质量统计七大手法(3)

质量统计七大手法

合格率：用折线图 部门/组： P-Chart控制图 控制图编号： 产品名称 规格 最大值 品质 特性 平均值 最小值 测量单位 日期 批号 批量 抽查数 φPn φP ULC LCL 控 制 图 标准 管制图 上限 中心值 下限 P 制造部门 设备号码 操作员 期限 抽样 方式 测试人 年月日/年月日 合计 ∑P= ∑Pn= 柏拉图分析 原因追查 产量：用柱状图 不良数：用柱状图 不良率：用折线图

横轴表示日期、月度、年度，并将已统计的数据列于横轴下方。 2. 推移图的作用

推移图通过将计划目标于实绩相比较，能一目了然的反映管理成效，如果期间内的实绩始终控制在目标线附近，则表明管理状况良好，否则就需要采取改善行动。

3. 推移图的应用实例

电动工具生产部2003年11月生产型号为圆盘锯的电动工具，在该类产品完成后，经统计编成如下图的月度推移图。从该图中即可了解该部门11月份的生产实绩、不良率等生产状况。

电动工具生产部2003年11月月度推移图 质量绩效分析

工厂的质量管理是否上轨道，各项质量控制活动是否有效落实执行，要通过质量绩效来体现。对于工厂管理者，只有通过质量绩效的分析，才能明了现行质量管理水平舆质量目标之间的差距，获取质量改进的必要信息。 一.质量绩效分析的步骤 1. 准时出货率 2. 客户投诉率 3 生产直通率 4. 成品合格率

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标识 日产数

2.6 26000 不良率 2.4 1200 日产计划 24000 计划累积 2.2 1100 22000 实绩累积 2.0 1000 20000 1.8 900 18000 1.6 800 × 不良目标 16000 1.4 700 14000 1.2 600 × × × 12000 1.0 500 × 10000 0.8 400 累积实绩线 8000 0.6 300 6000 0.4 200 累积计划线 4000 0.2 100 2000 ％ 50 1000 日期 1 2 3 4 5 27 28 29 30 31 合计 实绩日产量 930 880 980 920 950 实绩不良率 1.0 1.2 1.5 1.0 1.3 累 计划数 900180027003600 4500 21600 积 计划数 930181027903710 4660 对七大手法的补充： 1. 柏拉图的分析

一般情况下，以累积百分比达到80%的不良项目为主要项目，称为A类﹔累积在80-95%左右属次要项目，称为B类﹔95%以上为更次要问题，但实际工作中不可机械的按80%确定，应结合具体情况来选定。

柏拉图一般直观的展现出主要问题，因此运用柏拉图发现问题后，应明确从主要问题猪着手，集中精力优先解决，然后再持续运用其方法逐步解决其它问题。

2. 因果图的分析及注意事项

1.运用脑力激荡法时，应发扬民主、集思广益、畅所欲言、严禁批评别人 ○的观点。

2.在确定主要原因，采取对策，列出具体措施、负责人、实施时间等。 ○

3.针对主要原因，采取对策，列出具体措施、负责人、实施时间等，如下 ○图

不良项目 原因分析 采取对策 负责人 实施期限 效果确认 排列图、因果图和对策表，称“两图一表”，在质量管理中运用最普遍。

3. 直方图:

分布极差R。R＝最大值－最小值＝Xmax-Xmin 1.

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2.. 各组简化中心值

Ui.

览的中心值记为X0，用下式确定各组

各組中心值Xi- X0

以频数(fi)最大一Ui.值。

Ui.= h

计算频数fi舆简化中心值的乘绩，即fi Ui.并填入表中。 计算频数fi舆简化中心值平方的乘绩，即fi Ui.2。 计算平均值X n

iΣX (1)

X= I=1 （1）可用简化公式

n

Σfi Ui. X=X+h 0 Σ f

i(（2)

计算标准差S(正态分析、工序能力用到S)

n Σ(Xi-X)2 I=1 依正态分布

或用简化公式：

Σfi Ui.2 Σfi Ui 2 .

Σfi Σfi

直方图舆公差进行比较

(1) (2) (3)

S=

n S=h

(4) (5) (6)

注：两虚线之间为分布范围B。

两实线之间为公差T.

分析：

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1. 质量特性分布范围B位于T（公差）的中间，平均值X(中间虚线)基本舆公差中心重

合，两边并都有一定余地，较理想。

2. B在T之内，但倾向一边，有超差的可能，应采取措施纠正。

3. B在T之内，但非常接近T之上下限，分布太大，应设法使分布集中，提高工序能力。 4. B远小于T，这说明工序能力过剩，此时应改变工艺，以提高效率，或缩小T。 5. B偏离T,明显超差，即刻纠正。

6. B远大于T，两边超差，即刻纠正，提高加工精度，或放大公差。

4. 散布图

散布图是分析研究两种特性之间相互关系（相关性）的方法。两种特性之间的相关性如单

从数据观察则很难判断，如做成散布图则较为直观，如线性相关、非线性相关等。 1. 作法

1. 收集30-100组相对应的数据，数据必须一一对应。

2. 取横坐标表示自变量，踪坐标表示因变量，坐标距离大小依实际确定 3. 描点，依数据确定并描绘出各坐标点。如点重合可用⊙来表示 4. 填上标题、日期、数据等。 2. 散布图的观察

依据观点的分布情况，判断两个变量X.Y之间的相关性，以及相关状态和密切程度，图形状态很多，常见有如下几种。

图（a）为强正相关（X变化，Y随之变化）(b)为弱正相关（X变化，Y大致变化） （c）不相关（X和Y无明显相关关系）﹔（d）强负相关（X变化，Y变小）﹔（e）弱负相关（X变大，Y大致变小）﹔(f)非线性相关（X变大，Y舆X不成线性变化）。 观察散布图的注意事项：

强正相关 弱正相关 不相关

强负相关 弱负相关 非线性相关

注：横轴为X轴 踪轴为Y轴.

1. 要有 …… 此处隐藏：1958字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……