产品质量缺陷排列图
排列图1
制表：张秀丽
制表时间：2012年1月
五、排列图的画法
名称 总装 油漆 电气 加工 防护 包装 铸件 其它
频数 25 16 3 2 2 2 2 3
六、典型排列图案例
★实例1：某车型车身异响质量缺陷9\10\11月产品检测结果
***车车身异响质量缺陷统计表2005.12
月份
9
10
11
统计数量 200
97% 99.4% 100%
典型案例剖析
公司要求
生产现状
XXX机床床身合格率≥ 95%
频数(个)
累计百分比%
87.5% 95.8%
79.1% 66.6% ● ●
●
100%
15
54.1% ●
80%
●
10
29.1%
60%
7● 6
40%
5
33
21 2
20%
0
0
小组选题
提高XXX机床床身导轨精度合格率
现状调查1：对2011年1~3月生产的床身抽样进行问题汇总
率）和累计比率（累计频率）； • 以左侧纵坐标为频数，横坐标按频数从大到小用条状块
依次排列；以右侧纵坐标为累计频率，绘制累计频率曲 线。 • 找出主要因素。按累计百分比将影响因素分为三类：
0～80%为A类因素，主要因素； 80%～90%为B类因素，次要因素； 90%～100%为C类因素，一般因素。
二、制作排列图的注意要点
2
液压箱噪音
105
3
快速箱异响
27
4
Y向丝杠噪音
12
5
其他噪音
9
453
66.1% 89.2% 95.4% 98.0% 100.0%
质量管理工具-统计方法-排列图因果图
TS16949推进宣传(八)---常用统计分析方法介绍（一）----排列图、因果图一、排列图排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家帕雷托（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具.1.排列图的画法排列图制作可分为5步:(1)确定分析的对象排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等.(2)确定问题分类的项目可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。
(3)收集与整理数据列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。
最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。
(4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi(1)式中，f为各项目发生频数之和。
(2)(5)画排列图排列图由两个纵坐标，一个横坐标，几个顺序排列的矩形和一条累计频率折线组成。
如图1所示为一排列图实例。
2.排列图用途(1)确定主要因素、有影响因素和次要因素根据排列图可以确定质量问题的主要因素：累计频率Fi在0-80%左右的若干因素。
是影响产品质量的主要因素，如图中焊缝气孔和夹渣。
主要因素个数一般为1-2个，最多不超过３个。
根据排列图可以确定质量问题的有影响因素：累计频率Fi在80-95%左右的若干因素。
它们对产品质量有一定影响，称为有影响因素。
根据排列图可以确定质量问题的次要因素：累计频率Fi在95-100%左右的若干因素，其对产品质量仅有轻徽影响，称为次要因素。
(2)抓主要因素解决质量问题将质量影响因素分类之后，重点针对1-2项主要因素进行改进提高，以解决质量问题。
掌握QC手法之排列图运用技巧：从数据收集到解决问题
掌握QC手法之排列图运用技巧：从数据收集到解决问题一、QC排列图简介QC排列图（Quality Control Pareto Chart）是一种常用的质量管理工具，可以帮助企业梳理质量问题的重要性，找出问题症结，并针对性地制定改进措施，以提高产品和服务的质量。
QC排列图适用于各种行业及领域，如制造业、服务业、医疗保健等。
通过使用QC排列图，企业可以迅速识别工作流程中的问题，及时储存、分析和使用它们。
QC排列图的主要作用是将问题分解成更小的组件，并确定最引发问题的原因。
QC排列图可以将问题按照发生频率和重要程度排序，并将问题进行分组，帮助管理者找到目标问题，进而采取有效措施来解决问题。
QC排列图的制作可以通过几个简单的步骤来完成，具有易于学习的优点，可以使管理者迅速了解问题的整体情况。
与其他质量管理工具相比，QC排列图应用范围比较广，灵活性较强，制作简单易于掌握，可以帮助管理者快速找到问题，尤其擅长对多维数据的分析。
同时，由于QC排列图可以将问题归并成最重要和最需要注意的问题，因此该工具的作用相对于其他工具更加直接。
二、数据采集和整理在制作QC排列图之前，需要进行数据采集和整理。
数据采集和整理是QC排列图制作的重要环节，准确的数据可以为制作QC排列图奠定基础。
1. 数据收集方式和工具的选择数据采集最常见的方式是通过问卷调查、访谈等方式收集。
除此之外，也可以通过计算机系统或者机器采集收集数据，通过数据挖掘技术进行数据提取、筛选。
数据收集工具的选择可以根据采集的数据种类和目的而定。
常见的数据收集工具有问卷、调查表、电子表格等，其目的是收集数据，并将数据转换为数字形式，便于在软件中进行分析和整理。
2. 数据预处理和清洗在进行数据采集后，需要对数据进行预处理和清洗。
数据预处理是为了整理数据，使其更加有序，便于后面使用。
数据清洗是为了将数据清除错误、重复和无效数据。
数据预处理和清洗包括以下内容：-数据转换：将数据转化为数字，使其能够在计算机软件中进行计算。
质量信息控制程序
文件制修订记录1.0目的及时收集统计和分析军工产品和服务的质量信息，满足相关法律法规和顾客的要求。
2.0范围来自监视和测量的结果以及质量管理体系运行绩效有关的数据信息，适用于质量管理体系实施中质量信息的控制。
3.0职责3.1财务处负责收集质量成本信息。
3.2资产与条件保障处负责收集采购产品情况信息及供方有关信息。
3.3各科研管理部门负责收集顾客需求信息、顾客满意度信息、科研生产研制进度及科研成果信息。
3.4保密办公室负责指导质量信息保密处理3.5质量办是质量信息的归口管理部门，负责全院质量信息的收集、处理、传递、贮存和分析利用。
3.6项目负责人负责收集研制、生产过程中不合格品、产品交付验收信息等。
3.7各部门负责管理职责内有关质量信息的收集、处理、传递、贮存和分析利用，并传递给质量办。
4.0程序4.1各部门可以参照下表收集相关数据：A）审核不符合项分布；B）顾客满意监视及顾客抱怨提出的不足；C ）过程和产品的特性及趋势，包括采取纠正措施的机会；D ）供方产品；E ）与质量体系有关的财务活动；F ）绩效考评；G ）风险与机遇识别、应对；H ）航天产品质量信息表（发生时，归零评审当月提交）； I ）装备质量状况季度报告；4.3各部门应识别对每一个过程的控制方法，包括确定可能采取的统计技术。
4.3.1对于采用的分析方法，策划时明确： A ）采用的分析方法的应用领域或控制对象； B ）应用分析方法的人员或职责； C ）应用的频次及数据/信息采集规定； D ）数据/信息的应用与分析； E ）异常问题的报告与处理。
4.3.2策划时上述内容可在作业文件（或质量保证大纲）中予以确定； 4.4采用的数据/信息分析方法包括百分率、平均值、分布图、排列图、因果图、水平对比法等。
例如产品质量缺陷统计分析可参照以下步骤： 4.4.1列表统计，参照表1予以归类计算：表1产品缺陷统计表季度部门： 统计人： 日期：4.4.2将计算结果形成排列图，见图1。
第三章 质量管理的基本方法
27
6、计算组中值 MP i
MP i =
LB i + UB 2
i
7、绘制频数分布表并进行统计频数 8、累加求出各组频数 9、求出累计频数 9 求出累计频数
28
14
实例：建立完整的频数分布表（接上例）
n=50，故根据经验值表可取k=7 数据中的最大值1180，最小值545 ， 则极差为R=635 组别 频数 组中值 组距CI=R/k=635/7=90.71, 组距CI R/k 635/7 90 71 545--636 6 因为数据中没有小数， 636--727 4 并为计算方便我们可取 727--818 13 CI=91
8
4
三、排列图
1、排列图的起源 2、排列图的作用 3、排列图的绘制 4、排列图中的累计曲线 5、分级的排列图
9
80/20 原则:
80% 的质量问题是由 20% 的原因引起的
Vital few
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
Vital f Vi l few and d Trivial many
Trivial many
A
B C
D
E
F
G
H
I
10
5
如何绘制排列图
1. 确定数据类别 2. 2 确定数据收集时间 3. 统计频数 4. 排序 5. 绘制X轴、Y轴 6. 绘制条柱 7. 增加标示
11
案例
焊接接头缺陷调查表如表所示。
序号 1 2 3 4 5 6 缺陷类型 虚焊 夹渣 过烧 焊料不饱满 漏焊 其他 总计 频数 45 32 12 6 3 2 100 频率 0.45 0.32 0.12 0.06 0.03 0.02 1.00 累积频率 0.45 0.77 0.89 0.95 0.98 1.00
质量直方图与排列图法描述
统计过程控制（SPC）与休哈特控制图(四)第八章排列图法和因果图法一、排列图法（一）什么是排列图排列图是为寻找主要问题或影响质量的主要原因所使用的图。
它是由两个纵坐标、一个横坐标、几个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成的图。
它的基本图形,见图9-1。
排列图又称帕累托图。
最早是由意大利经济学家帕累托用来分析社会财富的分布状况。
他发现少数人占有着绝大多数财富，而绝大多数人却占有少量财富处于贫困的状态。
这种少数人占有着绝大多数财富左右社会经济发展的现象，即所谓“关键的少数、次要的多数”的关系。
后来，美国质量管理专家米兰，把这个“关键的少数、次要的多数”的原理应用于质量管理中，便成为常用方法之一（排列图），并广泛应用于其它的专业管理。
目前在仓库、物资管理中常用的ABC分析法就出自排列图的原理。
（二）排列图的作图法1．搜集数据搜集一定时期的质量数据，按不同用途加以分层、统计。
以某卷烟厂卷烟车间成品抽样检验时外观质量不合格品项目调查表中的数据为例（表9-1）。
2．作缺陷项目统计表为简化计算和作图，把频数较少的油点、软腰和钢印三次缺陷合并为“其它”项，其频数为37。
（1）把各分层项目的缺陷频数，由多到少顺序填入缺陷项目统计表，“其他”项放在最后,见表9-1。
（2）按表9-1的表头计算累计频数和累计百分比。
并填入统计表9-2中。
3．绘制排列图绘制排列图的步骤如下：（1）画横坐标，标出项目的等分刻度。
本例共七个项目。
按统计袤的序号，从左到右，在每个刻度间距下填写每个项目的名称，如空松、贴口、......、其它。
如图9-2。
（2）画左纵坐标，表示频数（件数、全额等)。
确定原点为0和坐标的刻度比例，并标出相应数值，本例为100、200、300等等。
（3）按频数画出每一项目的直方图形，并在上方标以相应的项目频数。
如空松458、贴口297等。
（4）画右纵坐标表示累计百分比。
画累计百分比折线，可用两种方法。
两图一表在实践中的应用
因果图、排列图及调查表在实践中的应用“两图一表”指因果图、排列图和调查表，它是解决质量问题的常用统计分析工具，其特点是直观、简单、实用、有效，能够为企业质量改进和质量管理提供依据。
一、因果图
因果图又名鱼刺图，是日本质量管理专家石川馨所创，通常结合头脑风暴法,找到影响结果的各种特性因素，确定因果关系，最终发现问题的根本原因，确保采取的措施正确且成效显著。
二、调查表
调查表是对特定对象收集和记录数据的一种表格形式，它适用于收集数字数据进行定量描述，也适用于收集非数字数据进行定性描述。
2.1如针对公司开发的新产品，编制顾客需求调查表，征求经销商和最终用户对“产品质量、销售价格、交付周期、产品包装、售后服务”等方面的评分及意见，相关部门收集整理后，同时结合排列图和因果图，找出问题的关键因素和根本原因，编制调查项目分析报告，供上级领导参考决策。
2.2热轧钢板表面质量缺陷调查统计表
序号缺陷项目频数（t）频率% 累计频率%
1 网裂100 50.0 50.0
2 气泡50 25.0 75.0
3 麻点23 11.5 86.5
4 瓢曲20 10.0 96.5
5 其它7 3.5 100.0
三、排列图
排列图又称主次因素分析图或帕累托图，是寻找影响工作（产品）质量主要因素的有效工具，其遵循“关键少数，次要多数”的客观规律，通常结合调查表进行应用。
一般对A区关键不合格项采取纠正措施，对B、C区一般不合格项采取预防措施，来持续改进产品质量。
举例：热轧钢板表面质量缺陷排列图：
总之，“两图一表”是基层质量管理者解决现场问题的有效工具，大力推行“两图一表”的应用，对提升管理者的分析能力、管理能力有着十分积极的作用。
质量改进常用的七种工具
质量改进常用的七种工具一、 因果图（一） 因果图的概念导致过程或产品问题的原因可能有很多因素，通过对这些因素进行全面系统地观察和分析，可以找出其因果关系。
因果图就是一种简单易行的方法。
所谓因果图，是一种用来分析质量特性（结果）与影响质量特性的因素（原因）的图。
1953年，日本东京大学教授石川馨第一次提出了因果图，所以因果图又称石川（Ishikawa）图。
在这之前，石川教授和他的助手在研究活动中用这种方法分析影响质量问题的因素，由于因果图非常实用有效，很快在日本的企业得到了广泛的应用。
现在世界上，因果图不仅仅用在解决产品质量问题方面，在其它领域也得到广泛的应用。
（二） 因果图的绘制绘制因果图不是一件轻而易举的工作，可以说质量问题能否顺利解决，绘制因果图是关键。
在介绍绘制因果图的绘制方法之前，我们用一个示例来说明因果图的结构。
1.因果图示例因果图又称特性要因图，因其形壮象鱼刺，故又称“鱼刺图”。
如图1-1所示。
图1-1有关轴颈有刀痕的因果图示例如1-2所示，由于篇幅有限，没有将影响原因具体描述，实际应用时应该描述完整、准确。
轴承磨损机床精度不够图1-22.利用逻辑推理法绘制因果图的步骤第一步，确定质量特性（结果），因果图中的“结果”可根据具体需要选择。
第二步，将质量特性写在纸的右侧，从左至右画一箭头（主骨），将结果用方框框上。
接下来，列出影响结果的主要原因作为大骨，也用方框框上。
第三步，列出影响大骨（主要原因）的原因，也就是第二层次原因，作为中骨；接着，用小骨列出影响中骨的第三层次的原因，如此类推。
第四步，根据对质量特性影响的重要程度，将认为对质量特性有显著影响的重要因素标出来。
第五步，在因果图上记录必要的有关信息。
一开始使用这种方法可能感到比较困难，这时，最好的方法就是看一看质量特性有没有波动，如果数据表明存在波动，就要想想为什么会存在波动。
当要画某个缺陷的因果图时，比如，可能会从数据中发现每周内不同的日期里，这种缺陷发生的次数有所不同，如果这种缺陷在星期一发生的次数比其它日期次多，就可以换个角度考虑，“为什么会产生缺陷？”，“为什么这种缺陷在星期一发生的次数比其它日期多？”，这样可以找出星期一与其它日期不同的原因，最终发现产生缺陷的原因。
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累计百分率% 36.21 44.83 51.72 56.90 60.69 64.48 67.59 70.34 72.76 75.17 77.59 79.66 81.72 83.45 85.17 86.55 87.93 89.31 90.34 91.38 92.41 93.10 93.79 94.48 95.17 95.86 96.21 96.55 96.90 97.24 97.59 97.93 98.28 98.62 98.97 99.31 99.66 100.00
总计
M44EP6油箱
缺陷数 105 25 20 15 11 11 9 8 7 7 7 6 6 5 5 4 4 4 3 3 3 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 290
百分率% 36.21 8.62 6.90 5.17 3.79 3.79 3.10 2.76 2.41 2.41 2.41 2.07 2.07 1.72 1.72 1.38 1.38 1.38 1.03 1.03 1.03 0.69 0.69 0.69 0.69 0.69 0.34 0.34 0.34 0.34 0.34 0.34 0.34 0.34 0.34 0.34 0.34 0.34
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38
缺陷数（只）： 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38
总计
M3M4油箱
缺陷数 23 10 9 8 6 6 6 5 4 3 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 100
百分率% 23.00 10.00 9.00 8.00 6.00 6.00 6.00 5.00 4.00 3.00 2.00 2.00 2.00 2.00 2.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
缺陷数（只）： 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
100 缺陷现象
闯光栅焊废 重力阀1焊接过深 隔热板支座3未焊 重力阀1翻浆不均匀 本体夹伤 本体杂质 传送带故障 排气管接头翻浆不均匀 本体未成形 水冷机光栅故障 本体碰伤 本体未溶料 水冷机故障 重力阀2翻浆不均匀 重力阀管1烫伤 本体变形 本体划伤 本体压伤 本体撞伤 飞边不合格 回料断料 三位管卡翻浆不均匀 三位管卡翻浆不均匀 重 缺陷现象
机械手故障 闯光栅焊废 水冷机故障 本体压变形 传送带故障 箱管对焊翻浆不均匀 本体夹伤 机械手故障 本体变形 排气管接头翻浆不均匀 箱管对焊错位 加油口烫伤 油口翻浆不均匀 本体压伤 焊接机故障 本体划伤 多功能阀烫伤 碳罐支架焊接不良 本体杂质 弹性夹烫伤 维修光栅焊废 本体粘料 多功能阀未成形 排气管开孔尺寸偏小 箱管对焊断裂 主机故障 本体碳化料 本体未溶料 弹性夹焊穿 弹性夹虚焊 弹性夹重焊 多功能阀泄漏 一位管卡焊深 油管管头不符合外形架 油管管头泄漏 油管上部削破泄露 油口破损 注油管泄漏
缺陷数 0 0
百分率%
累计百分率%
缺陷数（只）： 序号 1
2 缺陷现象
箱管对焊翻浆不均匀 总计
A94油箱
缺陷数（只）： 序号 1
3 缺陷现象
箱管对焊翻浆不均匀 总计
A94EP6油箱
缺陷数（只）： 0 序号
缺陷现象 总计
缺陷数 2 2
百分率% 100.00
累计百分率% 100.00
缺陷数 3 3
百分率% 100.00
累计百分率% 100.00
累计百分率% 23.00 33.00 42.00 50.00 56.00 62.00 68.00 73.00 77.00 80.00 82.00 84.00 86.00 88.00 90.00 91.00 92.00 93.00 94.00 95.00 96.00 97.00 98.00 99.00 100.00
120 105
100.00
100
80.00
80
60.00
60
40 2356.21
40.00
20 0
280.61625.91501.11371.7939.7839.1720.7726.4721.4621.4621.0527.0517.7412.7412.3418.3318.3318.0313.0213.0203.6209.6209.6209.6109.6109.3104.3104.3104.3104.3104.3104.3104.3104.3104.3104.30402.3.004.000
K211油箱
产品质量缺陷排列图
30 23
20
100.00 80.00 60.00
10 0
10 98
40.00
23.0100.090.008.6006.6006.6006.5005.4004.3003.2002.2002.2002.2002.2002.1001.1001.1001.1001.1001.1001.1001.1001.1001.1001.020.00.000