QC七种工具培训课件
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QC七大手法培训课件PPT课件
用于描述一个过程或系统的 运作流程。
数据收集与整理
确保数据的准确性和 完整性，避免遗漏和 错误。
使用合适的方法和工 具进行数据收集和整 理，提高效率和质量。
对数据进行分类和整 理，以便于分析和处 理。
分析问题原因
利用因果图、流程图等工具，深入分 析问题的原因。
考虑各种可能的原因，不遗漏任何潜 在的因素。
强调预防措施和持续改进，有助于企业不断优化生产流程和管理体系。
QC七大手法的优点与局限性
• 提供了可视化的图表和统计分析工具，有助于快速识别问 题和改进点。
QC七大手法的优点与局限性
01
局限性
02
03
04
过度依赖数据和统计分析，可 能导致忽略实际经验和直觉判
断。
某些方法可能不适合特定行业 或企业规模，需要灵活应用和
用于收集、整理和记录数 据，以便于观察和统计。
排列图
用于找出影响质量的主要 因素。
直方图
用于表示数据的分布情况， 以便发现数据的异常值。
选择合适的手法
01
02
03
04
散布图
用于分析两个变量之间的关 系。
因果图
用于分析问题的原因，找出 潜在的影响因素。
控制图
用于监控过程的稳定性，及 时发现异常。
流程图
详细描述
通过将两个变量之间的关系绘制在图 上，可以了解它们之间的相互影响。 这种方法有助于团队成员更好地理解 两个变量之间的关系，并找出它们之 间的规律和特点。
箱线图法
总结词
用于表示一组数据的最大值、最小值、中位数和平均数等统计指标，以便了解数据的集中趋势和离散 程度。
详细描述
通过将数据分成若干组，并计算每组的最大值、最小值、中位数和平均数等统计指标，可以绘制出箱 线图。这种方法有助于团队成员更好地了解数据的分布情况和离散程度。
数据收集与整理
确保数据的准确性和 完整性，避免遗漏和 错误。
使用合适的方法和工 具进行数据收集和整 理，提高效率和质量。
对数据进行分类和整 理，以便于分析和处 理。
分析问题原因
利用因果图、流程图等工具，深入分 析问题的原因。
考虑各种可能的原因，不遗漏任何潜 在的因素。
强调预防措施和持续改进，有助于企业不断优化生产流程和管理体系。
QC七大手法的优点与局限性
• 提供了可视化的图表和统计分析工具，有助于快速识别问 题和改进点。
QC七大手法的优点与局限性
01
局限性
02
03
04
过度依赖数据和统计分析，可 能导致忽略实际经验和直觉判
断。
某些方法可能不适合特定行业 或企业规模，需要灵活应用和
用于收集、整理和记录数 据，以便于观察和统计。
排列图
用于找出影响质量的主要 因素。
直方图
用于表示数据的分布情况， 以便发现数据的异常值。
选择合适的手法
01
02
03
04
散布图
用于分析两个变量之间的关 系。
因果图
用于分析问题的原因，找出 潜在的影响因素。
控制图
用于监控过程的稳定性，及 时发现异常。
流程图
详细描述
通过将两个变量之间的关系绘制在图 上，可以了解它们之间的相互影响。 这种方法有助于团队成员更好地理解 两个变量之间的关系，并找出它们之 间的规律和特点。
箱线图法
总结词
用于表示一组数据的最大值、最小值、中位数和平均数等统计指标，以便了解数据的集中趋势和离散 程度。
详细描述
通过将数据分成若干组，并计算每组的最大值、最小值、中位数和平均数等统计指标，可以绘制出箱 线图。这种方法有助于团队成员更好地了解数据的分布情况和离散程度。
qc七大手法培训课件
规律。
散布图应用场景
适用于分析两个变量之间的关系 ，如产品的尺寸和重量等。
散布图制作步骤
确定两个变量、收集数据、绘制散 布图、分析关系、制定改善措施。
控制图（control chart）
控制图概述
控制图是一种用于监控过程是 否处于统计控制状态的图形工 具，通过控制图的绘制和分析 ，可以判断过程是否稳定或处
直方图应用场景
适用于分析产品质量情况、分析 顾客满意度等。
直方图制作步骤
确定数据范围、收集数据、绘制直 方图、分析数据分布情况、制定改 善措施。
检查表（checklist）
要点一
检查表概述
要点二
检查表应用场景
检查表是一种用于收集和整理数据的 工具，通过检查表的填写和分析，可 以了解产品或过程中的问题点，并制 定相应的改善措施。
2023
qc七大手法培训课件
目 录
• qc七大手法简介 • qc七大手法详解
01
qc七大手法简介
什么是qc七大手法
QC七大手法是一种常用的质量管理工具，包括排列图、因果 图、直方图、检查表、散布图、控制图和层别图。
这些方法旨在帮助企业更好地了解产品或服务的质量问题， 识别改进的机会，并采取有效的措施来提高质量。
柏拉图应用场景
适用于分析产品、过程或系统中 导致不良的主要原因，也可用于 制定改善目标。
柏拉图制作步骤
收集数据、确定不良项目、将不 良项目按比例分类、绘制柏拉图 、确定主要因素、制定改善措施 。
因果图（cause and effect diagram）
因果图概述
因果图是一种用于分析问题产生原因及其相互关系的图形工具，它能够将复杂的问题分解成若干个相关因素，帮助人们更好 地理解问题。
散布图应用场景
适用于分析两个变量之间的关系 ，如产品的尺寸和重量等。
散布图制作步骤
确定两个变量、收集数据、绘制散 布图、分析关系、制定改善措施。
控制图（control chart）
控制图概述
控制图是一种用于监控过程是 否处于统计控制状态的图形工 具，通过控制图的绘制和分析 ，可以判断过程是否稳定或处
直方图应用场景
适用于分析产品质量情况、分析 顾客满意度等。
直方图制作步骤
确定数据范围、收集数据、绘制直 方图、分析数据分布情况、制定改 善措施。
检查表（checklist）
要点一
检查表概述
要点二
检查表应用场景
检查表是一种用于收集和整理数据的 工具，通过检查表的填写和分析，可 以了解产品或过程中的问题点，并制 定相应的改善措施。
2023
qc七大手法培训课件
目 录
• qc七大手法简介 • qc七大手法详解
01
qc七大手法简介
什么是qc七大手法
QC七大手法是一种常用的质量管理工具，包括排列图、因果 图、直方图、检查表、散布图、控制图和层别图。
这些方法旨在帮助企业更好地了解产品或服务的质量问题， 识别改进的机会，并采取有效的措施来提高质量。
柏拉图应用场景
适用于分析产品、过程或系统中 导致不良的主要原因，也可用于 制定改善目标。
柏拉图制作步骤
收集数据、确定不良项目、将不 良项目按比例分类、绘制柏拉图 、确定主要因素、制定改善措施 。
因果图（cause and effect diagram）
因果图概述
因果图是一种用于分析问题产生原因及其相互关系的图形工具，它能够将复杂的问题分解成若干个相关因素，帮助人们更好 地理解问题。
《QC知识培训》课件
因果图
总结词
通过绘制因果图，分析问题产生的原因和影响，以便 找出解决问题的有效方法。
详细描述
因果图是一种用于分析问题产生原因的工具，通过将问 题产生的原因和影响进行可视化展示，可以帮助我们快 速找出问题的根源和解决方法。在QC工作中，因果图 可以用于分析产品质量问题、生产过程问题等方面，帮 助我们更好地了解问题的本质和根源。
总结词
通过制定检查表，对特定项目或流程进行检查和记录，以 便发现问题和异常。
要点二
详细描述
检查表是一种简单而有效的工具，用于收集数据和记录信 息。在QC工作中，检查表可以用来记录关键项目的检查结 果，以便及时发现异常和问题。通过制定详细的检查表， 可以确保每个项目得到充分的检查，并且记录的数据可以 用于后续的分析和改进。
管理，提高产品质量和工作效率。
PART 04
QC的应用案例
案例一：汽车制造行业的QC应用
总结词
严格把控质量，确保安全性能
详细描述
在汽车制造行业中，质量控制（QC）是至关重要的环节。通过运用QC方法， 对汽车零部件和整车的质量进行严格把控，确保产品的安全性能和可靠性，从 而提高客户满意度。
案例二：电子产品制造行业的QC应用
2023-2026
ONE
KEEP VIEW
《QC知识培训》PPT 课件
REPORTING
CATALOGUE
目 录
• QC的基本概念 • QC的常用工具 • QC七大手法 • QC的应用案例
PART 01
QC的基本概念
QC的定义
总结词：质量控制
详细描述：质量控制是指在生产过程中对产品质量的监督和检验，通过运用各种 质量控制的方法和技术，确保产品达到预定的质量要求。
质量管理与工程的新七种工具培训课件
例）听说今天的运动会只要给事 物局打电话就会取 运动会 取消
例）○ ○ 发生 ○ ○ 发生了
例）猫 白猫
例）占销售额的大部分 占销售额的80%
例）请求把○ ○带去 考虑带○ ○去
三、质量管理新七大工具
质量管理新七大工具的使用情形，可归纳如下： 关联图——理清复杂因素间的关系； KJ图——从杂乱的语言数据中汲取信息； 系统图——系统地寻求实现目标的手段； 矩阵图——多角度考察存在的问题,变量关系； 矩阵资料分析法—多变数转化少变数资料分析； PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果； 箭条图——合理制定进度计划；
品质不合 包装错误 色泽太深 重量不合
工作效率低
人员疲劳 人员不足
工作环境差
交期不准 缺能源
锅炉故障 停电 停水
原料管理差 物料延误
原料贮存变质
机器故障 设备老旧 保养不周 操作不当
生产计划不周 订单日期太近 订单临时增加 通知生产太迟
亲和图注意事项
确定卡片时，按各因素之间的相似性分类 。
应慢不应急，不适应速战速决的问题和简 单的问题。
R2
…
Ri
L1
△
◎
◎
L2
◎
○
○
…
…
…
Li
△
◎
…
◎
…
…
…
Ln
◎
△
…
△
…
Rm
△
◎
……△… Nhomakorabea…
◎
矩阵图法
矩阵图的主要用途：
确实系统产品开发、改进的着眼点；
产品的质量展开以及其他展开，被广泛应用于质量机能展开 （QFD）之中；
系统核实产品的质量与各项操作乃至管理活动的关系，便于 全面地对工作质量进行管理；
例）○ ○ 发生 ○ ○ 发生了
例）猫 白猫
例）占销售额的大部分 占销售额的80%
例）请求把○ ○带去 考虑带○ ○去
三、质量管理新七大工具
质量管理新七大工具的使用情形，可归纳如下： 关联图——理清复杂因素间的关系； KJ图——从杂乱的语言数据中汲取信息； 系统图——系统地寻求实现目标的手段； 矩阵图——多角度考察存在的问题,变量关系； 矩阵资料分析法—多变数转化少变数资料分析； PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果； 箭条图——合理制定进度计划；
品质不合 包装错误 色泽太深 重量不合
工作效率低
人员疲劳 人员不足
工作环境差
交期不准 缺能源
锅炉故障 停电 停水
原料管理差 物料延误
原料贮存变质
机器故障 设备老旧 保养不周 操作不当
生产计划不周 订单日期太近 订单临时增加 通知生产太迟
亲和图注意事项
确定卡片时，按各因素之间的相似性分类 。
应慢不应急，不适应速战速决的问题和简 单的问题。
R2
…
Ri
L1
△
◎
◎
L2
◎
○
○
…
…
…
Li
△
◎
…
◎
…
…
…
Ln
◎
△
…
△
…
Rm
△
◎
……△… Nhomakorabea…
◎
矩阵图法
矩阵图的主要用途：
确实系统产品开发、改进的着眼点；
产品的质量展开以及其他展开，被广泛应用于质量机能展开 （QFD）之中；
系统核实产品的质量与各项操作乃至管理活动的关系，便于 全面地对工作质量进行管理；
QC七大手法培训课件
2023
qc七大手法培训课件
contents
目录
• qc七大手法简介 • qc七大手法的具体内容 • qc七大手法应用案例 • qc七大手法实施步骤及要点 • qc七大手法应用注意事项
01
qc七大手法简介
什么是qc七大手法
QC七大手法是一种常用的质量管理工具，包括排列图、因果 图、散布图、直方图、控制图、检查表和层别图等。
分层要细致
层别法需要细致地分层， 以便更好地掌握各层次的 情况。
掌握统计方法
在使用层别法时，需要注 意统计方法的应用，以便 进行数据分析。
THANK YOU.
制定改进措施
根据判断结果制定相应的改进措施， 如调整工艺参数、改进操作方法等。
05
04
分析关系
根据散布图情况判断两个变量间的关 系，如正相关、负相关、无相关等。
直方图实施步骤及要点
收集数据
收集质量缺陷数据 ，对数据进行分类 整理。
数据分组
将数据按照一定规 则进行分组，如按 缺陷大小、缺陷类 型等进行分组。
查检表实施步骤及要点
明确检查目的
明确需要进行的检查的目的和范围 。
收集数据
按照检查目的进行实际检查，并记 录相关数据。
分析问题
根据记录的数据进行分析，找出可 能存在问题的环节和原因。
制定改进措施
根据分析结果制定相应的改进措施 ，如加强检验、更换供应商等。
层别法实施步骤及要点
确定问题
确定需要解决的问题或目标。
用于识别和解决质量问题，帮助 企业找出影响质量的关键因素， 并采取有效的措施进行改进。
因果图（cause and effect diagram）
因果图的概念
qc七大手法培训课件
contents
目录
• qc七大手法简介 • qc七大手法的具体内容 • qc七大手法应用案例 • qc七大手法实施步骤及要点 • qc七大手法应用注意事项
01
qc七大手法简介
什么是qc七大手法
QC七大手法是一种常用的质量管理工具，包括排列图、因果 图、散布图、直方图、控制图、检查表和层别图等。
分层要细致
层别法需要细致地分层， 以便更好地掌握各层次的 情况。
掌握统计方法
在使用层别法时，需要注 意统计方法的应用，以便 进行数据分析。
THANK YOU.
制定改进措施
根据判断结果制定相应的改进措施， 如调整工艺参数、改进操作方法等。
05
04
分析关系
根据散布图情况判断两个变量间的关 系，如正相关、负相关、无相关等。
直方图实施步骤及要点
收集数据
收集质量缺陷数据 ，对数据进行分类 整理。
数据分组
将数据按照一定规 则进行分组，如按 缺陷大小、缺陷类 型等进行分组。
查检表实施步骤及要点
明确检查目的
明确需要进行的检查的目的和范围 。
收集数据
按照检查目的进行实际检查，并记 录相关数据。
分析问题
根据记录的数据进行分析，找出可 能存在问题的环节和原因。
制定改进措施
根据分析结果制定相应的改进措施 ，如加强检验、更换供应商等。
层别法实施步骤及要点
确定问题
确定需要解决的问题或目标。
用于识别和解决质量问题，帮助 企业找出影响质量的关键因素， 并采取有效的措施进行改进。
因果图（cause and effect diagram）
因果图的概念
QC七大方法工具详解专题培训课件
四、使用新QC七大手法的五项益处
1.迅速掌握重点--实时掌握问题重心，不似无头苍 蝇般地找不到重点 2.学习重视企划--有效解析问题，透过手法的运用， 寻求解决之道 3.重视解决过程--重视问题解决的过程，不只是要 求成果 4.了解重点目标--拥有正确的方向，不会顾此失彼 5.全员系统导向--强化全员参与的重要性，进而产 生参与感与认同感
2019/12/18
10
第一章 新QC七大手法概述
五、使用新QC七大手法的时机与理由
解决问题时常发生没有数据或数据不足的情况 管理活动强调PDCA循环，需要有充实的计划 很多问题需所有相关人员共同解决，如何使他
们对问题的理解达成共识，产生具体可执行方案 QC领域中手法不足，无法有效解决更复杂的问
QC七大方法工具详解
主要内容
第一章 新QC七大手法概述 第二章 新QC手法详述 第三章 新老QC七大手法的应用
2019/12/18
2
第一章 新QC七大手法概述
1972年，日本科技联盟的纳谷嘉信教授，在许多推 行全面品质管理建立体系的手法中，研究归纳出一 套有效的品管手法，这个方法恰巧有七项，为有别 于原有的「QC七大手法」，所以就称呼为「新QC 七大手法」。
2019/12/18
15
第一节 亲和图
四、亲和图特点
从混淆的状态中，采集语言资料，将其 整合以便发现问题 打破现状，产生新思想 掌握问题本质，让有关人员明确认识 团体活动,对每个人的意见都采纳，提高
全员参与意识
2019/12/18
16
第一节 亲和图
五、亲和图类型 个人亲和图
主要由一人来进行，重点放在资料的 组织上
2019/12/18
QC七大手法培训课件(PPT-49页)
➢ 环境：可按照明度、清洁度、湿度、温度等分层
➢ 其他：可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容
等分层
19
实例运用：
以下为某月份面电极磨损的数据,对其进行整理分 析出初步的结果.
表一
按操作者分层
20
表二
按浆料类型分层
结论:磨损与浆料的关系不大,但与人员有关 。
21
第一章 QC七大手法简介
排列图---确定主导因素
粘度pa.s
300 240 290 310 250 280 270 270 250 240 240 250 230 220 220
序号
16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
30
温度℃
29 30 21 32 25 33 34 24 26 19 20 35 19 28 27
组成：CL---中心线（实线）
UCL---上控制限（虚线） LCL—下控制限（虚线） 按时间顺序抽取的样本统计量数值的找点序列。
38
质量特性值
❖控制图基本形式：
3倍标准 偏差
3倍标准 偏差
上控制界限 (UCL)
中心线 (CL)
下控制界限 (LCL)
抽样时间或 样本序号
39
控制图种类及适用场合
项目
ⅡG塞网 电阻偏位 标记磨损
其它
缺陷批
30 10 4 6
百分比 （%）
60 20 8
12
累计缺陷批
累计百分比 （%）
30
60
40
80
44
88
50
100
12
（2）缺陷位置调查表：主要用来记录、统计、分 析不同类型的外观质量缺陷所发生的部位和密集程 度，进而从中找出规律性，为进一步调查或找出解 决问题的办法提供事实依据。
QC七大工具--PPT课件
右端划上纵轴，折线终点为100％。 0～100％分成10等分，把％的分度记上。 （7）记入收集时间，总检查数，记录者。
18
5、注意事项
（1）横轴依项目别大小顺序排列，其他项排最后。 （2）横轴距离相同。 （3）纵轴是品质特性，如不良数、缺点数。 （4）最高尺度包含总数。 （5）适用于计数值。
19
××不良统计表
而设计的一 种表格，查检表。 2、查检表设计步骤
11
2－1：决定收集数据的项目与数据
数据：衡量问题点“好”或“坏”的程度大小。 2－2：决定记录格式
层别：4M（人员、机器、原料、方法）＋1E（环境） 时间（早、中、晚班） 地区（A、B区）
2－3：决定记录方式 划记：////、正 符号：△ × 数字：阿拉伯数字
不良项目 Ａ×× Ｂ×× Ｃ×× Ｄ×× Ｅ×× 其他 合计
不良数 83 46 11 9 2 1 152
收集期间：7/18～7/30
累计
累计影
不良率％ 不良率％ 响度％
55%
55%
55%
30%
85%
85%
7%
92%
92%
6%
98%
98%
1%
99%
99%
1%
100%
100%
100% 100%
100%
20
51.5 53.5 55.5 27
3、直方图的作用：
3.1、由图较易了解分配的形态
掌握制程全貌：a.中心趋势 b.离散趋势 c.分配形状
3.2可了解制程的安定或异常 3.3与规格比较可判断制程能力
28
右图是锡膏厚 度的直方图， 上下限分别是 130和220.由 图可直接看出 数据分布在 150~200内, 而 170~180间的 数据最多.
18
5、注意事项
（1）横轴依项目别大小顺序排列，其他项排最后。 （2）横轴距离相同。 （3）纵轴是品质特性，如不良数、缺点数。 （4）最高尺度包含总数。 （5）适用于计数值。
19
××不良统计表
而设计的一 种表格，查检表。 2、查检表设计步骤
11
2－1：决定收集数据的项目与数据
数据：衡量问题点“好”或“坏”的程度大小。 2－2：决定记录格式
层别：4M（人员、机器、原料、方法）＋1E（环境） 时间（早、中、晚班） 地区（A、B区）
2－3：决定记录方式 划记：////、正 符号：△ × 数字：阿拉伯数字
不良项目 Ａ×× Ｂ×× Ｃ×× Ｄ×× Ｅ×× 其他 合计
不良数 83 46 11 9 2 1 152
收集期间：7/18～7/30
累计
累计影
不良率％ 不良率％ 响度％
55%
55%
55%
30%
85%
85%
7%
92%
92%
6%
98%
98%
1%
99%
99%
1%
100%
100%
100% 100%
100%
20
51.5 53.5 55.5 27
3、直方图的作用：
3.1、由图较易了解分配的形态
掌握制程全貌：a.中心趋势 b.离散趋势 c.分配形状
3.2可了解制程的安定或异常 3.3与规格比较可判断制程能力
28
右图是锡膏厚 度的直方图， 上下限分别是 130和220.由 图可直接看出 数据分布在 150~200内, 而 170~180间的 数据最多.
QC七大工具绘制方法及PDC培训课件
（4）图表纸上记入横轴（项目）、纵轴（品质、特性、 分度）。按数据大小画柱状图。 （5）累计数以折线记入。
右端划上纵轴，折线终点为100％。 0～100％分成10等分，把％的分度记上。 （7）记入收集时间，总检查数，记录者。
*
*
XX不良柏拉图
*
6、柏拉图的作用：
1. 掌握问题点：虽然分类很多，但实际上影响较大的只不 过是2～3项，因此很容易找出问题出在那里。
*
累计影响度 不良率
2、柏拉图由来
意大利经济学家Pareto分析国民所得 品管大师Juran应用到品管上
----少数重要项目(Vital Few) 20% ----少数轻微项目(Trivial Many) 80% 品管圈创始人石川馨博士应用到品管圈活动中 3、特征 （1）以数据为依据分析问题点。 （2）掌握全体不良情形。 （3）掌握重要不良项目（改善的重点）。
15
次 数 10
5
SL=302
CL=310 X=311
UL=318
*
1
2
3
456
7
组
右图是2015年2季度 81051888铌管，管口外 径尺寸的直方图，上下 限分别是2.975和3.025. 由图可直接看出数据分 布在2.976与3.008内, 而 2.980到3.000间的数据 最多. 数据偏下线，应该在定 制磨具时考虑往中间移 。
*
作业：根椐以下检查表制一份柏拉图。
*
Qc七大工具
1、查检表—收数据 2、层别法—找分类 3、特性要因图—抓原因/下对策
4、柏拉图—抓重点 5、直方图—显分布
6、散布图—看相关 7、管制图—防变异
*
五、直方图（Histogram)
右端划上纵轴，折线终点为100％。 0～100％分成10等分，把％的分度记上。 （7）记入收集时间，总检查数，记录者。
*
*
XX不良柏拉图
*
6、柏拉图的作用：
1. 掌握问题点：虽然分类很多，但实际上影响较大的只不 过是2～3项，因此很容易找出问题出在那里。
*
累计影响度 不良率
2、柏拉图由来
意大利经济学家Pareto分析国民所得 品管大师Juran应用到品管上
----少数重要项目(Vital Few) 20% ----少数轻微项目(Trivial Many) 80% 品管圈创始人石川馨博士应用到品管圈活动中 3、特征 （1）以数据为依据分析问题点。 （2）掌握全体不良情形。 （3）掌握重要不良项目（改善的重点）。
15
次 数 10
5
SL=302
CL=310 X=311
UL=318
*
1
2
3
456
7
组
右图是2015年2季度 81051888铌管，管口外 径尺寸的直方图，上下 限分别是2.975和3.025. 由图可直接看出数据分 布在2.976与3.008内, 而 2.980到3.000间的数据 最多. 数据偏下线，应该在定 制磨具时考虑往中间移 。
*
作业：根椐以下检查表制一份柏拉图。
*
Qc七大工具
1、查检表—收数据 2、层别法—找分类 3、特性要因图—抓原因/下对策
4、柏拉图—抓重点 5、直方图—显分布
6、散布图—看相关 7、管制图—防变异
*
五、直方图（Histogram)
QC七种工具培训课件(PPT 96张)
16.02.2019 CATARCTR 41
控制图的种类
计量值控制图
计数值控制图
均值极差控制图 均值标准差控制图 中位数极差控制图 单值移动极差控制 图
不合格品数控制图 不合格品率控制图 不合格数控制图 单位不合格数控制 图
16.02.2019
CATARCTR
42
常规计量值控制图控制线计算公式
9
排列图示例
例：某厂随机调查4月1日至7月1日的 产品共5000件，对其逐一检查，进行缺陷 分析，得到缺陷种类及数据如下：
缺陷 断 擦 裂 伤 类型 缺陷数 104 42 污 染 20 弯 曲 10 裂 纹 6 砂 眼 4 其 它 合 计
14 200
16.02.2019
CATARCTR
10
排列图
CATARCTR
26
直方图与公差限
直方图符合公差要求 直方图不符合公差要求
SL
(a)
SU
SL
(c)
SU
SL
(d)
SU
SL
(b)
SU
SL
(e)
SU
16.02.2019
CATARCTR
27
直方图与公差限
直方图满足公差要求 (a)状况无需调整 (b)要考虑减少波动 直方图不满足公差要求 (c)采取措施，使平均值接近规格的中间值 (d)要采取措施，减少波动 (e)同时采取(c) 和(d)的措施
影响产品尺寸缺陷因素排列图
16.02.2019
CATARCTR
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改进后影响产品不合格因素排列图
9月1日至10月31日
16.02.2019
CATARCTR
控制图的种类
计量值控制图
计数值控制图
均值极差控制图 均值标准差控制图 中位数极差控制图 单值移动极差控制 图
不合格品数控制图 不合格品率控制图 不合格数控制图 单位不合格数控制 图
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常规计量值控制图控制线计算公式
9
排列图示例
例：某厂随机调查4月1日至7月1日的 产品共5000件，对其逐一检查，进行缺陷 分析，得到缺陷种类及数据如下：
缺陷 断 擦 裂 伤 类型 缺陷数 104 42 污 染 20 弯 曲 10 裂 纹 6 砂 眼 4 其 它 合 计
14 200
16.02.2019
CATARCTR
10
排列图
CATARCTR
26
直方图与公差限
直方图符合公差要求 直方图不符合公差要求
SL
(a)
SU
SL
(c)
SU
SL
(d)
SU
SL
(b)
SU
SL
(e)
SU
16.02.2019
CATARCTR
27
直方图与公差限
直方图满足公差要求 (a)状况无需调整 (b)要考虑减少波动 直方图不满足公差要求 (c)采取措施，使平均值接近规格的中间值 (d)要采取措施，减少波动 (e)同时采取(c) 和(d)的措施
影响产品尺寸缺陷因素排列图
16.02.2019
CATARCTR
17
改进后影响产品不合格因素排列图
9月1日至10月31日
16.02.2019
CATARCTR
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书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
•2020/4/13
•6
排列图
质量问题是以质量损失（缺陷项目和 损失金额）的形式来体现的。大多数损失 是由少数几种的缺陷引起的( Pareto原则) ，而这这几种缺陷又是由少数原因引起的 。因此，只要明确这些“关键的少数”，就 可以消除这些特殊原因，避免由此引起的 大量损失。用排列图法，可以实现这一目 的。
•18
改进前后不良品排列图比较
•6月1日至7月31日
•9月1日至10月31日
•总改进效 果
•改进效果
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•2020/4/13
•19
直方图
直方图是从工序中随机抽取样 本，将从数据中获取的数据进行整 理，绘成图，从中找到质量波动规 律，预测工序质量的一种工具。
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•尺寸
•程序
•顺
•动作
序
•速
•零件和原料
•作业方法 度
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•2020/4/13
•16
影响产品尺寸缺陷因素排列图
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•2020/4/13
•17
改进后影响产品不合格因素排列图
•9月1日至10月31 日
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•2020/4/13
•2020/4/13
•11
制作排列图注意要点
把握问题的实质，以确定“关键的少数” 。
通常将因素按累计比率分为三类：
A类因素：累计比率在0~80%之间；
B类因素：累计比率在80~90%之间；
C类因素：累计比率在90~100%之间 。
“其它”项不能过大，否则分类不够理想
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QC七种工具培训课件
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
2020年4月13日星期一
因果图
又称特性要因图，石川图或鱼刺图
用图解法对影响过程或产品质量问题的各种因 素进行全面系统的观察和分析，找出其因果关 系
使小组能集中于问题的实质，围绕问题产生集 体智慧和意见
集体智慧的火花集中于问题的原因而不是问题 的现状
•2020/4/13
•12
排列图和因果图结合使用
选题 分析问题 采取对策，进行改进 改进前后比较
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•2020/4/13
•13
案例分析
某厂为降低产品不良率
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•2020/4/13
•14
影响产品不合格因素排列图
•6月1日至7月31日
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•2020/4/13
•8
作排列图的步骤
明确问题以及如何收集数据 设计数据记录表（检查表），记录数据 将数据从大到小排列，并累计计算 画排列图 在图上画累计频数折线 在图上记入必要事项
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•2020/4/13
•9
排列图示例
• 例：某厂随机调查4月1日至7月1日的 产品共5000件，对其逐一检查，进行缺陷
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•2020/4/13
•2
因果图的基本结构
•大原因(大骨 ) •小 •中骨 骨
•主骨
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•因素(原因)
•2020/4/13
•特 性
•特性(结果 )
•3
因果图作图步骤
选题，分析对象，确定质量特性。
组织讨论，找出所有可能会影响结果的 因素。
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•2020/4/13
•15
产品尺寸缺陷因果图
•操作者
•机 器
•疲劳 •注意力
•健 康 •疾
•教病育培训
•精 神 •心
•经验
情
•稳 定 •操作 •不平衡
•变形
•夹具和工具
•磨 损
•产品尺寸缺陷
•成 分
•形 状
•拧紧程度
•排列 •定位
•位 置 •装配
•角度
•原料质量 •贮存
分析，得到缺陷种类及数据如下：
缺陷 断 擦 污 弯 裂 砂 其 合 类型 裂 伤 染 曲 纹 眼 它 计 缺陷数 104 42 20 10 6 4 14 200
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•2020/4/13
•10
排列图
•日期：4月1日至7月31日 •调查铸件总数： 5000件
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•夹具磨 损
•漏 油
•无作业标 准
•油压不稳
•情绪 •缺乏作业技能
•工作纪律松驰
•油中有气泡
•未经培 •薪金低 训 •日夜加
•没有积极性班•疲劳Fra bibliotek•气温高
•光线弱
•光 线
•光线过 强
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•冷却液不标 准
•浓度不当
•材质不 当
•材 料
•上道工序加工不 良
•中心孔位 置不正确
•切削速度
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•2020/4/13
•7
排列图的分类
分析现象用排列图：与不良结果有关
质量：缺陷、故障、顾客抱怨、退货或维修等 成本：损失金额或费用等 交货期：存货短缺或交货期拖延 安全：发生事故或出现差错等
分析原因用排列图：与过程有关
操作者：班次、性别、年龄、经验等 机器：设备、工具、模具、仪器 原材料：供应商、批次、种类 作业方法：作业安排、方法等 作业环境：温度、湿度、光线、噪声等
找出各因素之间的因果关系，在图上以 因果关系的箭头表示出来。
根据对结果影响的重要程度，将认为对 结果有显著影响的重要原因标示出来。
在因果图上标出有关信息。
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•2020/4/13
•4
因果图示例
•轴颈有刀痕
•机床
•操作者
•环境
•主轴松动
•轴承磨 损 •机床精度不 够
•转速 高 •进给量大
•用错刀 具
•刀具管理不善
•工艺方法
•小组名称： •组长： •成员： •日期：
•2020/4/13
•5
绘制因果图注意事项
确定原因时应集思广益，充分发扬民主 所要分析的质量特性问题，应提得尽可能具体 一张因果图只反映一个质量特性问题 原因分析到绘制能采取具体措施为止 检查无遗漏 要运用其它工具和技术进行验证 不断完善，纳入受控文件进行控制
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•2020/4/13
•20
直方图的作用
展示用表格难以说明的大量数据 显示各种数值出现的相对频率 揭示数据的中心、波动及形状 快速阐明数据的潜在分布 为预测过程提供有利信息 可以发现“过程是否能满足顾客要求”
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
•2020/4/13
•21
直方图的绘制步骤
明确衡量过程的特性值 收集数据 计算极差 数据分组 作频数分布表 画直方图 在图上记录有关资料