质量统计七大手法

质量统计七大手法

质量统计方法是工厂质量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.质量问题的分析.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 –R.P.C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著影响。

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.发现质量管理过程中的薄弱环节，对质量改善采取针对性的措施﹔

2.查找形成品不良的因素，使质量追溯有据可依﹔

3.验证质量控制方法有效性。

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.统计技朮的应用

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.质量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质量的影响程度。

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：

1.全距：代号为R，是数据中最大值与最小值的

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0.1

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。每组的中心值=(该组的上组界+下组界)/2。

4..统计符合各组值的数据次数

在已确定的每组上下界的数值范围内，将样本数据中符合此范围的样本数统计出来，每一个数据为一次

5.建立坐标系

以数据的次数值为纵轴，特性值为横轴，建立坐标系

直方(柱状)控制图

ISSUEB BY: CHECK BY: APPROVED BY: CC: ENG; PMC; PRU; AGM;

6.按每组数据次数的多少在坐标中绘出柱状图，并记入图名.日期.制作人等。例：

直方图用应用实例

实验室为测定某型号火牛的温升是否正常，经统计获得以下数据：

由表可知，样本最大值L=78.2,最小值S=28﹔全距R=78.2-28=50.2

组数为9组，则组距C=50.2/9=5.6

第一组的下组界=28-0.05=27.95，上组界=33.55

数据的次数分布如下：

进一步分析其原因为冷却时间过短导致。应延长冷却时间，使其分布状态为正态分布。一般来说，应用直方图进行质量分析可达到如下目的：

1.比较平均值舆标准值，将其作为是否调整制程生产质量管理方式的依据;

2.评估制程能力符合工程设计能力的依据﹔

3.考核各部门质量管理绩效的依据﹔

4.比较物料或供货商的方法

直方图在应用过程中经常出现以下情况：

图一：正态分布，左右对称，表明制程正常.稳定

图二：偏态分布，制程中显示有异常因素。

图三：双峰分布，表明制程内可能有二种不同的

偏差。

图四：不正常分布，可能测定的数据有偏差。

(2)

(3)

(4)

二.柏拉图法

在工厂实际职作业过程中，造成质量不良的原因很多，但有一些因素所占的比率较低﹔而有一些因素所占的比率很高。柏拉图就是将肢这些因素加以量化，对占80％以上的项目加以原因调查.分析，并获得质量效率法而提升。

使用柏拉图进行质量分析，必须要确定不良项目，按项目分类进行数据的统计舆汇总，再按所得数据绘制出曲线舆直方图。

应用柏拉图进行质量分析的步骤：

1.决定质量分析的期间，以确定进行数据的选取﹔

2.将质量统计数据按项目进行分类登记﹔

3.各项目数据，按大小顺序依次自左向右排列在横坐标轴上，(即大多数靠

近纵坐标)﹔

4.以纵坐标表示项目的数量或折合金额数﹔

5.在横坐标上绘制每个项目的直方图形﹔

6.逐项累计项目数量，并按纵坐标参数，将所得之累计数标在柏拉图上﹔

7.连接累计曲线。

柏拉图应用示例

步骤3：解读柏拉图

由上图可知：

造成质量不合格的主要因素是：1.产品表面刮花﹔2.产品变形

3.产品破损。此三项累计达83.8％，工厂应着重调查造成此三项不合格得原

因，并在综合分析的基础上，制定出有针对性的纠正措施。

三.因果图(鱼刺图)

在质量统计中，运用柏拉图找到主要的问题，需要进一步用因果图来分析问题产生的原因，“一项结果的产生，必定有其原因，应充分利用图解法找出其原因来”。这是由日本品管专家石川馨提出来的，因此，因果图又称为“石川图”，因其形状象鱼刺，也称之为“鱼刺图”。鱼刺图的构成是先例出发生质量变异的项目，然后对造成变异的4MIE因素(人.机.方法.物料..环境)进行分析，将造成质量变异的原因一一列明。其基本形状如下：

1.因果图的应用步骤

1.确定产生的质量变异问题，将其标明在图中主干的前端﹔

2.召集相关人员研讨，将可能的原因全部显示出来，先将第一层原因找出，

展开形成第二层原因﹔将第二层原因展开，形成第三层原因，依次展开，