品质7大手法.
QC品管七大手法与质量管理八大原则
QC品管七大手法与质量管理八大原则七大手法：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图一、检查表检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出，然后定期或不定期的逐项检查,并将问题点记录下来的方法，有时叫做查检表或点检表。
例如:点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S活动检查表、工程异常分析表等。
1组成要素①确定检查的项目；②确定检查的频度;③确定检查的人员.2、实施步骤①确定检查对象;②制定检查表；③依检查表项目进行检查并记录;④对检查出的问题要求责任单位及时改善；⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认；⑥定期总结，持续改进。
二、层别法层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类，将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组，加以层别.层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用，也可单独使用.例如：抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。
实施步骤:①确定研究的主题;②制作表格并收集数据；③将收集的数据进行层别；④比较分析,对这些数据进行分析,找出其内在的原因，确定改善项目。
三、柏拉图柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。
它可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图,又因为柏拉图的排序识从大到小，故又称为排列图。
1、分类1）分析现象用柏拉图：与不良结果有关，用来发现主要问题。
A品质：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等；B成本：损失总数、费用等;C交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等；D安全:发生事故、出现差错等.2）分析原因用柏拉图：与过程因素有关，用来发现主要问题。
A操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况等;B机器:设备、工具、模具、仪器等；C原材料：制造商、工厂、批次、种类等；D作业方法：作业环境、工序先后、作业安排等.2、柏拉图的作用①降低不良的依据；②决定改善目标，找出问题点；③可以确认改善的效果。
质量管理的七大手法
质量管理的七大手法质量管理是企业生产经营中的重要环节，它关系到产品质量和企业形象的提升。
为了有效地进行质量管理，我们可以采用七大手法，以确保产品质量的稳定和优良。
下面将详细介绍这七大手法。
1. PDCA循环法PDCA循环法是质量管理中最基础的手法之一，它由四个阶段组成：计划（Plan）、实施（Do）、检查（Check）和行动（Action）。
通过不断循环执行这四个阶段，可以持续改进质量管理体系，不断提高产品的质量水平。
2. 六西格玛法六西格玛法是一种以减少变异、提高质量为目标的管理方法。
它通过对各个环节的数据收集、分析和改进，以降低缺陷率和提高产品质量。
六西格玛法注重数据驱动的决策和过程改进，以确保产品质量的稳定性和可预测性。
3. 故障模式与影响分析法（FMEA）FMEA是一种通过分析潜在故障模式及其对产品性能的影响来预防故障的方法。
它通过对各个环节进行系统性的故障分析，找出潜在问题并采取相应措施，以减少故障的发生和影响，提高产品的可靠性和质量。
4. 统计过程控制（SPC）SPC是一种通过对过程数据的收集和分析，以及对过程稳定性的监控来实现质量控制的方法。
它通过建立合理的过程控制限制，及时发现和纠正过程中的变异，以确保产品质量在可接受范围内。
5. 直观化管理直观化管理是通过可视化手段，将企业的质量管理信息以图表、图形等形式展示出来，以便于管理人员和员工的理解和分析。
直观化管理可以帮助发现问题、分析原因并采取相应措施，提高质量管理的效果。
6. 5S管理5S管理是一种通过整理、整顿、清扫、清洁和素养的方式，改善工作环境和工作习惯，提高工作效率和产品质量的方法。
通过5S管理，可以减少浪费、降低差错率，提高工作效率和质量。
7. 品质环境管理品质环境管理是一种通过营造良好的工作环境和氛围，培养员工的质量意识和责任心，提高产品质量的方法。
通过建立质量文化、加强培训和激励机制等措施，可以提高员工对质量的重视程度，从而提高产品的质量水平。
品管七大手法完整
02
七大手法详解
流程分析图
总结词
通过流程图展示工作流程和步骤，帮助分析流程中的问题。
详细描述
控制图是一种用于过程控制和监控的工具。 通过将实际数据绘制在图表上并与控制限进 行比较，可以及时发现异常值并采取相应的 措施进行调整和控制。控制图可以帮助保持 过程的稳定性和可靠性，提高生产效率和产
品质量。
03
七大手法应用场景
流程分析图应用场景
总结词
流程分析图用于描述一个过程或系统的运作流程，帮助企业了解整个流程的运作情况， 找出潜在的问题和改进点。
目的与意义
• 品管七大手法的目的是通过科学的方 法，对品质管理中的数据进行收集、 整理、分析和解释，以解决品质问题， 提高产品和服务的质量。这些手法有 助于企业识别和解决生产过程中的问 题，降低不良率，提高生产效率和客 户满意度。
发展历程
品管七大手法的发展历程可以追溯到20世纪50年代的日本。当时，日本企业面临着一系列品质管理方面的问题，为了解决这 些问题，一些质量管理专家和学者开始研究并开发新的品质管理工具和方法。经过多年的实践和改进，品管七大手法逐渐形 成并被广泛应用。随着全球化的推进，这些手法也被引入到其他国家和地区，成为品质管理领域的重要工具。
品管七大手法
目录
• 定义与概述 • 七大手法详解 • 七大手法应用场景 • 七大手法实施步骤 • 七大手法实施注意事项
01
定义与概述
定义
品质管理七大手法
品质管理七大手法
1、质量计划：根据客户要求，制定出质量管理的计划，将质量管理的规则和程序纳入质量计划中，以确保质量管理的有效实施。
2、质量控制：在生产过程中，采用合理的技术手段，对产品的质量进行检验和控制，以保证产品质量的稳定性。
3、质量检查：在质量控制的基础上，采用合理的技术手段，对产品的质量进行检验，以确保产品质量符合要求。
4、质量审核：对质量控制和质量检查的结果进行审核，以确保质量管理有效实施。
5、质量分析：对质量控制、质量检查和质量审核的结果进行分析，以找出质量问题的根源，确定改进措施。
6、质量改进：根据质量分析的结果，采取有效的改进措施，以提高产品质量。
7、质量保证：采取有效的技术手段，确保产品的质量能够满足客户的要求，以及确保产品质量的稳定性。
品管七大手法培训
品管七大手法培训
第21页
月費用支出分析（排列图）
二. 排列图
4.案例分析
品管七大手法培训
第22页
对观察到现象或所搜集数据，按照它们共同特征加 以分类、统计一个分析方法。即为了区分各种不一样原 因（部门、人员、工作方法、设备、地点等）对结果影 响，而以个别原因为主，分别统计分析一个方法。是一 种轻易观察，有效掌握事实最有效、最简单方法。
3.确认改进效果（改进前、后之比较）：
作为降低不良依据：想降低不良率，先绘柏拉图看看. 真正影响不良 大原因只2～3项而已，只要对2～3项主要原因把握住，整个不良原因 就减掉大半了。
2. 决定改进目标，找出问题点： 柏拉图分析并不限于“不合规格”不良，任何工厂问题都可应用柏 拉图分析，比如： （1）修理件数、费用、时间。 （2）客诉件数、处理时间及费用。 （3）不良品数及所损失金额。
破损
1
1
1
2
1
6
反向
1
0
1
1
1
4
其它
1
2
3
2
1
9
Total
29
21
19
16
15
100
二. 排列图
3.做法与步骤:
品管七大手法培训
第17页
不良项目
不良拥有率
累计不良率
短路
41.5%
41.5%
空焊
27.0%
68.5%
撞件
12.5%
81.0%
破损
6.0%
87.0%
反向
4.0%
91.0%
其它
9.0%
100.0%
一. 鱼骨图
品质七大手法及8D报告
品管七大手法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。
其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。
组织性的质量管理方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法，它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容有制定质量方针，建立质量保证体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进行质量诊断等。
统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，现在这些方法可大致分为以下三类。
（1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。
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（或叫品管七大手法）。
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。
（2）中级统计管理方法：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。
这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。
（3）高级统计管理方法：包括高级实验计划法、多变量解析法。
这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。
这里就概要介绍常用的初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”。
（一）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。
品质管理七大手法
技巧：
• 选择合适的统计方法：根据生产过程特性和实际问题选择合适的统计方法
• 定期监控生产过程：定期对生产过程进行监控，及时发现异常情况
• 关注关键指标：关注对产品质量影响较大的关键指标
统计过程控制在品质管理中的实际应用
01
预防质量问题：通过统计过程控制，及时发现生产过程中的异常情况，预防质量问题
• QFDC分析：分析产品特性与客户需求的关系
• 分析客户需求：了解客户对产品的需求和期望
• OMNOVA分析：确定关键品质特性
• 确定品质目标：根据产品特性和客户需求制定品质目标
• 矩阵图分析：绘制品质特性与客户需求的关系图
• 制定改进措施：针对品质目标制定改进计划并执行
品质功能展开在品质管理中的实际效果
质量问题的根
本原因
制定改进措施：
根据数据分析
结果，制定针
对性的改进措
施
01
02
03
05
品管手法四：品质功能展开
品质功能展开的定义与目的
定义：通过分析产品特性与客户需求，提高产品质量
目的：提高产品品质、满足客户需求、增强市场竞争力
品质功能展开的实施步骤与方法
步骤：
方法：
• 确定产品特性：分析产品的功能、性能、外观等方面
技巧：
• 选择合适的数据分析方法：根据实际问题选择合适的统计方法
• 关注重要指标：关注对产品质量影响较大的关键指标
• 定期分析数据：定期对数据进行分析和总结，以便及时发现问题
数据搜集与分析在品质管理中的实际应用
发现质量问题：
通过数据分析，
发现生产过程
中的质量问题
常用品质管理七大手法
常用品质管理七大手法1. 适应机制适应机制是一种常用的品质管理手法，旨在使产品或服务能够适应市场需求的变化。
在适应机制中，品质管理团队会密切关注市场趋势和竞争对手的动态，及时调整产品或服务的设计、制造和交付流程，以满足客户需求的变化。
适应机制的核心思想是灵活性和敏捷性。
品质管理团队应该具备快速反应的能力，能够在短时间内对市场变化做出调整。
这要求品质管理团队具备良好的沟通和协作能力，能够与研发、生产、供应链等各个部门紧密合作，快速反应市场需求的变化。
适应机制可以通过市场调研、竞争分析、客户反馈等手段来实施。
品质管理团队可以通过收集和分析这些数据，了解市场的需求和趋势，并相应地调整产品或服务的设计和制造流程，以提高产品或服务的品质。
2. 统计分析统计分析是一种常用的品质管理手法，通过收集和分析数据来评估产品或服务的品质水平。
统计分析可以帮助品质管理团队了解产品或服务的关键指标，并通过合理的数据分析和解释，找出存在的问题和改进的方向。
在统计分析中，品质管理团队可以使用各种统计工具和方法，如流程控制图、直方图、散点图、相关分析等，来识别、测量和分析产品或服务的品质。
这些统计工具和方法可以帮助品质管理团队了解产品或服务的变异性、趋势性和关联性，从而有针对性地进行改进和控制。
统计分析要求品质管理团队具备较强的数据分析和统计方法的应用能力。
团队成员应该具备良好的数学和统计基础知识，能够熟练地使用统计软件进行数据分析和统计建模。
3. 故障模式与效果分析（FMEA）故障模式与效果分析（FMEA）是一种常用的品质管理手法，用于识别和评估潜在故障模式及其对产品或服务的影响。
FMEA可以帮助品质管理团队在设计和制造阶段，定位和解决潜在的故障风险，以减少故障和质量问题的发生。
在FMEA中，品质管理团队通过对产品或服务的各个环节和组成部分进行分析，识别可能的故障模式和影响，并根据其严重性、频率和检测能力，确定相应的风险级别。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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、控制图一、检查表检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出,然后定期或不定期的逐项检查,并将问题点记录下来的方法,有时叫做查检表或点检表。
例如:点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S 活动检查表、工程异常分析表等。
1、组成要素①确定检查的项目;②确定检查的频度;③确定检查的人员。
2、实施步骤①确定检查对象;②制定检查表;③依检查表项目进行检查并记录;④对检查出的问题要求责任单位及时改善;⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认;⑥定期总结,持续改进。
二、层别法层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类,将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组,加以层别。
层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用,也可单独使用。
例如:抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。
实施步骤:①确定研究的主题;②制作表格并收集数据;③将收集的数据进行层别;④比较分析,对这些数据进行分析,找出其内在的原因,确定改善项目。
三、柏拉图柏拉图的使用要以层别法为前提,将层别法已确定的项目从大到小进行排列,再加上累积值的图形。
它可以帮助我们找出关键的问题,抓住重要的少数及有用的多数,适用于记数值统计,有人称为ABC图,又因为柏拉图的排序识从大到小,故又称为排列图。
1、分类1分析现象用柏拉图:与不良结果有关,用来发现主要问题。
A品质:不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等;B成本:损失总数、费用等;C交货期:存货短缺、付款违约、交货期拖延等;D安全:发生事故、出现差错等。
2分析原因用柏拉图:与过程因素有关,用来发现主要问题。
A操作者:班次、组别、年龄、经验、熟练情况等;B机器:设备、工具、模具、仪器等;C原材料:制造商、工厂、批次、种类等;D作业方法:作业环境、工序先后、作业安排等。
2、柏拉图的作用①降低不良的依据;②决定改善目标,找出问题点;③可以确认改善的效果。
3、实施步骤①收集数据,用层别法分类,计算各层别项目占整体项目的百分数;②把分好类的数据进行汇总,由多到少进行排列,并计算累计百分数;③绘制横轴和纵轴刻度;④绘制柱状图;⑤绘制累积曲线;⑥记录必要事项⑦分析柏拉图要点:A柏拉图有两个纵坐标,左侧纵坐标一般表示数量或金额,右侧纵坐标一般表示数量或金额的累积百分数;B柏拉图的横坐标一般表示检查项目,按影响程度大小,从左到右依次排列;C绘制柏拉图时,按各项目数量或金额出现的频数,对应左侧纵坐标画出直方形,将各项目出现的累计频率,对应右侧纵坐标描出点子,并将这些点子按顺序连接成线。
4、应用要点及注意事项①柏拉图要留存,把改善前与改善后的柏拉图排在一起,可以评估出改善效果;②分析柏拉图只要抓住前面的2~3项九可以了;③柏拉图的分类项目不要定得太少,5~9项教合适,如果分类项目太多,超过9项,可划入其它,如果分类项目太少,少于4项,做柏拉图无实际意义;④作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时,柏拉图就失去意义,与柏拉图法则不符,应从其它角度收集数据再作分析;⑤柏拉图是管理改善的手段而非目的,如果数据项别已经清楚者,则无需浪费时间制作柏拉图;⑥其它项目如果大于前面几项,则必须加以分析层别,检讨其中是否有原因;⑦柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策,但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时,或者即使解决但花费很大,得不偿失,那么可以避开第一位项目,而从第二位项目着手。
四、因果图所谓因果图,又称特性要因图,主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系,通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决,是一种用于分析品质特性(结果与可能影响特性的因素(原因的一种工具。
又称为鱼骨图。
1、分类1追求原因型:在于追求问题的原因,并寻找其影响,以因果图表示结果(特性与原因(要因间的关系;2追求对策型:追求问题点如何防止、目标如何达成,并以因果图表示期望效果与对策的关系。
2、实施步骤①成立因果图分析小组,3~6人为好,最好是各部门的代表;②确定问题点;③画出干线主骨、中骨、小骨及确定重大原因(一般从5M1E即人Man、机Machine、料Material、法Method、测Measure、环Environment六个方面全面找出原因;④与会人员热烈讨论,依据重大原因进行分析,找到中原因或小原因,绘至因果图中;⑤因果图小组要形成共识,把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识;⑥记入必要事项3、应用要点及注意事项①确定原因要集合全员的知识与经验,集思广益,以免疏漏;②原因解析愈细愈好,愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法;③有多少品质特性,就要绘制多少张因果图;④如果分析出来的原因不能采取措施,说明问题还没有得到解决,要想改进有效果,原因必须要细分,直到能采取措施为止;⑤在数据的基础上客观地评价每个因素的主要性;⑥把重点放在解决问题上,并依5W2H的方法逐项列出,绘制因果图时,重点先放在“为什么会发生这种原因、结果”,分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”;Why——为何要做?(对象What——做什么?(目的Where——在哪里做?(场所When——什么时候做?(顺序Who——谁来做?(人How——用什么方法做?(手段How much——花费多少?(费用⑦因果图应以现场所发生的问题来考虑;⑧因果图绘制后,要形成共识再决定要因,并用红笔或特殊记号标出;⑨因果图使用时要不断加以改进。
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。
六、直方图直方图是针对某产品或过程的特性值,利用常态分布(也叫正态分布的原理,把50个以上的数据进行分组,并算出每组出现的次数,再用类似的直方图形描绘在横轴上。
1、实施步骤1收集同一类型的数据;2计算极差(全距R=Xmax-Xmin;3设定组数K:K=1+3.23logN数据总数50~100100~250250以上组数6~107~1210~204确定测量最小单位,即小数位数为n时,最小单位为10-n; 5计算组距h,组距h=极差R/组数K;6求出各组的上、下限值第一组下限值=Xmin-测量最小单位10-n/2第二组下限值(第一组上限值=第一组下限值+组距h;7计算各组的中心值,组中心值=(组下限值+组上限值/2; 8制作频数表;9按频数表画出直方图。
2、直方图的常见形态与判定1正常型:是正态分布,服从统计规律,过程正常;2缺齿型:不是正态分布,不服从统计规律;3偏态型:不是正态分布,不服从统计规律;4离岛型:不是正态分布,不服从统计规律;5高原型:不是正态分布,不服从统计规律;6双峰型:不是正态分布,不服从统计规律;7不规则型:不是正态分布,不服从统计规律。
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:③使用控制图做工序管理时,应首先确定合理的控制界限:④控制图上的点有异常状态,应立即找出原因,采取措施后再进行生产,这是控制图发挥作用的首要前提;⑤控制线不等于公差线,公差线是用来判断产品是否合格的,而控制线是用来判断工序质量是否发生变化的;⑥控制图发生异常,要明确责任,及时解决或上报。
制作控制图时并不是每一次都计算控制界限,那么最初控制线是怎样确定的呢?如果现在的生产条件和过去的差不多,可以遵循以往的经验数据,即延用以往稳定生产的控制界限。
下面介绍一种确定控制界限的方法，即现场抽样法，其步骤如下：①随机抽取样品 50 件以上，测出样品的数据，计算控制界限，做控制图；②观察控制图是否在控制状态中，即稳定情况，如果点全部在控制界限内．而且点的排列无异常，则可以转入下一步；③如果有异常状态，或虽未超出控制界限，但排列有异常，则需查明导致异常的原因，并采取妥善措施使之处在控制状态，然后再重新取数据计算控制界限，转入下一步；④把上述所取数据作立方图，将立方图和标准界限(公差上限和下限相比较，看是否在理想状态和较理想状态，如果达不到要求，就必须采取措施，使平均位移动或标准偏差减少，采取措施以后再重复上述步骤重新取数据，做控制界限，直到满足标准为止。