6旧七种工具(上课版)

统计过程控制（Statistical Process Control)，简 称SPC，是企业提高质量管理水平的有效工具。 它利用数理统计原理，通过对过程特性数据的收 集和分析，达到“事前预防”的效果，从而有 效控制生产过程、协同其他手段持续改进、提 升品质。 SPC技术的出现，使质量管理从被动的事后把关 改变为过程中积极的事前预防，从而大大降低 了企业的生产成本，同时也提高了企业的竞争 能力。 目前SPC已成为生产过程中控制稳定产出的主要 工具之一，在生产型企业中应用非常广泛。
总体
抽样
样本 测 试
管 理 结论 分析
数据
3、抽样方法： 抽样就是从总体中抽取样本的活动。在很多 情况下，要获得总体产品质量特性数据是 不容易的，也是不经济的。因此，常从总 体中按一定的方法，抽取样本并测定质量 特性数据来对总体进行推断。 合理抽样可以减少检验数量，使样本具有代 表性，所以选择抽样方法十分重要。
第六章
质量控制的 几种统计方法
A. V. Feigenbaum 的观点： • 在全面质量管理中，“无论何时、何处 都会用到数理统计方法”。 • “这些统计方法所表达的观点对于全面 质量管理的整个领域都有深刻的影响。
• 应用统计技术有助于了解变异，从而可 帮助组织解决问题并提高有效性和效率。 这些技术也有助于更好地利用可获得的 数据进行决策。
分 层 法 与 排 列 图 的 结 合
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。
某轧钢厂某月的废品分类 废品项目 尺寸超差 废品数量（t） 甲 30 乙 20 丙 15 合计 65
… … 14
× × × × × × × × ×× … ……
… 30 …… 28
40
61
… … 176
合计
12 14 15
O缺陷不合格，×尺寸不合格，Δ加工不合格，材料不合格，其他
不良原因调查表
年 品名 工序：最终检验 不合格种类 工厂名 部门 检验员 制造部 月 日
1、缺陷位臵检查表
TJ1301型 喷漆
28 7 3
2、成品质量调查表
收音机功能调查表
日期
重缺 陷 （影 响正 常收 听） 声音小 失真严重 灵敏度太低 严重串台 严重机震 任意功能键不起作用 调谐传动机构卡死、打滑 调谐到头，造成可变电容器损 微缺 陷 坏 拉杆天线不能伸缩定位 接入耳机没有声音 任意旋钮手感不适 开关手感不适 插孔手感不适
检查表 查现象
排列图 示重点
鱼骨图 析因果 散布图 看相关
层别法 看差异 直方图 看分布 控制图 管异常
一、调查表 调查表又称统计分析表，是用于收集数据的规范化表格。 即把产品可能出现的情况及其分类预先列成统计调查表，则检查产品 时只需在相应分类中进行统计，并可从调查表中进行粗略的整理和简单的 原因分析，为下一步的统计分析与判断质量状况创造良好条件。 常用的检查表有：
随机抽样
指总体中每一个个体都有同等可能的机会被抽到。这种抽样方法 事先不能考虑抽取哪一个样品，完全用偶然方法抽样，常用抽签 或利用随机数表来抽取样品以保证样品代表性。
抽样
分层抽样
分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分 层，然后在各层中按照随机原则抽取样本。分层抽样可以减少层 内差异，增加样本的代表性。
一批数据的分布情况，可以用中心倾向及数据的分散程度来 表示，表示中心倾向的有平均值、中位值等，表示数据分 散程度的有方差、标准偏差、极差等。 样本平均值
样本中位值 样本极差 样本方差 样本标准偏差
在工作中的应用
老七种工具
• • • • • • • 调查表：收集数据 分层法：数据项目的设立 排列图：看问题的分布情况，找出主要因素。 因果图：理清思路，寻找原因。 直方图：看问题的分别情况，发现异常情况存在。 散布图：两个因素之间的关系。 控制图：稳定与否。
不良项目调查表
A-05 零件代号（名称） 工序 最终检验 检验总数 检查方式 检查日期 2005.4.3 加工单位 1车间1工 段 05-3-1 1585（件） 生产批号 全数检验 检查者 张迎
检验记录
不合格种类 表面缺陷 裂纹 加工不良
小计（件） 36 30 6
形状不良 其他
总计
15 11
98
不合格原因调查表
设 备 工 人 周一 上午 下午 上 午 二 下 上 午 午 三 下 午 上 午 四 下 午 上午 周五 下午 合计
A
甲 B
Δ
… … … …
… … …
…
…
…
… × × … … 19 …… …… 14 … …
…
…
…
乙
A B
… … … … … …
… … 16
… … 14
C类：90～100%。这一区间内影响产品质量的因素是一般因 素（次要的多数）。 A类因素是重点解决对象。
件 80 70 60 50 40
频 数
97.3
94.6
累 计 百 分 数
%
100
85.0
67.2 31 50 42.5
30 20 10 0
18
13 7 2 2
油 污
裂 纹
油 漆
电 镀
变 形
其 他
抽样
样本
系统抽样
又叫机械随即抽样，是在时间和空间上按一定间隔从总体中抽取 样本的一种方法。
例，从具有1000个个体的总体中抽取50个个体。 1， 2， ……. K
K+ 1， K+2，
……..，
2K
3K
2K + 1， 2K+2， ……..， 直到 N为止
4、数据整理和统计
抽样的目的是通过样本来反映总体。 在质量管理中，常常将测试的样本数据，通过整理加工，找 出它们的特性，从而推断总体的变化规律、趋势和性质。
11
3 4 7 2 10 17
13
3 9 10 9 19 31
பைடு நூலகம்
结论：
B厂 ↔ 工人甲
A厂
丙
合计
↔
工人乙
小计
19
23
27
50
三、排列图（主次因素图、帕累托图或ABC分析 法）
是为寻找主要问题或影响质量的主要因素所使用 的图。它是由两个纵坐标、一个横坐标、几个高低顺 序一次排列的长方形和一条累计百分比曲线所组成的 图。 排列图是根据“关键的少数和次要的多数”的原 理而制作的。也就是将影响产品质量的众多影响因素 按其对质量影响程度的大小，用直方图形顺序排列， 从而找出主要因素。它建立在帕累托原理的基础上， 通过区分最重要的与较次要的项目，可以用最少的努 力获取最佳的改进效果。 作用：找出影响产品质量的主要因素。
听 ）
小 计 31
丯
4 任一旋钮手感不适 微 缺 陷 开关手感不适 插孔手感不适 其他 小 计 正 丯 リ
川
5 4 2 3 14
注：总计缺陷数：91 个；缺陷率：21.5%
3、不良品检查表
不良品是指产品生产过程中不符合图纸、工艺规程和技 术标准的不合格品和缺陷品的总称。 不良品检查表有： 不良品统计管理记录卡 不良项目调查表 不良原因调查表
轻 缺 陷 （ 能 收
指示灯不亮 电池弹簧卡松紧不合适 特殊（外壳划伤） 其他
丯 リ 正正 丯 正
4 2 14 5
重 缺 陷 （ 影 响 正 常 收 听 ）
灵敏度太低 严重串台 严重机震 任一功能健不起作用 调 谐 传 动 机构 卡 死 、 打 滑 调 谐 过 头 是可 变 电 容 损 坏 拉杆天线不能伸缩定位 接入耳机没有声音 特殊（ 其他 小 计 ） 正 正 丨 11 46 リ 2 正丨 6 正正 リ 12
按操作者分层
按操作者分层数据 操作者 甲 乙 漏油数 6 3 不漏油数 13 9 漏油发生率（%） 32 25
丙
小计
10
19
9
31
53
38
• 结论：工人乙的操作方法漏油发生率比较低
按协作厂分层
按协作厂分层数据 协作厂 A厂 B厂 小计 漏油数 9 10 19 不漏油数 漏油发生率（%） 14 17 31 39 37 38
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
综合分层
综合分层数据
工厂
A 甲 乙 漏油数 6 B 0 合计 6
不漏油数
漏油数 不漏油数 漏油数 不漏油数 漏油数 不漏油数
2
0 5 3 7 9 14
• 排列图又叫帕累托图（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。
20%人占有80%的财富
20世纪40年代，Joseph Juran博士发现了一条各领域通用的 原则，他把它叫做“vital few and trivial many”，这 条原则指出20%的事情常常对80%的结果负责(20 percent of something always are responsible for 80 percent of the results)。 二八法则的其他例子：
统计基本概念
1、数据的分类： 计数型数据：只能取一组特定的数值，如：人数、 件数、缺陷点数等，而不能取这些数值之间的 数值或这些数值间的比值(如不合格品率)。 计量型数据：用各种计量仪器测出，以数值形式 表现的测量结果，取给定范围内的任何一个可 能的数值，如：长度、重量、时间、温度等。