qc七大手法之直方图(doc 6页)

频数 (频率)直方图

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二、频数 (频率)直方图

(一) 直方图的作法

为研究一批产品的质量情况，需要研究它的某个质量特性 (这里为了叙述简单起见，仅讨论一个质量特性，有必要时也可以同时讨论多个质量特性)X的变化规律。为此，从这批产品(总体)中抽取一个样本 (设样本量为n)，对每个样本产品进行该特性的测量 (观测)后得到一组样本观测值，记为x1,x2,…,x n，这便是我们通常说的数据。

为了研究数据的变化规律，需要对数据进行一定的加工整理。直方图是为研究数据变化规律而对数据进行加工整理的一种基本方法。下面用一个例子来说明直方图的概念及其作法。

[例1.3-3]食品厂用自动装罐机生产罐头食品，从一批罐头中随机抽取100个进行称量，获得罐头的净重数据如下:

342 352 346 344 343 339 336 342 347 340 340 350 347 336 341 349 346 348 342 346 347 346 346 345 344 350 348 352 340 356 339 348 338 342 347 347 344 343 349 341 348 341 340 347 342 337 344 340 344 346 342 344 345 338 351 348 345 339 343 345 346 344 344 344 343 345 345 350 353 345 352 350 345 343 347 354 350 343 350 344 351 348 352 344 345 349 332 343 340 346 342 335 349 348 344 347 341 346 341 342

为了解这组数据的分布规律，对数据作如下整理:

(1)找出这组数据中的最大值x max,及最小值x min，计算它们的差R=x max -x min ,R 称为极差，也就是这组数据的取值范围。在本例中x max=356, x min =332，从而

R=356-332=24。

(2)根据数据个数，即样本量n，决定分组数k及组距h。

一批数据究竟分多少组，通常根据n的多少而定，不过这也不是绝对的，表1.3-2是可以参考的分组数。

表1.3-2 直方图分组组数选用表

样本量推荐组数

50~100 101~250 250以上6~10 7~12 10~20

选择k的原则是要能显示出数据中所隐藏的规律，组数不能过多，但也不能太少。

每一组的区间长度，称为组距。组距可以相等，也可以不相等。组距相等的情况用得比较多，不过也有不少情形在对应于数据最大及最小的一个或两个组，使用与其他组不相等的组距。对于完全相等的组距，通常取组距h为接近R/k的某个整数值。

在本例中，n=100，取k=9，R/k=24/9=2.7，故取组距h=3。

确定组限（即每个区间的端点）及组中值

(3)确定组限（即每个区间的端点）及组中值。为了避免一个数据可能同时属于两个组，因此通常将各组的区间确定为左开右闭的:

直方图的观察与分析

(二)直方图的观察与分析

直方图可有各种形状，图1.3-4所显示的直方图是在质量管理中较常见的一种，还可能出现图1.3-5中所列的一些直方图。分析这些直方图出现的原因是一件很有意义的工作，找到原因，就可采取对策，提高产品的质量。

下面对图1.3-5上的若干直方图产生原因作初步分析。读者尚需结合现场作深入分析，因为原因可能是多样的。

图(a)叫对称型——即上面提到的中间高，两边低，左右基本对称的情况，在正常生产中许多质量指标呈现这种形状。

图(b)叫偏态型——常见的有两种形状，一种是峰偏在左边，而右面的尾巴较长；另一种是峰偏在右边，而左面的尾巴较长。造成这种图的原因是多方面的，有时是剔除了不合格品后作的图形，也有的是质量特性值的单侧控制造成的，比如加工孔的时候习惯于孔径“宁小勿大”，而加工轴的时候习惯于轴径“宁大勿小”等。

图(c)叫孤岛型——往往表示出现某种异常，比如原材料发生了变化，生产过程发生了变化，或有不熟练的工人替班等。

图(d)叫锯齿型——可能由于测量方法不当，或者是量具的精度较差，也可能是因分组不当引起的。

图(e)叫平顶型——往往是由于生产过程中有某种缓慢变化的因素造成的，比如刀具的磨损等。

图(f)叫双峰型——往往是将两台不同精度的机床生产的或两个不同操作水平的工人生产的或由两批不同原材料生产的产品的数据混合所致。

(三)数据变换可改变直方图的形状

对数据作变换会改变直方图的形状，例如选择适当的变换可使偏态分布转化为正态分布，下面的例子说明了这个想法是可行的。

[例1.3-4]原素铍的照射会引起动物细胞分裂，从而对身体引发损伤。在这里细胞分裂时间（interdivision time 简记为IDT）是重要指标。现记录40个细胞的分裂时间IDT（Envir Research(1983)pp.34~43），列于表1.3-4。把它分为7个区间，组距为10，画出频率直方图（见图1.3-6（a））。从图上看是偏态分布。若对每个IDT取十进对数（见表1.3-4）后再作直方图，从1.1开始，每隔0.1分为一组，共分8组。新的直方图（见图1.3-6（b））就近似于正态分布。

QC七大手法试题及答案

QC七大手法考试试题姓名：部门：得分：一、填空题（共20题） 1、QC七大手法包括查检表、层别法、直方图、柏拉图、特性要因图、管制图、散布图。 2、特性要因图是当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）的影响时,我们将这些要因加以整理,成为有相互关系且有系统的图形。 3、散布图根据变量的相关性，可分为正相关、负相关、不相关。 4、应用到80：20原理的是QC七大手法中的___柏拉图____。~" S 5、造成产品变异的原因可分为异常原因、偶然原因。 6、查检表按用途分可分为记录用、查核用。 7、特性要因图，又称为鱼骨图、因果图。 8、制作特性要因图时，须收集多数人的意见,多多益善,可运用脑力激荡原则。二、判断题（共30分） 1、散布图适用于计数型数据。（×） 2、排列图是寻找引发结果原因的管理图形工具。（×）3 m; `; q0 X 3、产品合格率、产品外观尺寸、时间等数据是属于计数值数据。（×） 4、在解决日常问题时，在收集数据之前就应使用层别法（√） 5、[柏拉图]方法，由品管圈(QCC)的创始人日本石川馨博士介绍到品管圈活动中使用，而成为品管七大手法之一（√） 6、制作直方图时，所收集数据的数量应大于50以上。（√） 7、偶然原因，本质上是局部的,很少或没有,可避免的。（×） 8、计量型管制图，当每小组的样本10个或10个以上时，应采用Xbar-S管制图。（√） 9、当有点出现在控制图A区以外，即可判断该点对应的产品已不合格。（×） 10、不合格数图C-CHART属于计量型管制图。（×）三．简答题/计算题（共50分） 1、简述制作特性要因图的五步骤，举例并画一个鱼骨图。（30分）答：①决定问题特性；②决定大要因；③决定中小要因；④圈出最主要的原因；⑤填上制作项目、日期、制作者等资料。 2、简述5W2H。（20分）（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？（2）HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？（3）WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？造成这样的结果为什么？（4）WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？（5）WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？（6）WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？（7）HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？

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。也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。产品质量特性值的分布是一种统计分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。常用的控制图有计量值和记数值两大类，它们分别适用于不同的生产过程；每类又可细分为具体的控制图，如计量值控制图可具体分为均值——极差控制图、单值一移动极差控制图等。 2、控制图的绘制控制图的基本式样如图所示，制作控制图一般要经过以下几个步骤： ①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本； ②测量样本的质量特性值，计算其统计量数值； ③在控制图上描点； ④判断生产过程是否有并行。控制图为管理者提供了许多有用的生产过程信息时应注意以下几个问题： ①根据工序的质量情况，合理地选择管理点。管理点一般是指关键部位、关健尺寸、工艺本身有特殊要求、对下工存有影响的关键点，如可以选质量不稳定、出现不良品较多的部位为管理点； ②根据管理点上的质量问题，合理选择控制图的种类：

QC七大手法和九大步骤

QC七大手法和九大步骤食品论坛 2018-05-13 QC七大手法 “七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。 “老七种” 1分层法（分类法、分组法）质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E）。为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。 2调查表用于收集和记录数据的一种表格形式, 便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析。 3排列图

对发生频次从最高到最低的项目进行排列——简单图示技术。 4直方图直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。 5因果图（Causeand effectdiagram) ——石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。 5控制图也叫质量管理图或监控图。它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。 7相关图法

QC七大手法测试题答案

品管七大手法知识测（试题）日期____ ____ 部门_______ 姓名__________ 工号__________ 分数__________ 一.填空题(20分) 1.首先提出特性要因图这个概念是日本品管权威石川馨博士,因其形状类似, 所以又称、. 2.查检表常分为查检表和查检表. 3.不良率管制图归类于管制图,X-R管制图归类于管制图. 4.日常工作中用于分析异常问题发生之根源常用. 5.管制图中,管制上限是,管制中心线是. 分析法中的5W指、、、、，1H是指 7.绘制特性要因图一般是从4M1E分析法中的、、、及中分析得出. 8.在QC七大手法直方图中的型态分别是、、、与、六种. 二.判断题.（20分,每小题4分） 1.柏拉图又称为ABC重点管理图. （）七大手法中层别法只能单独使用. （） 3.在管制图中只有一组数据超出了管制线的上限，属於正常. （） 4.新QC七大手法中的关联图是日本应庆大学千住镇雄发明的. （） 5.已经有了新的QC七大手法（工具），旧的就不适用了. （）三.简答题(20分) 1. QC七大手法为哪七种(10分) 2. 请写出QC七大手法的口诀

品管七大手法知识测（答案）日期____ ____ 部门_______ 姓名__________ 工号__________ 分数__________ 一.填空题(20分) 1.首先提出特性要因图这个概念是日本品管权威石川馨博士,因其形状类似鱼骨头, 所以又称鱼骨图、石川图. 2.查检表常分为记录用查检表和点检用查检表. 3.不良率管制图归类于计数值管制图,X-R管制图归类于计量值管制图. 4.日常工作中用于分析异常问题发生之根源常用特性要因图. 5.管制图中,管制上限是UCL ,管制中心线是CL . 分析法中的5W指Who什么人、When什么时间、Where什么地方、What做什么、Why为什么做，1H是指How如何做 7.绘制特性要因图一般是从4M1E分析法中的人员、机器、材料、方法及环境中分析得出. 8.在QC七大手法直方图中的型态分别是常态型、双峰型、高原型、绝壁型与齿距型、离岛型六种. 二.判断题.（20分,每小题4分） 1.柏拉图又称为ABC重点管理图. （√）七大手法中层别法只能单独使用. （Ⅹ） 3.在管制图中只有一组数据超出了管制线的上限，属於正常. （Ⅹ） 4.新QC七大手法中的关联图是日本应庆大学千住镇雄发明的. （√） 5.已经有了新的QC七大手法（工具），旧的就不适用了. （Ⅹ）三.简答题(20分) 1. QC七大手法为哪七种(10分) 答：1查检表5散布图 2柏拉图6直方图 3特性要因图7管制图 4层别图 2.请写出QC七大手法的口诀答：1.查检表集数据 2.层别法作解析 3.直方图看分布 4.管制图找异常 5.散布图寻相关 6.柏拉图抓重点 7.特性要因图追原因

QC七大手法是什么

QC七大手法是什么? 检查表(Data collection form) 分层法(Stratification) 散布图(Scatter) 排列图(Pareto) 直方图(Histogram) 因果图(Cause-Effect diagram) 控制图(Control Chart) 应用在哪些方面?如何运用? 1. 查检表（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。 3. 特性要因图（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』。 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。 5. 管制图（Control Chart）一种用於调查制造程序是否在稳定状态下，或者维持制造程序在稳定状态下所用的图。管制纵轴表产品品质特性，以制程变化数据为分度；横轴代表产品的群体号码、制造曰期，依照时间顺序将点画在图上，再与管制界限比较，以判别产品品质是否安定的一种图形。 6. 直方图（Histogram）将搜集的数据特性值或结果值，在一定的范围横轴上加以区分成几个相等区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形。因此也叫柱形图。 7. 层别法（Stractification）针对部门别、人别、工作方法别、设备、地点等所搜集的数据，按照它们共同特徵加以分类、统计的一种分析方法 QC七大手法第一章概述一、起源

新QC七大手法之一关系图法的一生

关系图法简称：典型对象：横向及纵向的原因分析（鱼骨图加强版）、多因素交织定义：是指用一系列的箭线来表示影响某一质量问题的各种因素之间的因果关系的连线图。变体：关联图法、关联图、关系图发明人：主要发明人介绍：早期01：事物之间存在着大量的因果关系，包括重复交叉的因果关系，需要全盘考虑分析原因早期02：早期03：早期04：早期05：早期06：早期07：发展01：影响质量的因素之间存在着大量的因果关系，这些因果关系有的是纵向关系，有的是横向关系。纵向关系可以使用因果分析法来加以分析，但因果分折法（鱼骨图）对横向因果关系的考虑不够充分，这时关联图就大有用武之地。关联图法是根据事物之间横向因果逻辑关系找出主要问题的最合适的方法。发展02：用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。发展03：发展04：发展05：发展06：发展07：发展08：概念01：关联图由圆圈(或方框)和箭头组成，其中圆圈中是文字说明部分箭头由原因指向结果，由手段指向目的。文字说明力求简短、内容确切易于理解，重点项目及要解决的问题要用双线圆圈或双线方框表示。概念02：概念03：应用工具：在绘制关联图时，将问题与原因用“○”框起，其中，要达到的目标和重点项目用“ ”圈起，箭头表示因果关系，箭头指向结果，其基本图形如下图所示。

具体绘制方法如下： ①提出认为与问题有关的所有因素。 ②用灵活的语言简明概要地表达它。 ③把因素之间的因果关系用箭头符号做出逻辑上的连接。 ④抓住全貌。 ⑤找出重点。关联图法的使用非常简单，它先把存在的问题和因素转化为短文或语言的形式，再用圆圈或方框将它们圈起来，然后再用箭头符号表示其因果关系，借此来进行决策、解决问题优点：缺点：

QC七大手法—直方图

QC七大手法（一）——直方图的制作直方图的作用：展示过程的分布情况，了解总体数据的中心和变异，并推测发展趋势。步骤一：搜集数据n，全部均匀的加以随机抽样。所搜集的数据应大于50以上。 138 142 148 145 140 141 步骤二：找出最大值L和最小值S 139 140 141 138 138 139 最大值L=148 最小值S=121 144 138 139 136 137 137 步骤三：求全距（R）=最大值—最小值又叫极差 131 127 138 137 137 133 R = L —S = 148 —121 = 27 140 130 136 138 138 132 步骤四：决定组数K 145 141 135 131 136 131 （1）其为：k＝1＋3.32log n n = 60 134 136 137 133 134 132 （2）公式一般对数据之分组可参照下表： 135 134 132 134 121 129 数据数组数 137 132 130 135 135 134 ～50 5～7 136 131 131 139 136 135 51～100 6～10 例：取7组 102～250 7～12 250～10～20 步骤五：求组距（h) (1 )组距＝全距÷组数（h ＝R÷K) (2 )为便于计算平均数及标准差，组距常取为2，5或10的倍数。例：h ＝27/7 ＝3.86, 组距取4 = 组界步骤六：求各组上组界，下组界（由小而大顺序）（1）第一组下组界＝最小值—（最小测定单位/ 2 ) 第一组上组界＝第一组下组界＋组界第二组下组界＝第一组上组界（2）最小测定单位整数位之最小测定单位1 小数点1位之最小测定单位为0.1 小数点2位之最小测定单位为0.01 （3）最小数应在最小一组内，最大数应在最大一组内; 若有数字小于最小一组下组界或大于最大一组上组界值时，应自动加一组。例：第一组＝121-1/2＝120.5～124.5 第二组＝124.5～128.5 第三组＝128.5～132.5 第四组＝132.5～136.5 第五组＝136.5～140.5 第六组＝140.5～144.5 第七组＝144.5～148.5 步骤七：求组中点组中点（值）＝（该组上组界＋该组下组界）/ 2 例：第一组＝(120.5 ＋124.5)/2＝122.5 步骤八：作次数分配表（1）将所有数据，依其数据值大小书记于各组之组界内，并计算其次数。（2）将次数相加，并与测定值之个数相比较; 表中之次数总和应与测定值之总数相同组号组界组中点划记次数f ：每组内包含的测定值个数 1 120.5～124.5 122.5 / 1 例：第一组只包含数：121 次数为1 2 124.5～128.5 126.5 // 2 3 128.5～132.5 130.5 //// //// // 12 4 132.5～136. 5 134.5 //// //// //// /// 18 5 136.5～140.5 138.5 //// //// //// /// 19 6 140.5～144.5 142.5 //// 5 7 144.5～148.5 146.5 /// 3 合计60 作计算表：组数中心值X 次数f u uf u2f 1 122.5 1 -4 -4 16 2 126.5 2 - 3 -6 18 3 130.5 12 -2 -2 4 48 4 134. 5 18 -1 -18 18 5 138.5 19 0 0 0 6 142.5 5 1 5 5 7 146.5 3 2 6 12 ∑f＝60 ∑uf＝-41 ∑u2f＝117

QC七大手法是什么

QC七大手法是什么检查表(Datacollectionform) 分层法(Stratification) 散布图(Scatter) 排列图(Pareto) 直方图(Histogram) 因果图(Cause-Effectdiagram) 控制图(ControlChart) 应用在哪些方面如何运用 1.查检表（CheckList）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（ParetoDiagram）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。 3.特性要因图（CharacteristicDiagram）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』。 4.散布图（ScatterDiagram）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。 5.管制图（ControlChart）一种用於调查制造程序是否在稳定状态下，或者维持制造程序在稳定状态下所用的图。管制纵轴表产品品质特性，以制程变化数据为分度；横轴代表产品的群体号码、制造曰期，依照时间顺序将点画在图上，再与管制界限比较，以判别产品品质是否安定的一种图形。 6.直方图（Histogram）将搜集的数据特性值或结果值，在一定的范围横轴上加以区分成几个相等区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形。因此也叫柱形图。 7.层别法（Stractification）针对部门别、人别、工作方法别、设备、地点等所搜集的数据，按照它们共同特徵加以分类、统计的一种分析方法 QC七大手法第一章概述一、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，1979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。

QC七大手法试题及答案

Q C七大手法试题及答案 SANY GROUP system office room 【SANYUA16H-

8、计量型管制图，当每小组的样本10个或10个以上时，应采用Xbar-S管制图。（√） 9、当有点出现在控制图A区以外，即可判断该点对应的产品已不合格。（×） 10、不合格数图C-CHART属于计量型管制图。（×）三．简答题/计算题（共50分） 1、简述制作特性要因图的五步骤，举例并画一个鱼骨图。（30分）答：①决定问题特性；②决定大要因；③决定中小要因；④圈出最主要的原因；⑤填上制作项目、日期、制作者等资料。 2、简述5W2H。（20分）（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？（2）HOW——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？（3）WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？造成这样的结果为什么？（4）WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？（5）WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？（6）WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？（7）HOWMUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？

qc七大手法之关联图法

qc七大手法之关联图法关联图法，是指用连线图来表示事物相互关系的一种方法。它也叫关系图法。如图1所示，图中各种因素A、B、C、D、E、F、G之间有一定的因果关系。其中因素B受到因素A、C、E的影响，它本身又影响到因素F，而因素F又影着因素C和G，……这样，找出因素之间的因果关系，便于统观全局、分析研究以及拟定出解决问题的措施和计划。关联图可用于以下方面： (1)制定质量管理的目标、方针和计划。 (2)产生不合格品的原因分析。 (3)制定质量故障的对策。 (4)规划质量管理小组活动的展开。 (5)用户索赔对象的分析。关联图的绘制步骤： (1)提出认为与问题有关的各种因素。 (2)用简明而确切的文字或语言加以表示。

(3)把因素之间的因果关系，用箭头符号做出逻辑上的连接（不表示顺序关系，而是表示一种相互制约的逻辑关系）。 (4)根据图形，进行分析讨论，检查有无不够确切或遗漏之处，复核和认可上述各种因素之间的逻辑关系。 (5)指出重点，确定从何处入手来解决问题，并拟订措施计划。在绘制关联图时，箭头的指向，通常是：对于各因素的关系是原因一结果型的，则是从原因指向结果（原因→结果）；对于各因素间的关系是目的－手段型的，则是从手段指向目的（目的→手段）。关联图的绘制形式一般有以下四种： (1) 中央集中型的关联图。它是尽量把重要的项目或要解决的问题，安排在中央位置，把关系最密切的因素尽量排在它的周围。 (2) 单向汇集型的关联图。它是把重要的项目或要解决的问题，安排在右边（或左边），把各种因素按主要因果关系，尽呆能地从左（从右）向右（或左）排列。 (3) 关系表示型的关联图。它是以各项目间或各因素间的因果关系为主体的关联图。 (4) 应用型的关联图。它是以上三种图型为基础而使用的图形。日本科技联盟曾就公司开展全面质量管理应从何入手问题的调查恍┕ 净卮鹬刑岢隽艘韵率鱿钅浚?/ P> (1) 确定方针、目标、计划。 (2) 思想上重视质量和质量管理。 (3) 开展质量管理教育。 (4) 定期监督检查质量与开展质量管理活动的情况。

QC(旧)七大手法之六——散布图

QC（旧）七大手法之六——散布图(scatter diagram) 第一小节散布图的观察分析一．定义散布图，也称散点图、相关图，散布图法又称为相关图法，QC要掌握的是平面散布图，是指通过分析研究两种因素的数据（成对出现）之间的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法（图示技术）。散布图是研究成对出现的两组数据之间关系的图示技术。在生产实际中，往往是一些变量共处于一个统一体中，它们相互联系、相互制约，在一定条件下又相互转化。有些变量之间存在着确定性的关系，它们之间的关系，可以用函数关系来表达，如圆的面积S=πr2，有些变量之间却存在相关关系（即统计关系），即这些变量之间既有关系，但又不能由一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值，如钢铁材料强度与含碳量之间的关系，车间的照明度与IPQC的测量误差之间的关系，人的身高与体重之间的关系等，这种统计关系只能用统计技术去研究，即将这两种有关的数据列出，用点子打在坐标图上，然后观察这两种因素之间的关系，这种图就是散布图或相关图，对散布图的分析称为相关分析。散布图中所分析的两种数据之间的关系，一般有三种：可以是特性与原因的关系，即特性——原因（结果——原因）；也可以是某一特性与另一特性的关系，即特性——特性（结果——结果）；还可以是同一特性的两个原因之间的关系，即原因——原因。散布图分析法，是适用范围较广的一种数理统计方法。只要生产或试验中，存在着一些变量共处于一个共同体中，并且它们的关系又是不能用函数表示的非确定性关系，就可以运用散布图法来分析其是否具有相关关系以及这种关系的密切程度（即相关系数大小）。若同时存在的不只是两个变量，而是多个变量，则可以两两分别作散布图来加以分析。当然，也可用正交试验设计方法来对多变量（因素）之间的关系进行分析，并求得它们之间的最优配合。注：用相关图法，可以应用相关系数r、回归分析等进行定量的分析处理，确定各种因素对产品质量的影响程度。如果两个数据之间的相关程度很大，那么可以通过一个变量的控制来间接控制另外一个变量。一般两组变量之间可能存在的关系有函数关系、相关关系和不相关三种情况。相关关系是普通存在的，而函数关系仅是相关关系的特例。质量是一种随机现象，在产品实现的过程中，存在两类因素影响产品质量的特性，其一是随机性因素（偶然性因素），其二是系统性因素（非随机性因素即确定性因素）。在一定生产力水平下，随机性因素是不可观测和不可控无须控制的因素，在这种因素作用下产品质量特性的变化不会超出允许的界限（公差），产品质量符合要求。而系统性因素是确定性因素，是构成生产过程的必要条件，可观测可控制，发生异常变化，产品质量特性则会超出允许的界限，产品质量将不会符合要求。因此，在质量管理中，观测和控制这些决定产品质量特性是否符合要求的系统性因素，是一项重要的控制活动。产品质量特性与影响因素的关系，可能没有确定的函数关系，但却具有某种关联，即原因和结果的关系。如何确定影响产品质量特性的因素之间存在的相关关系？能否通过控制相关因素达到控制产品质量的目的？这就是散布图要回答的关键问题。二．散布图的作图过程第一步：将需要研究是否有关系的两种数据收集30组或对(至少30对)以上，并一一对应地填入数据表：

QC七大手法和九大步骤

QC七人手法和九人步骤食品论坛 2018-05-13 QC七大手法 “七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。 “老七种” 1分层法（分类法、分组法）质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E。为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。 2调查表用于收集和记录数据的一种表格形式，便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析。 3排列图对发生频次从最高到最低的项目进行排列一一简单图示技术。 4直方图直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。 5 因果图（Causeand effectdiagram） ――石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。

5控制图也叫质量管理图或监控图。它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。 7相关图法相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系，来控制影响产品质量中相关因素的一种有效的常用方法。相关图是把两个变量之间的相关关系，用直角坐标系表示的图表，它根据影响质量特性因素的各对数据，用小点表示填列在直角坐标图上，并观察它们之间的关系。 “新七种” 1系统图表示某个质量问题与组成要素之间的关系，从而明确问题的重点，寻求达到目的所应采取的最适当的手段和措施的树状图形（倒立逻辑关系因果图）。 2关联图把几个问题及涉及这些问题的关系极为复杂的因素之间的因果关系用箭头连接起来的图形。 3KJ法一一亲和图 KJ法（川喜田二郎KawakitaJiko ）----- 利用卡片对语言资料进行归纳整理的方法。KJ法的主体方法，把收集到的大量有关特定主题的意见、观点、想法等语言文字资料，按它们相互亲近的程度用图形加以归纳、汇总。 4矩阵图从作为问题的事项中，找出成对的因素群，分别排列成行和列在其交点上表示成对因素间相关程度的图形。方法--- 多元思考。 5PDPC过程决策程序图

Qc七大手法之直方图

第八章直方图 115 第八章直方图(Histogram) 一、前言现场工作人员经常都要面对许多的数据，这些数据均来自于生产过程中抽样或检查所得的某项产品的质量特性。如果我们应用统计绘图的方法，将这些数据加以整理，则生产过程中的质量散布的情形及问题点所在及过程、能力等，均可呈现在我们的眼前；我们即可利用这些信息来掌握问题点以采取改善对策。通常在生产现场最常利用的图表即为直方图。二、直方图的定义 ⒈什么是直方图：即使诸如长度、重量、硬度、时间等计量值的数值分配情形能容易地看出的图形。直方图是将所收集的测定值特性值或结果值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形。因此，也叫做柱状图。 ⒉使用直方图的目的： ⑴了解分配的形态。 ⑵研究制程能力或计算制程能力。 ⑶过程分析与控制。 ⑷观察数据的真伪。 ⑸计算产品的不合格率。 ⑹求分配的平均值与标准差。 ⑺用以制定规格界限。 ⑻与规格或标准值比较。 ⑼调查是否混入两个以上的不同群体。 ⑽了解设计控制是否合乎过程控制。 116 品管七大手法 3.解释名词： ⑴次数分配

将许多的复杂数据按其差异的大小分成若干组，在各组内填入测定值的出现次数，即为次数分配。 ⑵相对次数在各组出现的次数除以全部的次数，即为相对次数。 ⑶累积次数(f) 自次数分配的测定值较小的一端将其次数累积计算，即为累积次数。 ⑷极差(R) 在所有数据中最大值和最小值的差，即为极差。 ⑸组距(h) 极差/组数=组距 ⑹算数平均数(X) 数据的总和除以数据总数，通常一X （X-bar ）表示。 ⑺中位数(X) 将数据由大至小按顺序排列，居于中央的数据为中位数。若遇偶位数时，则取中间两数据的平均值。 ⑻各组中点的简化值(μ) ⑼众数(M) 次数分配中出现次数最多组的值。例：次数最多为24，不合格数是9，故众数为9。 ⑽组中点(m) 一组数据中最大值与最小值的平均值，（上组界+下组界）÷ 2=组中点第八章直方图 117 X= X 1+X 2+ …… +X n n X= ∑μf n X 0 +h ~ μ= , X i - X 0 组距(h) X 0=次数最多一组的组中点 X i =各组组中点 n Xi n i ∑=1=

新旧QC七大手法区别(1)

新旧QC七大手法/区别新QC七大手法1. 关联图法--TQM推行, 方针管理, 质量管制改善, 生产方式, 生产管理改善 2.KJ法--开发, TQM推行, QCC推行, 质量改善 3. 系统图法--开发, 质量保证, 质量改善 4.矩阵图法--开发, 质量改善, 质量保证 5.矩阵开数据解析法--企划, 开发, 工程解析 6. PDPC法--企划, 质量保证, 安全管理, 试作评价, 生产量管理改善, 设备管理改善 7. 箭法图解法--质量设计, 开发, 质量改善老七种工具：调查表、排列图、因果图、散布图、分层法、直方图、控制图。新七种工具：关联图、亲亲和图（KJ法、A型图解）、系统图（树图）、矩阵图、网络图、PDPC法、过程决策图法）、矩阵数据解析法。不同的方法有不同的作用。这里篇幅有限，我就简单说下鱼骨图吧。希望对你有帮助。其实企业中发布会用的最多的就是鱼骨图（因果图）了，直观明了，我们公司常做发布会，用的都是这方法。一般会结合5w2h分析方法使用。这里不能贴上来图，其他的你就百度里就有一堆鱼骨图了。鱼的几个刺一般都用来代表人、机、料、法、环。之后从几个刺下面细分出来一些其他的原因，逐条分析、去掉非要因。最终剩下来的就是影响问题的要因了。其实做过一次后就会很简单了。至于图嘛，这里不能粘上来。给你个链接吧，里面PPT介绍的很详细。图也很丰富。最后我想说的是，哥们，俺说了很多很累。请给分吧第一章概述一、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，1979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、PDPC 法、网络图法。

QC七大手法测试题答案

QC七大手测试题答案姓名工号一、选择题(30分) 1.平均值与全距管制图(X-R Chart),属于哪种管制图? ( A ) A.计量值管制图 B.计数管制图 C.缺点数管制图 D.平均缺点数管制图 2.哪一项是柏拉图的错误看法: ( A ) A.那一项目问题最小 B.问题大小排列一目了然 C.各项目对整体所占分量及其影响程度如何 D.减少不良项目对整体效果的预测及评估 3.依据制程精密度,下列哪一个能力指数,可判断为合格? ( A ) A.1.33≦CP B.1≦CP<1.33 C.cp<1 4.直方图分布型态解析中,图形显示有异常原因混入的类型为: ( C ) A.缺齿型 B.高原型 C.离岛型 D.左偏态型 5.直方图分布型态解析中,图形显示混有两个以上不同群体的类型为(A) A.双峰型 B.高原型 C.离岛型 D.左偏态型二、填空题(20分) 1.首先提出特性要因图这个概念是日本品管权威石川馨博士,因其形状类似鱼骨头, 所以又称鱼骨图、石川图. 2.查检表常分为记录用查检表和点检用查检表. 3.不良率管制图归类于计数值管制图,X-R管制图归类于计量值管制图. 4.日常工作中用于分析异常问题发生之根源常用特性要因图. 5.管制图中,管制上限是UCL ,管制中心线是CL . 三﹑名词解释（20分） 1．数据:依测量所获得的数值或资料，称为数据。 2．图表：依据收集到的数或资料,用点﹑线﹑体来表示大概情势及大小变动于纸上的图形叫图表

3、全距：在所有数据中最大值和最小值的差,叫全距. 4．组距：全距/组数=组距四、问答题(30分) 1. QC七大手法为哪七种? (10分) 一,查检表二,柏拉图三,特性要因图四,层别图五,散布图六,直方图七,管制图 2.何为特性要因图? (10分) 利用团体力量来共同探讨其结果(特性)与(原因)之间的关系表示在一张图上,谓之特性要因图。 3.直方图使用的目的? (20分) 1.测知制程能力 2.调查是否混入两个以上不同群体 3.测知分配中心或平均值 4.测知分散范围或差异 5.与规格比较计算不良率 6.测知有无假数据 7.订定规格界限

qc七大手法之散布图

第九章散布图(Scatter Diagram) 一、前言散布图有以下的作用： ⒈能大概掌握缘故与结果之间是否有关联及关联的程度如何。图2-1。 ⒉能检查离岛现象是否存在。图2-2。 ⒊缘故与结果关联性高时，二者可互为替代变数。关于过程参数或产品特性的掌握，可从缘故或结果中选择一较经济性的变数予以监测。同时可通过观看一变数的变化来明白另一变数的变化。二、散布图的定义特性要因图（鱼骨图）大概能够了解工程上那些缘故会阻碍第九章散布图 145 X X

产品的质量特性，散布图也是以这种因果关系的方式来表示其关连性。并将因果关系所对应变化的数据分不点绘在x—y轴坐标的象限上，以观看其中的关联性是否存在。三、散布图的制作方法以横轴（X轴）表示缘故，纵轴（Y轴）表示结果，作法如下： ⒈收集成对的数据(x1,y1)，(x2,y2)，…整理成数据表。 146 品管七大手法 ⒉找出x,y的最大值及最小值。 ⒊以x,y的最大值及最小值建立x—y坐标，并决定适当刻度便于绘点。 ⒋将数据依次点于x—y坐标中，两组数据重复时以☉表示，三组数据重复时以表示。

⒌必要时，可将相关资料注记在散布图上。 ⒍散布图的注意事项： ⑴是否有异常点：有异常点时，不可任意删除该异常点，除非异常的缘故已确实掌握。 ⑵是否需分层：数据的获得常常因为操作人员、方法、材料、设备或时刻等的不同，而使数据的关联性受到扭曲。 a. 全体时低度关联，分层后高度关联。 b. 全体时高度关联，分层后低度关联。第九章散布图 147 Y X Y X Y Y Y

⑶散布图是否与原有技术、经验相符：散布图若与原有技术、经验不相符时，应追查缘故与结果是否受到其他因素干涉。四、散布图的判读依散布图的方向、形状，有以下几种关联情形： ⒈完全正（负）关联：点散布在一直线上。 X X 关 X X

(品管工具QC七大手法)QC新七大手法

（品管工具QC七大手法）QC新七大手法

QC七大手法第壹章概述壹、起源新旧七种工具均是由日本人总结出来的。日本人于提出旧七种工具推行且获得成功之后，1979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于出阵作战时，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，常用的工具仍有实验设计、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，壹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壹个重要方面：几乎所有的OEM客户，均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、PDPC 法、网络图法。相对而言，新七大手法于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方面。第二章层别法壹、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，主要是壹种系统概念，即于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。第三章检查表壹、概述检查表是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于的问题不少。不妨见见我们当下正于使用的各种报表，是不是有很多栏目空缺？是不是有很多栏目的内容用笔进行了修改？是不是有很多栏目内容有待修改？二、定义

QC七大手法直方图介绍

QC七大手法直方图介绍直方图定义直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出数据的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于数据分布状况一目了然，便于判断其总体量量分布情况。在制作直方图时，牵涉统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题，按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。如图所示：用途

作直方图的目的就是通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的质量。具体来说，作直方图的目的有：判断一批已加工完毕的产品；验证工序的稳定性；为计算工序能力搜集有关数据。直方图将数据根据差异进行分类，特点是明察秋毫地掌握差异画法 1)集中和记录数据，求出其最大值和最小值。数据的数量应在100 个以上，在数量不多的情况下，至少也应在50 个以上。我们把分成组的个数称为组数，每一个组的两个端点的差称为组距。 2)将数据分成若干组，并做好记号。分组的数量在5－12 之间较为适宜。 3)计算组距的宽度。用最大值和最小值之差去除组数，求出组距的宽度。 4)计算各组的界限位。各组的界限位可以从第一组开始依次计算，第一组的下界为最小值减去最小测定单位的一半，第一组的上界为其下界值加上组距。第二组的下界限位为第一组的上界限值，第二组的下界限值加上组距，就是第二组的上界限位，依此类推。 5)统计各组数据出现频数，作频数分布表。 6)作直方图。以组距为底长，以频数为高，作各组的矩形图。 1.4 直方图在应用上应注意事项 1)直方图可根据山形图案分布形状来分析

2)产品规格分布图案可与目标，标准规格作比较，有多大的差异 3)是否必要再进一步层别化 4)确认直方图是否具有合适的比例 5)直方图最好和其它图如控制图等结合使用，因为直方图无法显示过程随时间的变异直方图分析正常型正常型是指过程处于稳定的图型，它的形状是中间高、两边低，左右近似对称；近似是指直方图多少有点参差不齐，主要看整体形状孤岛型