品管QC七大手法讲义.ppt

七 大 手 法
统计是采取「根据数据与事实说话」的管理方法，除了客观判断事实外，也应具有相当合理的说服力。而在QC活动中所采取的统计手法，均极为简易，即一般所谓的「QC七大手法」。
QC统计手法概述
統計手法
ＱC七大手法；
§因果图的后续工作，提供直观的相关性验证；
三、散布图分析
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
0
0
0
0
強正相关
弱正相关
強负相关
弱负相关
三、散布图分析
直方图为容易看出计量值的数据分配情形(如成绩、翘课人数、翘课次数)，利用这些情报來掌握问题，以进行改善对策。
四、直方图分析
翘课人数统计表
座号
次数
每周约会次数统计表
约会/周
次数
将杂乱无章的资料，解析出其规律性，可使中心值或分布状况一目了然。
制作的程序
数据收集（50以上）
定组数K=1+logN
找出最大数L和最小数S，并计算出全距R=L-S
定组距（H）
定组界
定中心值
统计次数
作图
四、直方图分析
v用于分析和掌握资料的分布状況，以便推断特性总体分布状态的一种统计方法。
v注意几点：
§确定过程特性和计量标准值；
§收集资料，必須是计量值资料；
§资料针对一个范围时期收集至少50-100个；
§确定极差R,分组数K,组间距h,分组组界；
§作次数分配表；
四、直方图分析
20
15
10
5
SL=130
Sμ=160

过程波动小
过程波动大
与要求相比偏高
与要求相比偏低
正常
规范
公差中心
四、直方图分析
四、直方图分析
管制图的主要定义是「一种以实际产品特性，与依过去经验所研判之制程能力的管制界限比较，而以時间順序，用图形表示者」。
五、管制图分析
异常原因之变动
可避免的原因
偶然原因之变
不可避免的原因
先简单介绍正态分布的基础知识：
五、管制图分析
正态概率密度函数：
五、管制图分析
五、管制图分析
五、管制图分析
控制图示例
上控制界限(UCL)
下控制界限(LCL)
中心线(CL)
五、管制图分析
控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。
控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号；图內有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线(见上图)。
特点：
纵轴代表产品品质特性，以制程变化数据为刻度
横轴代表产品的群体号码，制造日期
依时间顺序，将点画在图上，再与管制界限比较
分类：
计量值管制图
平均值与全距管制图 X—R
中位数与全距管制图 X—R
个别值与移动全距管制图
平均值与标准差管制图 X-δ
— 计数值管制图
不良率管制图 P-- Chart
不良数管制图 nP--Chart
缺点数管制图 C—Chart
单位缺点数管制图U--Chart
X—Rm
五、管制图分析
注意几点：
v确定产品型号、工序名称、品质特性。
v确定子組大小（4-5）、收集100个以上资料和频率。
V计算各組的平均值X(取至测定值最小单位下一位元数)
v计算各組之极差R(最大值-最小值=R)。
v计算总平均
v计算极差的平均R
v计算控制界限
vX控制圖:中心线(CL)= X
v控制上限(UCL)=
v控制下限(LCL)=
vR控制图:中心线(CL)=
v控制上限(UCL)=
v控制下限(LCL)=
五、管制图分析
管制图(休哈特)判读两种错误
Type Ι error(α)
虚发警报的错误，也称为第Ⅰ类错误。在生产过程正常的情况下，纯粹出于偶然原因点子出界。发现这类错误通常记为α（阿尔法）。第Ⅰ类错误造成的风险也通常被称为“生产方风险” (false alarm)
Two tpye of errors
Type Π error (β)
漏发警报的错误，也称为第Ⅱ类错误。在生产过程中存在异常因素，质量特性值存在异常，但点子处于控制界限之内，如果抽到这样的产品，则将犯判断生产正常或漏发警报的错误。这类错误通常记为β（贝塔）。第Ⅱ错误也通常被称为“使用方风险”。
(alarm missing)
α
β
α浪费时间寻找根本不存的异常
Β引起未能及时纠正失控过程
管制图的判定准则 ISO8258-1991
判