理:因果图是通过将问题的可能原因和结果进行因果关系的图示化,帮助人们找到问题背后的根本原因,从而采取相应的改进措施。

2.应用范围:因果图适用于各种类型的问题分析,例如产品质量问题、客户投诉问题、生产效率问题等。

四、散点图1.原理:散点图通过绘制变量之间的二维坐标点,展示它们之间的关系。

通过观察散点图,可以判断变量之间是否存在其中一种关联关系,进而进行相关分析。

2.应用范围:散点图适用于各种类型的数据分析场景,例如变量之间的相关性分析、产品设计和制造过程中的参数优化分析等。

五、控制图1.原理:控制图是一种监控工具,用于检测过程是否处于统计控制状态。

通过将过程数据进行统计分析,并在图上标记出控制线和预警线,可以快速识别出过程是否存在特殊因素的影响。

2.应用范围:控制图适用于各种类型的过程监控场景,例如生产过程的控制、质量控制、项目管理等。

六、构型图1.原理:构型图是通过绘制系统中各个组成部分之间的关系,帮助人们理解系统的结构和相互作用。

总结一下质量管理传统7种工具的原理及应用范围。

总结一下质量管理传统7种工具的原理及应用范围。

总结一下质量管理传统7种工具的原理及应用范围。

质量管理传统7种工具是质量管理中经典的工具集合,主要包括流程图、直方图、因果图、控制图、检查表、 Pareto图和散点图,这些工具能够帮助企业识别和解决质量问题,提高产品和服务的质量,保障客户满意度。

1.流程图:它是一种图形化的表示企业工作流程和操作流程的工具,它可用于详细列举流程中每一步骤,以及确定所需时间和资源。

流程图应用范围主要在于了解和改善流程、减少流程浪费、提高效率、降低错误率等。

2.直方图:它是一种图表,用于表示各种数据的分布情况,以便找到数据的中心位置、范围、密度、偏度和峰度等参数,从而评估数据的质量。

直方图适用于对不同数据维度进行比较,发现和分析异常值等。

4.控制图:它是一个跟踪过程或产品的参数变量,以便识别系统的特殊因素和常见因素,并以此加以控制。

控制图的应用范围主要在于检测质量问题、发现和跟踪过程中的变化、实现连续改进等。

5.检查表:它是一个记录产品或流程评估结果的表格,可以用于分析流程中有无缺陷和异常,识别问题所在,以及确定改进措施。

检查表的应用范围主要在于检查产品或工作过程,快速发现错误、标准化流程、验证方案的有效性等。

6. Pareto图:它是一个按降序排列的条形图,将质量问题按照重要性排序,以便确定要优先解决的问题。

Pareto图主要应用于发现主要质量问题、找出影响核心问题的根本原因等。

7.散点图:它是一个统计数据图表,用于确定两个变量之间的关系和相关性,以便预测未来的趋势和发现异常值。

散点图的应用范围主要在于识别变量之间的趋势、发现新的机遇、预测未来的结果等。

总之,以上的7种传统的质量管理工具,都是有其自身的特点和适用范围,企业可以根据实际情况和需要选择合适的工具来帮助识别和解决质量问题,提高产品和服务的质量。

质量管理新老七种工具解析

质量管理新老七种工具解析

质量管理的办法、技术和工具进行了整理,主要包括:传统的检查、测试、统计抽样和6σ。

另外,业界在开展全面质量管理的过程中,通常将因果图、流程图、直方图、检查表、散点图、排列图和控制图称为“老七种工具”,而将相互关系图、亲和图、树状图、矩阵图、优先矩阵图、过程决策程序图和活动网络图称为“新七种工具”。

传统工具:1 检查指对工作产品进行检视来判断是否符合预期标准。

检查的结果含有度量值,检查常常也叫做评审、审计、走查。

检查的目的是检测和识别软件产品异常。

一次检查通常针对产品的一个相对小的部分。

发现的任何异常都要记录到文档中,并提交。

2 测试是用来确认一个项目的品质或性能是否符合需求说明书所提出的一些要求。

示例:在项目质量监控过程中,在完成每个模块编码工作之后就要做的必要测试,称为单元测试。

3 统计抽样从感兴趣的群体中选取一部分进行检查统计抽样(适当的抽样调查可降低质量控制成本)、趋势分析、缺陷修复审查等。

4 6σ采用以顾客为中心的评测方法,驱动组织内各个层次开展持续改进,包括:单位产品缺陷(DPU);每百万次运作所存在的缺陷(DPMO);组建项目团队,提供积极培训;注重支持团队活动的倡导者;培训具有高素质的过程改进专家;确保在持续改进过程初期确定合理的测评标准;委派有资历的过程专家指导项目团队工作。

6σ管理(每一百万个机会里面有3.4个瑕疵)老七种工具:1 因果图(鱼刺图)定义:石川图、鱼骨图问题的特性总是受到一些因素的影响,我们通过脑力激荡找出这些因素,并将它们与特性值一起,按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚,并标出重要因素的图形就叫特性要因图。

因其形状如鱼骨,所以又叫鱼骨图(以下称鱼骨图),它是一种透过现象看本质的分析方法。

又叫因果分析图、鱼刺图或石川图;该图的“鱼头”代表质量问题,每个“鱼刺”代表了一个可能的差错原因或检验点。

因果图(又叫因果分析图、石川图或鱼刺图)直观地反映了影响项目的各种潜在原因或结果及其构成因素同各种可能出现的问题之间的关系。

关于质量管理七种工具的描述

关于质量管理七种工具的描述

质量管理七种工具是指在质量管理过程中常用的七种方法和工具,包括流程图、因果图、直方图、散点图、控制图、检查表和Pareto图。

这些工具可以帮助识别问题、分析数据、改进过程,以提高产品或服务的质量。

流程图:用于显示一个或多个输入转化为一个或多个输出的过程中,所需要的步骤顺序和可能分支。

流程图有助于了解和估算一个过程的质量成本。

因果图:也称为鱼骨图或石川图,用于分析问题的根本原因。

通过将问题与可能的原因相关联,可以识别出问题的潜在因素。

直方图:一种特殊的条形图,用于描述集中趋势、分散程度和统计分布形状。

直方图可以直观地展示数据的分布情况。

散点图:显示两个变量之间的关系的图表。

通过散点图的观察和分析,可以发现两个变量之间是否存在相关关系或因果关系。

控制图:用于确定一个过程是否稳定或可预测的绩效。

控制图可以检测到过程的异常波动,从而及时采取措施解决问题。

检查表:用于收集数据的查对清单。

通过检查表,可以对某一特定事项或问题进行逐项检查,以便记录和分析数据。

Pareto图:一种特殊的垂直条形图,用于识别造成大多数问题的少数重要原因。

Pareto图可以帮助企业优先解决关键问题,提高生产效率和质量。

这些工具在质量管理中发挥着重要作用,通过综合运用这些工具,企业可以更好地理解和控制生产过程,提高产品质量,降低生产成本,增强客户满意度和忠诚度。

质量管理的老7种工具

质量管理的老7种工具

质量管理的老7种工具老七种工具:分层法排列图法因果分析图法调查表法直方图法散布图法控制图法产生背景:日本,二十世纪六十年代。

老七种工具的特点:强调用数据说话,重视对制造过程的质量控制通俗易懂,一线员工易于掌握质量管理老7种工具1.分层法概念分层法又称分类法,即:把收集来的原始质量数据,按照一定的目的和要求加以分类整理,以便分析质量问题及其影响因素的一种方法。

原则➢根据分层的目的➢按照一定的标志➢数据的归类➢分层的关键质量数据分层的标志(5M1E)操作者、机器设备、原材料、测量、方法、环境。

不同的时间;不同的检验手段;废品的缺陷项目。

分层法实例(1)某轧钢厂一个车间的生产情况统计如下:甲乙丙三班各轧制钢材2000t,共轧制6000t,其中轧废169t。

如果只知道这样三个数据,则无法对质量问题进行分析。

下表是进行的分层分析。

分层法实例(2)某产品的汽缸体与气缸盖之间经常发生漏油现象,使用分层法分析其主要原因。

解:通过现场调查发现主要原因是密封不好。

该装配工序是由甲乙丙三个工人各自完成的;并发现漏油的主要原因是三个人在涂粘结济方法上的不同以及所使用的气缸垫分别来自A 和B两个协作厂。

调查的数据如下:调查总数50个,漏油19个,漏油发生率0.38。

现采用分层法按操作者和协作厂分层收集整理数据。

按操作者分层结论:工人乙的操作方法漏油发生率比较低。

按协作厂分层结论:B厂的气缸垫漏油发生率比较低。

综上:建议采用乙的工作方法和B厂的气缸垫。

实施结果:漏油发生率增加了原因:没有考虑两者之间的关系措施:重新考虑分层与协作厂联合分层结论:B厂↔工人甲A厂↔工人乙2.排列图法概念➢排列图又称主次因素分析图或帕累托图(Pareto)。

➢由两个纵坐标、一个横坐标、几个直方块和一条折线所构成。

➢累计百分比将影响因素分成A、B、C三类。

排列图又叫巴雷特图(pareto diagram),其原理是意大利经济学家帕累托在分析社会财富分布状况时得到的“关键的少数和次要的多数”的结论。

质量控制-7种工具

质量控制-7种工具
最大的问题是焊锡不良 占全不良的40.5%
使用
柱形图表
10万
5万
2万
数量比较
5.图表
5.3 根据表现方式区分的分类
对比目标与实绩,适合与生产数量,不良率的管理。
特征
表现时间经过的连续变化或 趋向。
制定每日或每月数量大小及 累计,进行目标管理。
说 明
通过线的高低来比较。
形态
Z形图表
使用
曲线图表
变化状态
5.图表
5.3 根据表现方式区分的分类
1.质量
质量是决定产品或服务的有效性的性质或为履行使用目的而必备的性质,取决于多种质量特性的集合
一组固有特性满足要求的程度。-ISO9001:2000
要求:明示的、通常隐含的或必须履行的需求或期望
特性:可区分的特征
注1:术语“质量”可使用形容词如差、好或优秀来修饰。 注2:“固有的”(其相反是“外来的”)就是指在某物中本来就有的,尤其是那种永久的特性
选定及收集
1
1.按数量的大小整理并在各项目上记录。 “其他”排在最后。 2.计算累计数量及占有率。
整理及计算
2
1.在横轴上从左到右按数据量排列。 “其他”排在最后
画横,竖轴 及柱形
3
6.柏拉图
6.2 制定方法
内 容
名 称
顺序
1.在各柱形的右上端打点并用直线连接。
记录累计曲线
直观表现各部分的比率。
特征
可直观表现各部分的比率。
按占有率画在长方形带中。
说 明
按占有率区分整个圆。
形态
带状图表
使用
圆形图表
占有率
1月 56%
2月 20%
4月 10%

质量分析7种统计工具

质量分析7种统计工具
使用统计工具进行数据分析, 可以方便地保存和分享分析结 果,实现分析过程的可重复性

不足
数据质量依赖
技术门槛较高
统计工具的分析结果受数据质量影响较大 ,如果数据存在误差或异常值,可能导致 分析结果不准确。
使用统计工具需要一定的统计学和计算机 知识,对使用者的技术要求较高。
无法处理非结构化数据
无法提供实时分析
数据可视化工具,支持 交互式数据探索和仪表
盘制作。
Power BI
商业智能工具,提供数 据整合、分析和可视化
等功能。
结合实际情况进行选择和应用
数据类型和规模
根据数据类型(如定量、定性)、数 据规模(如样本量、变量数)选择合 适的工具。
分析需求
明确分析目的和问题类型,选择相应 的统计方法和工具。
专业知识和技能
降低生产成本
通过质量分析,可以减少 不良品率,降低返工、维 修等成本。
提升客户满意度
优质的产品质量可以提高 客户满意度,增强品牌形 象。
汇报范围
统计工具介绍
简要介绍7种常用的质量分 析统计工具。
应用场景
说明这些统计工具在哪些 场景下使用以及如何使用 。
效果评估
对这些统计工具的应用效 果进行评估,包括提高产 品质量、降低生产成本、 提升客户满意度等方面。
展望
智能化发展:随着人工智能和机器学 习技术的不断发展,未来的质量分析 工具将更加智能化。这些技术可以帮 助组织自动识别数据中的模式和趋势 ,提供更准确、更及时的分析结果。 同时,智能化的分析工具还可以根据 历史数据和实时数据进行预测,为组 织提供更前瞻性的质量管理建议。
数据可视化:数据可视化是一种强大 的沟通工具,可以帮助组织更好地理 解和传达质量分析结果。未来的质量 分析工具将更加注重数据可视化功能 的发展,提供更丰富、更直观的数据 展示方式。这将使得质量分析结果更 易于理解和接受,从而促进组织内部 的沟通和协作。

质量管理老七种工具的使用方法

质量管理老七种工具的使用方法
铆错
1
81
98.78%
铆裂
1
82
100%
合计
82
82
注意事项:当一种产品有两种或两种以上不 合格时,事先必须规定如何记录。
中、重卡第六横梁件铆接铆钉质量缺陷调查表
例二:
不合格位置调查表
#2022
机翼划伤位置记录表
单位:×车间×工段
日期: 年 月 日
操作者:× × ×
排 列 图
目从最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图 示技术。 排列图是由一个横坐标、两个纵坐标、几个按 高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成。
定义:排列图又叫帕累托图。它是将质量改进项
按重要性顺序显示每个质量改进项目对整 个质量问题的作用。 识别进行质量改进的机会。
作用
制作排列图的步骤
#2022
第七步,在横轴上按频数大小画出矩形,矩形的高度代表
各不合格项频数的大小。
第八步,在每个直方柱右侧上方,标上累计值(累计频数和
累计频率百分数),描点,用实线连接,画累计频数折线(帕累
托曲线)。
第九步,在图上记入有关必要事项,如排列图名称、数
据、单位、作图人姓名以及采集数据的时间、主题、数据合计
序号
缺陷
频率
累计频数
频率×100
累击频率×100
1 2 3 4 5 6 7
精磨外圆 精切环槽 精镗销孔 垂直摆差 斜 油 孔 磨 偏 差 其 它
229 136 56 42 15 14 8
229 365 421 463 478 492 500
45.8 27.2 11.2 8.4 3.0 2.8 1.6
注意事项:
数据的性质分类要明确; 从品质(不良率/缺陷数)、效率(工时)、成本 (各项费用)等项目的日报、周报、月报中发现问题 同一问题有很多项目在一起应层别; 层别所得资料要能与对策相连接。

全面质量管理的常用七种工具

全面质量管理的常用七种工具

全面质量管理的常用七种工具所谓全面质量管理常用七种工具,就是在开展全面质量管理活动中,用于收集和分析质量数据,分析和确定质量问题,控制和改进质量水平的常用七种方法。

这些方法不仅科学,而且实用,作为班组长应该首先学习和掌握它们,并带领工人应用到生产实际中。

一、检查表检查表又称调查表,统计分析表等。

检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。

但或许正因为其简单而不受重视,所以检查表使用的过程中存在的问题不少。

使用检查表的目的:系统地收集资料、积累信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。

也就是确认有与没有或者该做的是否完成(检查是否有遗漏)。

二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法制作排列图的步骤:1、收集数据,即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。

如,可收集1个月或3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。

2、进行分层,列成数据表,即将收集到的数据资料,按不同的问题进行分层处理,每一层也可称为一个项目;然后统计一下各类问题(或每一项目)反复出现的次数(即频数);按频数的大小次序,从大到小依次列成数据表,作为计算和作图时的基本依据。

3、进行计算,即根据第(3)栏的数据,相应地计算出每类问题在总问题中的百分比,计入第⑷栏,然后计算出累计百分数,计入第⑸栏。

4、作排列图。

即根据上表数据进行作图。

需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧,然后从原点开始,点与点之间以直线连接,从而作出帕累托曲线。

三、因果图法因果图又叫特性要因图或鱼骨图。

按其形状,有人又叫它为树枝图或鱼刺图。

它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。

画因果分析图的注意事项:1、影响产品质量的大原因,通常从五个大方面去分析,即人、机器、原材料、加工方法和工作环境。

每个大原因再具体化成若干个中原因,中原因再具体化为小原因,越细越好,直到可以采取措施为止。

2、讨论时要充分发挥技术民主,集思广益。

别人发言时,不准打断,不开展争论。

总结一下质量管理传统7种工具的原理及应用范围。

总结一下质量管理传统7种工具的原理及应用范围。

总结一下质量管理传统7种工具的原理及应用范围。

质量管理传统7种工具指的是流程控制图、因果图、直方图、散点图、控制图、帕累托图和检验表。

这些工具可以帮助企业进行质量管理,提高产品的质量和客户满意度。

下面将对这些工具的原理及应用范围进行总结。

1. 流程控制图流程控制图是一种图形化的方法,用于显示生产或业务流程的步骤和其间的关系。

通过绘制流程控制图,可以帮助企业优化流程,减少浪费和错误,提高生产效率和产品质量。

应用范围包括生产线、服务行业、办公室等。

2. 因果图因果图是一种图形化的方法,用于分析问题和确定问题的根本原因。

通过绘制因果图,可以将问题分解为各个因素,并找出导致问题的根本原因。

应用范围包括生产线、服务行业、办公室等。

3. 直方图直方图是一种图形化的方法,用于表示数据的分布情况。

通过绘制直方图,可以了解数据的集中趋势和分散程度,进而确定采取何种措施来改进质量。

应用范围包括生产线、服务行业、办公室等。

4. 散点图散点图是一种图形化的方法,用于表示两个变量之间的关系。

通过绘制散点图,可以了解两个变量之间的关系,进而确定采取何种措施来改进质量。

应用范围包括生产线、服务行业、办公室等。

5. 控制图控制图是一种图形化的方法,用于监控过程的稳定性和控制过程的变异。

通过绘制控制图,可以及时发现过程的变异,并采取相应措施来控制过程的稳定性,保证产品质量。

应用范围包括生产线、服务行业、办公室等。

6. 帕累托图帕累托图是一种图形化的方法,用于分析问题的优先级,并确定采取何种措施来改进质量。

通过绘制帕累托图,可以了解哪些问题最为严重,进而优先解决这些问题。

应用范围包括生产线、服务行业、办公室等。

7. 检验表检验表是一种记录数据的表格,用于统计产品的质量指标。

通过记录数据,可以了解产品的质量状况,并采取相应措施来改进质量。

应用范围包括生产线、服务行业、办公室等。

总之,质量管理传统7种工具可以帮助企业提高产品质量和客户满意度,应用范围广泛,包括生产线、服务行业、办公室等。

质量管理的旧七种工具是什么

质量管理的旧七种工具是什么

质量管理的旧七种工具是什么?质量管理的旧七种工具是:1、分层法分层法又叫分类法,是整理质量数据的一种重要方法。

它是把所收集起来的数据按不同的目的加以分类,将性质相同、生产条件相同的数据归为一组,使之系统化,便于找出影响产品质量的具体因素。

2、排列图排列图也叫巴雷特图、主次因素分析图和ABC法。

它是用来找出影响质量的主要因素的一种方法。

它一般由两个纵坐标、一个横坐标、几个长方形和一条折线组成。

左边的纵坐标表示频数(如件数、金额、时间等);右边的纵坐标表示频率;横坐标表示影响质量的各种因素,按频数大小自左至右排列;长方形的高度表示因素频数的大小;折线由表示各因素的累计频率的点连接而成。

3、因果图因果图是整理和分析影响产品(工程、工作)质量的各因素(原因)之间的关系,即表示质量特性与原因之间的关系的一种工作图。

它又称因果分析图、树枝图或鱼刺图。

4、直方图直方图又称质量分布图和质量散布图。

它是将数据按大小顺序分成若干间隔相等的组,以组距为底边,以落入各组的频数为高所构成的矩形图。

直方图是用来整理质量数据,从中找出规律,用以判断和预测生产过程中质量好坏的一种常用工具。

5、管理图管理图,又称控制图。

它是用于分析和判断工序是否处于稳定状态,带有管理界限的图。

它有分析用管理图和控制用管理图两类。

前者专用于分析和判断工序是否处于稳定状态,并且用来分析产生异常波的原因;后者专用于控制工序的质量状态,及时发现并消除工艺过程的失调现象。

6、散布图散布图,又称相关图。

它是在处理计量数据时,分析、判断、研究两个相对应的变量之间是否存在相关关系,并明确相关程度的一种方法。

7、调查表调查表,又称检查表、统计分析表,它是为分层收集数据而设计的图表,用来进行数据整理和粗略的原因分析。

可根据不同的目的要求,设计多种多样的调查表。

下面是三个励志小故事,不需要的朋友可以下载后编辑删除谢谢!!!你可以哭泣,但不要忘了奔跑2012年,我背着大包小包踏上了去往北京的火车,开启了北漂生涯。

质量管理的老七种工具

质量管理的老七种工具

质量管理;老七种工具一、质量管理的老七种工具指的是什么?质量管理的老七种工具是对应质量管理的新七种工具而言的,又叫做QC其中工具,包括统计分析表、数据分层表、排列图、因果分析图、直方图、散布图和控制图七种,其中工具可以单独使用也可以配合使用。

目的是服务质量管理。

二、质量管理的老七种工具的主要作用是什么?1、统计分析表:统计分析表是利用统计方法对数据进行整理和初步原因分析并形成表格以供直接阅读的一种工具,其格式多种多样,可以根据用户的习惯来自行制定,有利于对质量数据进行分类汇总查找规律。

2、数据分层表:数据分层法是统计分析表的延伸,就是将性质相同的,条件相同条件下收集的质量数据归纳比较。

例如统计分析表如果具体到每个车间工段的话,数据分层表可以具体到其班组和生产材料及影响因素,检查者的素质能力等。

可以按检查手段,按使用条件、和时效等进行分层,进行质量深入分析。

3、排列图。

排列图是在统计分析基础上,对影响质量的各个因素进行逐层分析后,通过直观手段呈现质量影响主要因素或者高频因素的一种质量管理图形,又叫柏拉图,图形的左侧纵坐标是影响频数,右侧纵坐标是影响频率,坐标趋势线是累积频数,横坐标是影响因素从大到小的排列组合4、因果分析图。

因果分析图又叫鱼骨图,是一种以原因作为因素,以结果为质量问题特征的关系图。

用箭头对应来代表。

因果分析图可以通过头脑风暴法来集思广益,调动员工发现质量问题并查找原因的积极性。

5、直方图。

直方图与排列图的作用类似,但是形式不一样。

主要是反映质量问题和管理效果总体分布的一种工具。

通过直方图可以较为直观的看出质量的特征的分布,有利于质量管理的高效准确开展。

6、散布图。

散布图的作用是通过若干数据的对应关系,使得特征和原因分布在一定平面区间内,作为查找质量特征发生原因或者条件的一种借鉴工具。

有利于判断质量问题以及客观条件和发生原因等变量之间的对应关系。

7、控制图。

控制图分为供分析的控制图和供管理用的控制图。

质量管理七种工具

质量管理七种工具
特点
a. 适合整理原因非常复杂的问题; b. 容易取得成员的一致意见; c. 从计划阶段一开始就可以广阔的视野透视问题; d. 形式自由,有助于因素之间的连接和转换; e. 可打破先入为主的观念;
质量管理七种工具
关联图的类型
1、多目的型
•1
•4
•2
•问题
•问题
•3
•5
•问题
•6
3、中央集中型
•8
•1
质量管理七种工具
2、系统图
把要实现的目的与需要采取的措施或手段,系统地展开,并绘制 成图, 以明确问题的重点,寻找最佳手段或措施 的一种方法。 应用范围
a. 新产品研制过程中设计质量的展开; b. 制订质量保证计划,对质量活动进行展开; c. 可与因果图结合使用;用于方针管理的展开; d. 目标、方针、实施事项的展开; e. 明确部门职能、管理职能; f. 对解决企业有关质量、成本、交货期等问题的创意进行展开。
质量管理七种工具
关联图的判别方法与注意事项
• 1、箭头只进不出是 问题
•问题
• 2、箭头只出不进是主 因
•主要因素
•中间因素
•3、箭头有进有出是中间因素 •出多于进的中间因素是关键中间因素
注意事项
a. 要针对复杂的因果关系; b. 原因查找从人、机、料、法、环、测等方面考虑; c. 针对找到的原因排序时适当调换位置; d. 中间关键因素也要作为主因对待;
7、控制图
控制图是用于分析和控制 过程质量的一种方法。
控制图是一种带有控制界 限的反映过程质量的记录 图形,图的纵轴代表产品 质量特性值(或由质量特性 值获得的某种统计量);横 轴代表按时间顺序(自左至 右)抽取的各个样本号;图 内有中心线(记为CL)、上控 制界限(记为UCL)和下控制 界限(记为LCL)三条线(见右 图)。

7种质量管理工具

7种质量管理工具
2)其次,由于散点图坐标轴的刻度的缩放,会导致 变量间的相关关系不太直观明显。
3)最后,应当注意,强相关并不一定意味变量间存 在因果关系。
4)相关程度的统计学数量化描述需要使用相关系数R。
41
基本管理和策划工具
本节所要介绍的工具是管理人员在组织概念、想法和词 语时常用到的工具,常被称为“新QC七件工具”,特 点是更加面向经营管理和策划活动。这些工具是,
2. 将方图的形状与典型的各种直方图的分布形状进行对比, 可以大致看出产品的质量分布状态,分析质量问题的原 因和采取的措施。
3. 将直方图和产品的规格相比较,可以掌握过程加工的质 量状况。
4. 通过直方图可以进行过程能力指数的调查。
25
七种基本质量控制工具——直方图
➢直方图实例
某个轧钢厂轧制6mm厚钢板,公差为±0.4mm,测量成品钢板厚度数 据100个,如下表 ,
22
七种基本质量控制工具——控制图
➢控制图的类型 计数型控制图包括:
√ np图,用于样本容量为常数的不合格品数的控 制图。 √ P图,用于跟踪样本容量不是常数的情况下,不 合格品率的变化。 √ C图,用来标示样本容量固定时的缺陷数控制图。 √ U图,用来标示样本容量变化时的缺陷数控制图。
23
七种基本质量控制工具——直方图
制造业常用的流程图 制造业常用的流程图数量繁多,现列举如下,
标识和可追溯性控制流程图 标书评审控制流程图 不合格品控制流程图 采购控制流程图
流程图使用注意事项 流程图的绘制、变更、审批必须遵循严格的程序,必须在 所涉及的所有部门得到充分沟通和确认。
9
七种基本质量控制工具——因果图
➢ 什么是因果图
■ 因果图也称为石川图或鱼骨图,用来向质量改进成 员分析产生质量问题的种种可能原因,从而找到问题 的原因和结果之间关系的一种图形化工具。 通过因果图的分析,要找出“为什么会造成这样的 问题?” 该方法常常结合头脑风暴法(Brainstorm)使用。

产品质量控制常用的七种统计分析工具

产品质量控制常用的七种统计分析工具

产品质量控制常用的七种统计分析工具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。

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。

1、统计分析表统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具,其格式可多种多样,这种方法虽然较单,但实用有效。

2、数据分层法数据分层法就是性质相同的,在同一条件下收集的数据归纳在一起,以便进行比较分析。

因为在实际生产中,影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来,难以得出变化的规律。

数据分层可根据实际情况按多种方式进行。

例如,按不同时间,不同班次进行分层,按使用设备的种类进行分层,按原材料的进料时间,原材料成分进行分层,按检查手段,使用条件进行分层,按不同缺陷项目进行分层,等等。

数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。

数据分层法的应用,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视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数据依据所需要的目的进行集计,也是诸多品管手法的最基础工作。

举个例子:我国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。

质量管理新七种工具简介

质量管理新七种工具简介

质量管理新七种工具简介一、新七种工具的产生日本在开展全面质量管理的过程中通常将层别法、柏拉图、特性要因图、查检表、直方图、控制图和散布图称为“老七种工具”,而将关联图、KJ法、系统图、矩阵图、矩阵数据分析法、PDPC法以及箭条图统称为“新七种工具”。

这七种新工具是日本科学技术联盟于1972年组织一些专家运用运筹学或系统工程的原理和方法,经过多年的研究和现场实践后于1979年正式提出用于质量管理的。

这新七种工具的提出不是对“老七种工具”的替代而是对它的补充和丰富。

一般说来,“老七种工具”的特点是强调用数据说话,重视对制造过程的质量控制;而“新七种工具”则基本是整理、分析语言文字资料(非数据)的方法,着重用来解决全面质量管理中PDCA循环的P(计划)阶段的有关问题。

因此,“新七种工具”有助于管理人员整理问题、展开方针目标和安排时间进度。

整理问题,可以用关联图法和KJ法;展开方针目标,可用系统图法、矩阵图法和矩阵数据分析法;安排时间进度,可用PDPC法和箭条图法。

70年代以来,特别是1973年“石油危机”后,日本一些质量管理专家学者、公司经理提出“要转向思考性的TQC”。

而思考性的TQC则要求在开展全面质量管理时,应注意如下几点:(1)要注意进行多元评价;(2)不要满足于“防止再发生”,而要注意树立“一开始就不能失败”的观念。

(3)要注意因地制宜地趋向于“良好状态”。

(4)要注意突出重点。

(5)要注意按系统的概念开展活动。

(6)要积极促“变”,进行革新。

(7)要具备预见性,进行预测。

由此,对于质量管理的方法也提出了以下几点新的要求:(1)要有利于整理语言资料或情报。

(2)要有利于引导思考。

(3)要有助于充实计划的内容。

(4)要有助于促进协同动作。

(5)要有助于克服对实施项目的疏漏。

(6)要有利于情报和思想的交流。

(7)要便于通俗易懂地描述质量管理的活动过程。

“新七种工具”就是在这样的要求下逐渐形成的。

质量管理新老7种工具

质量管理新老7种工具

新老7种工具
直方图:是用来分析数据信息的常用工具,它能够直观地显示出数据的分布情况。

关联图:用于将关系纷繁复杂的因素按原因-结果或目的-手段等目的有逻辑地连接起来的一种图形方法。

流程图:是将一个过程的步骤用图的形式表示出来的一种图示工具。

它既可以用来描述现有过程,亦可用来设计一个新过程。

亲和图:用于归纳、整理由“头脑风暴”法产生的观点、想法等语言资料,按它们之间的亲近关系加以归类、汇总的一种图示方法。

排列图:又叫帕累托图,它是将各个项目从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。

树图:也叫系统图,它可以系统地将某一主题分解成许多组成要素,以显示主题与要素、要素与要素之间的逻辑关系和顺序关系。

控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态。

散布图:是用来发现和显示两组相关数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具。

调查表:又叫检查表、统计分析表等,用来系统地收集资料和积累数据,确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。

矩阵图:是以矩阵的形式分析因素间相互关系及其强弱的图形。

它由对应事项、事项中的具体元素和对应元素交点处表示相关关系的符号构成
因果图:又叫鱼刺图,用来罗列问
题的原因,并将众多的原因分类、分层的图形。

雷达图:用于描绘现有状况与目标之间差距的大小程度。

水平对比法:是通过不断地将企业流程与世界处于领先地位的企业相比较,以获得有助于改善经营绩效的信息。

它是一项有系统的、持续性的评估过程。

头脑风暴法:也称集思广益法,它是采用会议的方式,引导每个人广开言路、激发灵感,畅所欲言地发表独立见解的一种集体创造思维的方法。

质量工具箱-新老QC七种工具介绍

质量工具箱-新老QC七种工具介绍

手段1
7
手段5
2
目 的
手段6 手段2
手段7
3
4
手段8
8
手段3 手段9
5
手段10
6
9
A部门 B部门 C部门 D部门
工程1 活动要项1
2
工程2 3
4
工程3 5
6
7
工程4
8
9
30
三、关联图
(五)关联图做法:
•决定题目—以标记写出主题; •小组组成—集合有关部门人员组成小组; •资料收集—运用脑力激荡,寻找原因; •用简明通俗的语言作卡片; •连接因果关系制作关联图; •修正图形—讨论不足,修改箭头; •找出重要专案、原因並以标记区别; •形成文章—整理成文章使别人易懂; •提出改善对策;
15
一、质量管理七种工具简介
直方图示例
SL=130 20
15 10
与要求相比偏高
Sμ=160
与要求相比偏低
正常
5
120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.5
过程波动少
过程波动大
规范
16
一、质量管理七种工具简介
(七)控制图 ❖控制图是用于分析和控制过程质量的一种 方法。 ❖控制是一种带有控制界限的反映过程质量 的记录图形,图的纵轴代表产品质量特性值 (或由质量特性值获取的某种统计量);横轴 代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本 号;图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记 为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线(见下 图)。
19
二、质量管理新七种工具概述
(一)质量管理新七种工具的来源 ❖ 1972年日本科技联盟整理出七个新工具 ❖1977年在日本开始在企业中推选实施 ❖1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召 开研讨会命名为“质量管理新七种工具” ❖1979年日本科技联盟正式公布质量管理 新七种工具。

质量分析7种统计工具

质量分析7种统计工具

02
双峰形:情况与孤岛形大致一样,只是表现得更突出。
03
平顶形:由于加工中存在某种缓慢而均匀变化的倾向,如刀具、模具磨损。
直方图
B充分包含在T之中,且B和T的分布中心重合,分布满足公差要求并有相当的余地时,工程能保证产品合格。当T远大于B时,则存在质量过剩。 B虽在T 之中,但中心有偏移,B和T的一端(或两端)重合时,条件稍有变化就会出现不合格品。此时应及时调整中心 。 B和T 的界限交叉(或B大于T)或明显偏向一边,必然会产生不合格品,此时应及时调整或改进工艺。
6. 注意事项 6.1.相关的判定只限于画图所用的数据范围之内,不能随意延伸判定范围。有延伸需要时应扩大搜集数据的范围,重新作相关图。例如体重与年龄的关系就不具有延伸性。 6.2.应将具有不同性质的数据分开作相关图,否则将会导致不真实的判定。当我们决定要对某个因变量和自变量之间相关关系进行研究并采集数据时,应尽可能使影响这个因变量的其它自变量处于稳定状态。 6.3个别偏离分布趋势的点子,可能是特殊原因造成的,判明原因后,可以去掉该点。 6.4要应用专业技术对相关分析的结果加以确认,因为可能出现伪相关现象,尤其当多个自变量都影响这个因变量的时候。
3倍标准偏差(3σ)











一、概述
--控制图的种类很多,一般按数据的性质分为计量值控制图、计数值控制图两大类。
类别
名称
控制图符号
特点
适用场合
计 量 值 控 制 图
平均值-极差控制图
x - R
最常用,判断工序是否正常的效果好,但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
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精心整理第八章特性要因分析图 (23)第九章控制图 (25)第一章质量管理统计工具概述传统的统计技术是指“数理统计”。

是建立在概率论基础上的数学的一门分支,是“研究如何以有效的方式去收集、整理和分析受到随机性影响的数据,以对所观察的问题做出推断、预测,直至采取决策及行动提供依据。

”如抽样检验、实验设计、显着性检验、可靠性等都属数理统计的范畴。

这里我们要感谢日本的质量管理者,他们在推行全面质量管理(TQM)中,首先打破统计技术就是数理统计的禁区,使一些难以登上大雅之堂的,但在现场能方便使用的图表或经整理的特征数据,也纳入统计技术的范畴。

为区别起见,人们习惯将统计技术分成两大类:推断型统计技术:主要解决从样本如何推断总体。

概率论和数理统计研究的对象大多属此类。

描述型统计技术:种统计工具就属此类。

第二章数据与图表一、数据=事实据和信息分析基础上的”的基础。

1.✍✍2.✍✍制程数据✍检验数据3.依时间✍过去数据✍日常数据✍新数据1.搜集正确可用的数据2.避免个人主观的判断3.掌握事实的真相四、整理数据的方法1.机器整理法(计算机软件…)2.人工整理法(卡片、笔记…)3.实例说明五、整理数据的原则1.2.对于数据使用目的应清楚了解。

3.4.5.1.✍✍✍2.✍3.依表现内容✍系统图表✍预定图表✍记录图表✍统计图表4.依表示方法✍柱形图、面积图、扇形图、折线图….七、图表之功用2.费很少时间可得明确的概念。

3.快速显现变异,作为需改善的证据。

4.容易制作,大家都可使用。

5.对于专门知识不足的人,亦可了解。

6.图表较文字可以使阅读者印入脑海。

7.利于演讲、宣传、广告、加深印象。

8.可用插补法求近似值。

9.可供预测用。

八、图表必备条件1.能把握全体2.简单明了3.能迅速了解4.正确的判断5.浮现对策九、图表制作的原则1.制作前考虑事项确定目的掌握资料掌握情报阅读对象方便性、经久性、时间性符合正确、简洁、清楚原则2.制作应遵守的原则目的明确(清楚标示主题)数据特性掌握(固定、前后一致、正确性、适用性)图表之整体美观(单位、大小、点线、颜色…)要求标准化,力求实用性文词简洁(图文并茂,搭配突出)图表履历(制作单位、人员、时间、主题…)数值一般取三位数以下十、图表举例1.比较图改善前改善後一個月改善後三個月第三章1.3.5.7.1.◎找出非点检不可之项目◎注意顺序排列◎尽可能将之层别~以利分析(机种、人员、工程、时程…)◎先使用,再求改进2.记录用调查表◎决定希望把握的项目◎决定调查表格式◎决定记录的方法◎决定搜集数据的方法(何人?频率?方法?仪器…)五、调查表记载的项目:1.标题-目的2.对象、项目-为什么?3.人员-由谁做?4.方法-何种方法?5.时间-什么时间?频率?6.7.8.六、调查表制作要点:1.2.3.4.5.1.2.数据各项目间之差异点为何?是否集中?3.是否因时间经过而有变化?4.如有异常,应马上追究原因,采取必要措施?5.调查项目应随作业改善而改变。

6.调查项目检察要细心、客观。

7.记录能迅速判断、采取行动。

9.数据应能获得层别的情报。

10.数据收集若非当初所想的,应重新检讨调查表。

11.调查项目、时间、单位…等基准应一致,以利分析。

12.尽快呈报结果给相关人员。

13.数据搜集应注意随机性、代表性。

14.过去、现在的调查记录,应适当保管。

15.调查表记录完成后,可用柏拉图加以整理。

外径尺寸测量记录第四章散布图一、前言:◎掌握两个变量之间的相关程度。

◎检视离散现象。

◎掌握制程参数与产品特性的因果关系。

◎可藉以观察随着一变量的变化,另一变量的变化情形。

二、散布图的定义:将因果关系所对应变化的数据分别点绘在X-Y轴坐标的象限上,以观察其中之相关性是否存在?(例)空调销售台数与天气温度的关系。

三、散布图的制作方法:1.收集成对的数据,整理成数据表。

2.找出X、Y的最大值及最小值。

3.以X、Y的最大值及最小值建立4.决定适当的刻度。

5.将数据依次数点绘于X-Y6.注记相关资料7.1.Y变量明显增大(或减小)。

2. 增大(或减小)有增大(或减小)的趋势,但不很明显。

3.线性不相关:X变量与Y变量间没有相关关系。

4.非线性相关(曲线相关):Y变量随X变量的变化没有单一的增大或减小趋势,不是线性相关的,但两变量的变化呈曲线式的对应关系,即存在非线性的相关关系。

第五章层别法造成产品质量异常的因素很多,如何正确、迅速找出问题症结所在,节省时间、人力,行之有效的方法就是将数据分层,即将数据按影响质量的因素分别整理,层层分析,从而使分析准确无误。

这种分别整理数据的方法就叫层别法。

二、层别法的分层类别:可根据具体情况采用不同的分层类别,常见的有1.操作人员:按个人分,按班次分,按经验分;2.机器设备:按机器分,按工具分;3.材4.5.时6.环7.其三、层别法的实施步骤1.2.3.4.5.6.1.实施前,首先确定层别的目的:不良率分析?效率之提升?作业条件确认?2.调查表的设计应针对所怀疑的对象设计。

3.数据的性质分类应清晰详细记载。

4.依各种可能原因加以层别,至寻出真正原因所在。

5.层别所得的情报应与对策相连接,并付诸实际行动。

第六章直方图将制程中所收集的有关产品特性或结果的计量值,分为若干个组距相等的组,统计出所测数据分别落在各组的频数。

以各组边界值画横轴,纵轴为频数,画出以组距为宽,频数为高的一个个直方,即为直方图。

二、使用直方图的目的:(1)了解分配的型态(2)研究制程能力或测知制程能力(3)工程解析与管制(4)测知数据的真伪(5)计算产品的不良率(6)求分布的平均值与标准差(7)藉以订定规格界限(8)与规格或标准值比较(9)调查是否混入两个以上不同群体(10)1. 2.位居正中的那个数或中间两个数的平。

3.中4.众四、数据的离散特征值1.极 差R R=X m ax -X m in2.偏差平方和S S=21)(X X n i i -∑=3.无偏方差 s 2 s 2=1-n S =11-n 21)(X Xn i i -∑=4.标准偏差 s s =2s =1n S 样本总体标准差通常用σ表示 五、直方图的制作方法1.搜集数据并记录2.找出数据中之最大值(X m ax )与最小值(X m in )3.求极差R4.决定组数 K=1+3.32 lgn (n 为样本大小)5.求组距h h=K R h 通常取整数 6.求各组上组界、下组界7.统计各组中数据的频数8.作频数分布表9.依据频数分布表做出直方图六、常见的直方图型态(1)),显示制程在正常运转下。

(2)锯齿(3)但最高峰偏向一侧,形成不对称的形状。

(4)孤岛型:在远离主分布的右端或左端形成小岛。

结论:过程中某个时期条件产生了明显变化,如原材料混杂、操作错误、测量错误等。

(5)高峰型:形状似山峰状。

结论:可能数据已筛选过,如高可靠性要求的器件筛选后再使用。

(6)双峰型:有两个高峰出现。

结论:有来自两个总体的数据混在一起。

(7)低峰型:类似于正常型,但变化缓慢,高峰较低。

结论:过程中存在某种缓慢作用的倾向性因素。

七、直方图的应用1.测知制程能力、作为改善制程依据。

2.计算产品不良率。

3.测知分配型态。

4.藉以订定规格界限。

5.与规格或标准值比较。

6.调查是否混入两个以上不同群体。

7.八、过程能力1.过程偏离系数K程度2.M一致即μ=M时,称过程M时,称“有偏”,用Cpk表Cpk=(1-K)Cp(2)公差限为单边的情况:Cp=(T-μ)/3σ或Cp=(μ-l T)/3σu3.对有偏过程能力的调整:当有偏(μ≠M),是否需将数据中心调整到与公差中心一致,则取决于多种因素,如Cp值的富裕度、调整的难易程度、调整的经济性、对最终产品的影响等。

下面给出的情况可供参考一、柏拉图的由来1897年意大利经济学家柏拉图(V)产生影响的只是关键的少数因素(约20%)管理活动中,日本的石川馨将它作为QC二、柏拉图图的制作步骤1.搜集数据2.3.4.5.1.2.各柱形应等宽度不留间隙。

3.累积频率的点要点在各柱形宽度的中间。

4.项目太多时,可列入其它。

5.柏拉图曲线为折线非曲线。

6.柏拉图适用于计数值统计。

四、柏拉图图的作用1.作为降低不合格品的依据。

2.决定改进目标,找出问题点。

3.确认改进效果(前、后比较)。

4.应用于发掘现场的重要问题点。

5.用于整理报告或记录。

6.可作不同条件的评价。

7.验证或调整因果图。

8.配合因果图使用。

五、应用柏拉图图应注意事项1.依所选取之项目来分析。

2.项目比例相差不多时。

3.收集正确数据。

4.柏拉图为改善手段而非目的。

5.6.7.六、1.2.3.4.经改进后,最高项与次高项一同减少,但顺序未变,说明这两项相关。

5.一旦确认改善后有效果,就应修改文件。

第八章特性要因分析图一、定义特性要因图也称因果图、鱼骨图,就是把产品存在的某个质量问题以及产生这个问题的诸多原因加以分析和分类,用一树枝状的图形将其间的因果关系表示出来。

二、如何绘制特性要因图1.确定特性2.绘制骨架3.记载大要因4.依大要因找出中要因5.更详细列出小要因6.圈出最重要的原因7.记载相关条件三、绘制时应注意事项1.特性要提的具体、明确;2.3.要注意收集有经验的人员的意见;4.无因果关系者不归类;5.多利用过去数据;6.7.8.1.2.3.4.品质管制导入及培训用5.配合其它手法应用第九章控制图一、定义设定一合理的上下界限,将收集的数据按顺序点绘成图,看是否有点落在设定的控制线外,从而判断其是否在〝管理〞状态的一种图示技术。

二、控制图的种类1.计量型控制图✍均值—极差(X-R)控制图✍均值—标准差(X-s)控制图✍中位数—极差(X~-R)控制图✍单值—移动差(X-R)控制图s2.计数值管制图✍不合格品率(P)控制图✍不合格品数(Pn)控制图✍缺陷数(C)控制图✍单位缺陷数(U)控制图三、计数型与计量型控制图的应用比较四、控制图的绘制步骤计量型X-R控制图1.2.3.4.5.6.7.8.计算控制限◎X图中心线(CL)=X◎X图的上控制线(UCL)=X+AR2◎X图的下控制线(LCL)=X-AR2* R图中心线=R* R图的上控制线(UCL)=DR4* R图的下控制线(LCL)=DR39.绘制中心线及控制限,并将各点绘入图中10.填入数据履历及特殊原因计数型P控制图1.收集20~25组数据2.计算每组的不合格品率( P )3.计算总体平均不合格品率(P)4.计算控制限中心线(CL)=P控制上限(UCL) = P+3n1(-PP/)控制下限(UCL) =P-3n1(-PP/)5 .绘制中心线及控制限,并将各点绘入图中。

6.填入数据履历及特殊原因五、控制图的判读过程控制正常的判断1.多数点子集中在中心线附近。

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