品质统计方法
品质七大手法统计技术

•材料 A •材料 B
•材料 B
•材料 A
•机械 甲
•机械 乙
•机械 甲
•机械 乙
•产品
•SL •SU
•A+ 甲 •B+ 甲
•A+ 乙 •B+ 乙
七、管制图(1/5)
7.1管制图的意义 管制图就是「以统计为基础计算管制界限,
并以此来区分 差异变异与正常变异图」,如下
图我们可以由此看到管制图所具有的特征。 一般表示计量的特性值,假使由稳定的工程采
五、散布图(3/3)
5.3散布图的看法 相关程度及相关方向如下图:
•Y •X
•(a)正相關(強)
•Y
•Y
•X
•X
•(b)正相關(中度) •(c)正相關(弱)
•Y
•X •(d)無相關
•Y
•X •(e)無相關
•Y
•X •(f )無相關
•Y
•Y
•Y
•X
•X
•X
•(g)負相關(強) •(h)負相關(中度) •(i)負相關(弱)
• 工作错误特性要因图
•人 •生手
•料 •材质
•多 •用量
•方法不 熟
•压力
•磨损 •快
•转速
•测
•法
•机
•工作错 误
•陈 旧
一、特性要因图(2/4)
1.2特性要因图之写法: (1)決定品质特性,框起 後, 加上横粗线。 (2)用 将大要因框起來,由箭 头的大分支加到橫粗線上。 (3)各要因再加上中小要因。 (4)圈选重要要因。
六、层别法(1/3)
6.1层别法的意义 区分原料、机械或人员等,分別收集
数据,找出各层间差异,针对差异加以 改善的方法为层别法。其主要功用,在 透过各种分类(分层),以各类收集数 据以寻找不良所在或最佳条件以改善品 质。
品检工作中的统计分析方法

品检工作中的统计分析方法在品检工作中,统计分析是一项非常重要的工作,它可以帮助我们了解产品质量的情况,找出潜在的问题,并制定相关的解决方案。
在这篇文章中,我将介绍一些常用的统计分析方法,以帮助品检工作更加高效和准确。
品检工作中常用的统计分析方法之一是均值分析。
均值是指一组数据的平均数,通过计算样本的均值,我们可以了解到产品质量的整体水平。
在品检工作中,对于某种特定的指标,例如重量、尺寸等,我们可以随机抽取一定数量的样本,并计算它们的均值。
结合产品的规格要求,判断样本均值是否在合理的范围内,从而评估产品的质量水平。
除了均值分析,方差分析也是品检工作中常用的统计分析方法之一。
方差是一组数据与其平均数之差的平方和的平均数,它可以反映数据的离散程度。
通过方差分析,我们可以比较不同样本之间的差异,从而判断产品质量是否稳定。
在品检工作中,我们可以收集不同批次或不同供应商的样本数据,然后进行方差分析。
如果不同批次或不同供应商之间的方差显著差异,则说明产品的质量存在问题,需要进行相应的调整和改进。
品检工作中还可以使用相关分析方法。
相关分析可以帮助我们研究不同变量之间的关系。
在品检工作中,我们可以收集产品的各项指标数据,并进行相关分析,以了解各项指标之间的相关性。
通过相关分析,我们可以确定影响产品质量的关键因素,并进行相应的优化。
例如,我们可能发现包装温度和产品保鲜周期之间存在着较强的正相关关系,这提示我们在包装过程中需要控制温度,以延长产品的保鲜周期。
在品检工作中还可以运用六西格玛方法。
六西格玛是一种旨在减少缺陷和提高质量的管理方法。
它基于统计方法,通过收集数据、分析数据,不断优化和改进工作流程,以提高产品质量和生产效率。
在品检工作中,我们可以应用六西格玛方法,通过对数据的收集和分析,找出导致产品缺陷的主要原因,并采取相应的纠正措施,以降低产品缺陷率和提高品质水平。
还有一种常用的统计分析方法是假设检验。
假设检验可以帮助我们评估样本数据是否支持某个假设。
品质数据分析的关键技巧和方法

品质数据分析的关键技巧和方法品质数据分析是一种通过收集和分析数据来评估产品或服务的质量和效能的方法。
在现代商业环境中,有效的品质数据分析对于企业的成功至关重要。
本文将探讨品质数据分析的关键技巧和方法,以帮助企业提高产品和服务的质量。
1. 确定关键数据指标在进行品质数据分析之前,首先需要确定关键数据指标(Key Performance Indicators,简称KPIs)。
这些指标可以帮助你了解产品或服务的关键特征和表现。
通过明确这些指标,你可以集中精力分析和改进与这些指标相关的数据。
2. 收集高质量的数据品质数据分析的结果只能尽精确和可靠程度取决于数据的质量。
因此,在进行数据分析之前,请确保你收集到的数据准确、完整且可靠。
使用科学的方法和工具来收集数据,并确保数据的采集过程符合规范和标准。
3. 使用统计工具和技术统计工具和技术是品质数据分析的重要组成部分。
通过使用这些工具和技术,你可以从大量的数据中提取有意义的信息并做出准确的决策。
常用的统计工具和技术包括描述统计、抽样方法、假设检验和回归分析等。
了解并掌握这些工具和技术将帮助你更好地分析品质数据。
4. 进行趋势分析和挖掘潜在问题品质数据分析不仅仅是对当前数据的分析,还应该对数据的趋势进行分析和预测。
通过分析数据的趋势,可以发现潜在的问题和改进的机会。
例如,如果某个产品的投诉率在过去几个月内呈上升趋势,那么可能存在质量问题需要解决。
5. 利用质量管理工具质量管理工具是一些标准化的方法和技术,用于帮助企业改进其产品和服务的品质。
例如,流程图、帕累托图、因果图等。
这些工具可以帮助你更好地理解品质数据,识别问题的根源,并制定解决方案。
6. 进行持续改进品质数据分析应该是一个持续的过程,而不是一次性的事件。
通过持续地分析和监控品质数据,你可以追踪改进的效果并及时作出调整。
了解产品和服务的质量状况是公司持续改进的基础,通过不断地优化和创新,企业可以保持竞争优势。
品质七大手法及8D报告[总结]
![品质七大手法及8D报告[总结]](https://img.taocdn.com/s3/m/7bd7197ef4335a8102d276a20029bd64793e6241.png)
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7大手法

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。
品质统计管理(质量统计管理)矩阵数据分析法解析

品质统计管理(质量统计管理)矩阵数据分析法解析目录01 .矩阵数据分析法 (3)1 .定义: (3)2 .主要方法: (3)3 .应用时机: (3)4 .适用范围: (3)5 .矩阵数据解析法的做法: (4)6 .注意事项: (4)7 .案例: (4)02 .总则: (5)03 .新七大工具包括: (5)01 .矩阵数据分析法1 .定义:矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示,就能更准确地整理和分析结果。
这种可以用数据表示的矩阵图法,叫做矩阵数据分析法。
2 .主要方法:数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法,利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。
主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。
3 .应用时机:a .大量的数据进行要因解析。
b .复杂因子变量分析。
c .品质对复杂的要因交络重叠的工程解析。
d .品质工程评价。
4 .适用范围:a .新产品开发的企划;b .复杂的品质评价;c .自市场调查的资料中,要把握顾客所要求的品质,质量功能的展开;d .从多量的资料中解析不良要因;e .牵涉到复杂性要因的工程解析;5 .矩阵数据解析法的做法:a .收集资料。
b .确定因素对事件影响程度。
c .求相关系数 r。
d .以计算机辅助计算,由相关行列求出固有值及固有向量值。
e . 作出矩阵图。
f . 下判断。
6 .注意事项:新QC七大手法中唯一采用数据解析的方法就是“矩阵数据分析法”,这个方法是将已知的资料,经过整理、计算、判断与解析后,利用计算机进行多变量分析,适用于复杂多变且需要解析的案例,是一种在品质管理专业领域中较复杂的方法,使用的机率并不高,只要概略熟悉即可。
在使用“矩阵数据分析法”时应注意:a .正确判断所取得的资料是有效的;b .如何确保有效处理收集的资料。
7 .案例:下图是X-Y矩阵图,其中abcde为输入因素,ABCDE为输出因素,A因素影响重要度为5,B为6,C为4,D为7,E为2;请确定a、b、c、d、e输入因素的影响顺序。
品质管控的七大手法

品质管控的七大手法
1.检查表:检查表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的
一种工具,其格式可多种多样,这种方法虽然较简单,但实用有效,主要作为记录或者点检所用。
2.数据分层法:数据分层法又称为层别法就是将性质相同的,在同
一条件下收集的数据归纳在一起,以便进行比较分析。
3.排列图:排列图又称为柏拉图,是用来显示质量改进项目的一种
图表,将影响产品质量的众多因素中最重要的因素、次要因素按其影响程度大小依次列出,将它们分为几个等级,再按其重要程度大小依次排列,绘制成曲线图,以找出主要因素、次要因素,便于对质量加以控制。
4.直方图:直方图又称为条形图、质量分布图,是用直条矩形面积
代表各组频数,各矩形面积总和代表频数的总和,它主要用于把收集到的大量数据离散而可视觉化的方式表示出来。
5.控制图:控制图又称管理图。
它是在直角坐标系上用纵轴表示质
量特性值,横轴表示加工过程的时间或产品序号,按测定时间等间隔抽取的产品质量特性值用点绘在图上,然后对图形进行分析,以判断过程是否处于稳定状态,并区分造成质量问题的原因。
6.散布图:散布图又称相关图,是用点的密度和变化趋势表示两变
量之间相关关系的图形。
7.因果图:因果图又称石川图、特性要因图、鱼刺图等。
它是表示
质量特性波动与其潜在原因关系的一种图表。
质量统计分析方法

质量统计分析方法质量统计分析是一种用来评估产品或服务质量的方法,通过收集和分析数据,可以帮助企业了解产品或服务的质量状况,找出存在的问题,并采取改进措施。
在质量管理中,统计分析方法起着至关重要的作用,它能够为企业提供客观的数据支持,帮助企业制定科学的决策,提高产品或服务的质量水平。
一、数据收集。
在进行质量统计分析时,首先需要收集相关的数据。
数据可以来源于产品的生产过程、客户的反馈、市场调研等多个方面。
通过收集大量的数据,可以更全面地了解产品或服务的质量状况,为后续的分析提供充分的依据。
二、质量测量指标。
在进行质量统计分析时,需要选择合适的质量测量指标。
常用的质量测量指标包括产品的合格率、不良品率、客户投诉率、服务满意度等。
通过这些指标的测量,可以客观地评估产品或服务的质量水平,找出存在的问题,并进行针对性的改进。
三、统计分析方法。
在进行质量统计分析时,可以运用多种统计分析方法。
比如,可以利用控制图来监控产品质量的稳定性,通过对比实际数据和标准数据的差异,及时发现异常情况;可以运用散点图来分析产品的相关性,找出影响产品质量的关键因素;还可以利用回归分析来建立质量预测模型,预测产品或服务的质量表现。
四、质量改进措施。
通过质量统计分析,可以找出产品或服务存在的问题,并制定相应的改进措施。
比如,可以通过质量成本分析,找出造成质量问题的成本,并采取降低成本、提高质量的措施;可以通过质量功能展开(QFD)分析,了解客户需求,为产品设计和生产提供指导;还可以通过六西格玛方法,系统地改进生产过程,提高产品的质量水平。
五、持续改进。
质量统计分析不是一次性的工作,而是需要持续进行的过程。
通过不断地收集数据、分析数据,发现问题、改进问题,可以实现产品或服务质量的持续提升。
因此,企业需要建立健全的质量管理体系,将质量统计分析纳入到日常的管理工作中,形成持续改进的机制。
总结。
质量统计分析是企业质量管理的重要手段,通过收集和分析数据,可以客观地评估产品或服务的质量状况,找出存在的问题,并采取改进措施。
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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:
料
折弯处 压印明 显 压力太大 新工人多
机
操作不 认真
人
培训不足
绝缘耐 压击穿
环
空气中 灰尘太 多 操作引 入杂质 异物 铝管绝缘纸 未清洗干净
法
28
工序分解型:
Ê ¬ ¶ Å È Ï Í Å © å É ª ´ Æ Î á Ã Â Æ á « Ä » Å ð ¬ É ªÎ ´ £ º ª ¤¹  Š¬
PTCÅ ¬ ¹ ñ ¶ Ç « Ö ² » Ö ª¼ «Í »
§ ö £ ¨· ¾ £ ý À É
43
偏心型(偏 左)
在公差范围内, 10 但分布中心与规格 中心有较大的偏移。 8 这种情况工序稍有 变化,就可能出现 6 不合格品。应分析 原因,采取措施, 4 使其尽量重合。
2 0
44
偏 右 型
6 5 4 3 2 1 0
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。
8 6 4 2 0
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。
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。
PTCÅ ¬¹ ñ¶ Ç« Ö² »Ö ª« ¼Í »
14 12
§ ö £ ¨· ¾ £ ý À É
12 9 5 3 0 8 5 3 2 0
10 8 6 4 2 0
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。
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。
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:
PTCÅ ¬ ¹ ñ ¶ Ç « Ö ² » Ö ª« ¼ Í »
12 10
§ ö £ ¨· ¾ £ ý À É
10 8 6 2 3 7 5 4 3 2
8 6 4 2 0
2.40- 2.41- 2.42- 2.43- 2.44- 2.45- 2.46- 2.47- 2.48- 2.492.41 2.42 2.43 2.44 2.45 2.46 2.47 2.48 2.49 2.50
¦Á ¸ ÉÅ «µ Í
20
65 82%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: 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: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。
PTCÅ ¬ ¹ ñ ¶ Ç « Ö ² » Ö ª¼ «Í »
14 12
§ ö £ ¨· ¾ £ ý À É
12 9 5 9 6 4 2 1
10 8 6 4 2 0
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。
PTCÅ ¬ ¹ ñ ¶ Ç « Ö ² » Ö ª¼ «Í »
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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 直方图
32
直方图:
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N。 2、定组数(一般数据为50-100时,将其分为6-10组,数据为100250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-S。 4、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)/2 7、制作次数分布表 8、填上次数、规格、平均值、数据来源、日期等
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。
8 6 4 2 0
48
第六种方法 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
16
第三种方法 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 功率偏低 打火 不良数量 65 17 影响度 65% 17% 累计影响度 65% 82%
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。
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
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)。
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
层别法
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:
掉漆 金属前壳 装饰圈 9 8 凸点 6 6 刮伤 7 5 变形 5 7 毛边 2 2 裂痕 0 1
10 8 6 4 2 0
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。
10 8 6 4 2 0
46
能力不足型
偏左、偏右 10 时应查明原因, 8 采取措施,调整 分布中心近似与 6 规格中心重合。 4 出现两边均超出, 说明加工精密度 2 不够,应提高加 工精度,缩小标 0 准差,也可从标 准制订严格程度 来考虑。
12 10
§ ö £ ¨· ¾ £ ý À É
9 6 3 1 4 3
10 8 6 2
8 6 4 2 0
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。
6 5 4 3 2 1 0
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。
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。