《品质统计方法》PPT课件.ppt

品质统计方法教程品质统计方法教程1统计技术的定义建立在数理统计的基础之上的，通过采用适当的方法，将需反映的问题通过图像、图表形象、直观的表现出来，并进行分析和改善统计技术与工序控制相结合合称为统计进程控制（SPC），是重要的品质控制手段，现代品质管理系统中统计技术占有越来越重要的地位2品质管理中统计技术的作用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、防止不合格品的产生、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的质量特性为了达到3品质管理发展的回顾：1、质量检验阶段 作业者自行检查 班组长负责检查 专职的检查员阶段 2、统计品质控制阶段 3、靠品质系统来保证品质阶段 4、“零缺陷”品质管理阶段 4统计技术在品质管理中的应用发展历程:19世纪开始出现了批量生产1924年贝尔实验室修华特博士发明了SPC控制图第二次世界大战中，美国将数理统计技术广泛用于质量管理中，取得了良好的效益，并开始越来越广泛的运用一般认为统计技术在品质管理中的运用是从20世纪40年代开始的。

1950年美国戴明博士到日本指导各企业以管制图及抽样检验为主要手法，获得巨大成功SQC在日本被各级人员所掌握，得到广泛运用，这是日本经济在上世纪中叶后飞速发展的一个重要原因，也是近代管理突飞猛进的最重要的原因品质统计技术逐步在全世界的许多国家得到应用，二十世纪八十年代传入我国5常用品质统计方法：层别法排列图法因果分析图散布图查核表直方图管制图推移图6第一种方法第一种方法层别法层别法7定义： （又叫分层法、分类法、分组法）是整理数据的重要方法之一就是把收集来的原始数据按照一定的目的和要求加以分类整理，以便进行比较分析的一种方法8层别法实例：9分层的原则和标志：原则：是使用同层次内的数据波动幅度尽可能小，而层与层间的差别尽可能大标志：人、机、料、法、环、时间、产品别、地区、使用条件、不合格类别等10分层法是一种十分重要的统计方法，常与其它统计方法结合起来应用，如分层直方图法、分层排列图法、分层散布图法、分层因果图法、分层检验表等11第二种方法第二种方法检查表检查表12定义：又叫调查表、核对表、统计分析表，是用来系统地收集资料（数字与非数字），确认事实并对资料进行粗略整理和分析的图表13使用目的：1、用于记录（记录原始数据，便于报告）。

2、用于调查（如用于原因分析、纠正措施有效性的调整）3、用于日常管理（如巡检报告、设备点检表、绩效考核记录表等）14检查表实例（带表卡尺的日常点检记录）：序号点检内容点检要求121表面外表面无锈蚀，无明显的碰坏、印痕，主尺刻度数字显示清晰2各部分的相互应用滑动灵活3零位误差测量爪间无明显光隙，指针指向0位置4示值误差偏差小于0.0215制作要点：明确收集资料的目的明确对资料的收集方法调查表的格式要确保简单明了，内容全面16第三种方法第三种方法柏拉图柏拉图17柏拉图定义：又叫排列图，是将质量改进项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由一个横坐标，两个纵坐标，几个高低顺序排列的矩形和累计百分比折线组成18柏拉图实例：不良现象不良数量影响度累计影响度功率偏低6565%65%打火1717%82%开胶1010%92%其它88%100%19图示：20柏拉图应用场合：柏拉图应用场合：品质方面：品质方面： 不良品数、损失金额，可依不良项目别、发生场所别、制程别、设备别、作业别、来料别等；成本方面：成本方面： 原材料的单价、规格商品别、品质成本：预防成本、鉴定成本、内外部损失成本等；其它：其它：销售客源分布区域、灾害（如非典）分布情况、交通事故死亡原因别、少年犯罪（年龄）率等。

21柏拉图的应用程序：1、选择要进行质量分析的项目2、选择用于质量分析的度量单位，如次数、成本、比率等3、收集一定时期的数据4、将数据按一定分类标志分类整理，每层一个项目，填入数据统计表中5、计算各项目的累计频次、频率和累计频率6、画坐标7、画直方块8、画累计百分比9、确定质量改进的最重要的原因22柏拉图的观察分析：选取前几项累加比率达80%的项目进行分析改进23画柏拉图应注意的问题：1、纵坐标高度与横坐标比以（1.5-2):1为好2、横坐标项目不要太多，以4-6项为原则3、对主要因素可进一步分层4、主要因素不能太多，最多五项，如所有因素差不多，重新确定分层原则如件数不明确可转为统计金额5、次要因素太多时可合并为其它6、收集数据时间不能太长也不能太短，一般以一周以上，最长不超过二个月7、视具体情况，首先解决主要问题24第四种方法第四种方法特性要因图特性要因图25特性要因图：定义：又叫因果分析图、石川图（由日本的石川馨首先提出）、树枝图、鱼刺图等以结果为特性，以原因为因素，在它们之间用箭头联系起来，表示因果关系的图形特性要因图能简明、准确表示事物的因果关系，进而识别和发现问题、找到改进方向。

是从产生问题的结果出发，首先找出影响质量问题的大原因，然后再找影响大原因质量的中原因，并进一步找影响中原因的小原因依此类推，步步深入，一直找到能直接采取措施为止26特性要因图的分类：1、结果分解型2、工序分解型27结果分解型：28工序分解型：29使用特性要因图的步骤：1、明确提出存在问题的结果，画主干线和鱼头 2、明确影响质量的大原因，画出大原因分支图通常5M1E，也可是依工序3、分析、寻找影响大原因的中原因、小原因，画分叉线4、找关键因素画圈，列入对策表5、注明作成人、时间等30注意事项：1、用于单一目的研究分析2、集思广益，一般以会议形式共同分析3、一般采用提问的方式4、多激励，少指责5、要因在未端而不在中间6、因果层次分明，最未层次的原因应寻求至可直接采取具体措施为止7、对要因进行论证，在分析表上进行分析31第五种方法第五种方法直方图32直方图：定义：频次直方图的简称，是将数据按顺序分成若干长方形排列的图33直方图实例：34直方图的用途：1、直观的看出产品质量特性值的分布状态，便于掌握产品质量分布情况2、显示质量波动状态，判断工序是否稳定3、确定改进方向4、用以调查工序能力和设备能力。

35直方图的制作步骤：1、收集数据，总数为N2、定组数（一般数据为50-100时，将其分为6-10组，数据为100-250时，将其分为10-20组，数据为250以上时，将其分为20组左右）3、找出最大值（L）及最小值（S），并计算全距（R），R=L-S4、定组距（C），R/组数=组距，通常是2.5或10的倍数5、定组界： 最小一组的下组界：Xmin-C/2； 最小一组的上组界：最小组的下组界+组距； 最小第二组的下组界：最小组的上组界6、中心点：（上组界+下组界）/27、制作次数分布表8、填上次数、规格、平均值、数据来源、日期等36直方图的形状分析与判断：正常型： 中部有一高峰，两边低且近似对称，这时判定工序处于稳定状态37偏向型 有偏左和偏右两种，有许多由于加工习惯造成；如：磨片怕磨厚了，磨片后厚度可能经常偏厚；电极怕喷厚了，经常偏薄38双峰型 出现两个顶峰，往往由于把不同材料、不同加工者、不同操作方法、不同设备生产的两批产品混在一起而造成的39锯齿型 象锯齿一样不平，大多是由于分组不当或是检测数据不准而造成，应查明原因，采取措施，重新作图分析40平顶型 没有突出的顶峰，一般是在生产过程中有缓慢变化的因素而造成的。

如刀具的磨损、操作者的疲劳等41孤岛型 在直方图的左边或右边出现孤立的长方形，一般是测量失误或生产过程中出现异常因素造成的如原材料一时变化、刀具严重磨损或混入了不同规格的产品等42直方图分布与公差限界的比较分析：理想型 直方图的分布中心与规格中心近似重合，直方图的分布在公差范围内且两边都有有余量43偏心型（偏左） 在公差范围内，但分布中心与规格中心有较大的偏移这种情况工序稍有变化，就可能出现不合格品应分析原因，采取措施，使其尽量重合44偏右型45无富余型 直方图的分布在公差范围内，但两边均没有余地这种情况应立即采取措施，设法提高工序能力46能力不足型 偏左、偏右时应查明原因，采取措施，调整分布中心近似与规格中心重合出现两边均超出，说明加工精密度不够，应提高加工精度，缩小标准差，也可从标准制订严格程度来考虑47能力富余型 直方图的分布在公差范围内，且两边有过在大的余地，这种情况表明虽不会出现不合格品，但很不经济，属过剩质量，一般可适当放宽材料、工具、设备的精度要求，或放宽检验频次以降低鉴定成本48第六种方法第六种方法散布图散布图49散布图定义：用来表示两个因素间关系的图形，称为散布图，又叫相关图。

用途：1、用来发现和确认两组数据间的关系并确定两组相关数据间预期的关系2、通过确定两组数据、两个因素之间的相关性，有助于寻找问题的可能原因50图例一：（强正相关）51图例二：（弱正相关）52示例三（弱负相关）：53示例四（不相关）：54变量之间存在的关系有三种情形：1、完全相关2、相关3、不相关相关包括：强正相关、弱正相关、强负、弱负55散布图的绘制步骤：1、选定分析对象 分析对象的选定，可以是质量特性值与因素之间的关系、质量特性值与质量特性值的关系、因素与因素的关系2、收集数据，填入数据表 收集的数据一般在30组以内，且数据必须是对应的3、在坐标纸上建立直角坐标系4、描点5、当散布图上出现明显偏离其它数据点的点时，应查明原因，以便决定是否删除或校正56散布图可应有的场合：例：上夹的扭力与合格率、固化温度与开胶数、PTC片电阻与温度的关系、磨片的时间（圈数）与片厚薄的关系57第七种方法第七种方法管制图管制图58管制图 定义：又叫控制图、管理图，是区分过程中的异常波动和正常波动，并判断过程是否处于控制状态的一种工具 控制图与过程能力分析结合在一起，称为统计过程控制（SPC）59控制图的分类：1、按照用途分 分析用控制图 控制用控制图 控制用控制图的控制线来自分析用控制图，当影响过程质量波动的因素发生变化或质量水平已有明显提高时，应及时用分析用控制图计算出新的控制线。

60按数据的性质分：1、计量型控制图 平均值-极差控制图书 判定工序是否正常的效果好，但计算量大 平均值-标准差控制图 标准差的计算比极差的计算复杂，但精度高 中位数-极差控制图 计算简便，但效果差 单值-移动极差控制图 不常用2、计数值控制图 不合格品控制图 Pn 较常用，易于理解样本数相等，用于控制一般的过程 不合格品率控制图 P 计算量大，控制线不平，样本数可不相等，用于控制关键过程 缺陷数控制图 C 较常用，易于理解样本数相等，用于控制一般缺陷数场合 单位缺陷数控制图 U 计算量大，控制线不平，样本数可不相等，用于控制每单位缺陷数，如线路板焊接不良点数61控制图的应用范围诊断：评估过程的稳定性控制：决定某过程何时需要调整，何时需保持原有状态确认：确认某一过程的改进62示例一：元件厂磨片加工一产品，其不合格品统计见下表，试画P控制图63画该画该P控制图的步骤：控制图的步骤：1、收入数据，填入数据表样本数一般大于25，不宜大也不宜小2、计算各样本的不合格品率3、计算平均不合格率4、计算中心线和控制界限 中心线=2.77% 上控制线=平均不合格率+3*标准差=5.94% 下控制线=平均不合格率-3*标准差=-0.4%（无意义）5、画中心线和控制界限6、描点7、标注有关事宜，如日期、制作人等。

8、判断控制图有无异常64图示：65示例二：示例二：缺陷数（C）控制图：当样本大小固定不变时，常用来对单一过程或连续过程的某一个缺陷或多个缺陷（如磨片的厚薄片、电极的表面不良、固化工序的开胶、打火等）缺陷进行控制66下面是缺陷数（下面是缺。