【正文】 值以上的值時 ， 就會出現(xiàn)的形狀 。 ? 結論：有兩種分配相混合 ， 例如兩臺機器或兩家不同供應商 ，有差異時 ， 會出現(xiàn)這種形狀 ， 因測量值不同的原因影響 ， 應先層別后再作直方圖 。 一定有異常原因存在 ， 只要去除 ， 就可滿足過程要求 ， 生產(chǎn)出符合規(guī)格的產(chǎn)品 。 ? 結論：原因為數(shù)據(jù)經(jīng)過全檢 ， 或過程本身經(jīng)過全檢 ， 會出現(xiàn)的形狀 。 不正常的分配 ， 由于測定值或換算方法有偏差 ， 次數(shù)分配不妥當所形成 。 71 直方圖 (Histogram) ? 說 明： – 分組后再計算的 σ ， s為 近似值 – 如直接以原始數(shù)據(jù) 60個 ， 依公式計算 ， 可得真值 。再將各組的組界分別標在橫軸上，各組界應等距分布。 2= 69 直方圖 (Histogram) ? 步驟 8：作次數(shù)分配表 – 將所有數(shù)據(jù) ， 按其數(shù)值大小記在各組的組界內(nèi) ， 并計算其次數(shù) 。 2= – 第四組 =(+)247。 例： h=27/7 =， 組 距取 4 66 直方圖 (Histogram) ?步驟 6：求各組上限 ， 下限 (由小而大順序 ) – 第一組下限 =最小值 最小測量單位／ 2 – 第一組上限 =第一組下限 +組界 – 第二組下限 =第一組上限 ? ? – 最小測定單位 整數(shù)位的最小測量單位為 1 小數(shù)點 1位的最小測量單位為 小數(shù)點 2位的最小測量單位為 67 直方圖 (Histogram) – 最小數(shù)應在最小一組內(nèi) ， 最大數(shù)應在最大一組內(nèi)；若有數(shù)字小于最小一組下限或大于最大一組上限值時 ， 應自動加一組 。 – 例 :某廠成品尺寸規(guī)格為 130至 160mm， 今按隨機抽樣方式抽取 60個樣本 ， 其測定值如附表 ， 試制作直方圖 。 ? 研究制程能力或計算制程能力 。 – 如果要有更量化的關系可以利用相關系數(shù)來了解其線性相關性。 – 將各組對應數(shù)標示在座標上 。然后用點表示出分布形態(tài) ,根據(jù)分布的形態(tài)來判斷對應數(shù)據(jù)之間的相互關系 . 這里講的數(shù)據(jù)是成雙的 ,一般來說成對數(shù)據(jù)有三種不同的對應關系 . : 溫度與重量 : 體積與重量 : 溫度與壓力 50 X增加 ,Y也增加 ,也就是表示原因與結果有相對的正相關 ,如下圖所示 : X Y 0 散布圖的研判 正相關 51 ,這個時候 X增加 ,一般 Y也會增加 ,但非相對性 ,也就是就 X除了受 Y的因素影響外 ,可能還有其它因素影響著 X,有必要進行其它要因再調查 ,這種形態(tài)稱為弱正相關 X Y 0 散布圖的研判 弱正相關 52 X增加 ,Y反而減少 ,而且形態(tài)呈現(xiàn)一直線發(fā)展的現(xiàn)象 ,這叫做完全負相關 .如下圖所示 : Y 0 X 散布圖的研判 負相關 53 X增加 ,Y減少的幅度不是很明顯 ,這時的 X除了受 Y的影響外 ,尚有其它因素影響 X,這種形態(tài)叫作非顯著性負相關 ,如下圖所示 : Y 0 X 散布圖的研判 弱負相關 54 ,沒有任何傾向時 , 稱為無相關 ,也就是說 X與 Y之間沒有任何的關系 ,這時應再一次先將數(shù)據(jù)層別化之后再分析 ,如下圖所示 : Y 0 X 散布圖的研判 無相關 55 X增大 ,Y也隨之增大 ,但是 X增大到某一值 之后 ,Y反而開始減少 ,因此產(chǎn)生散布圖點的分布 有曲線傾向的形態(tài) ,稱為曲線相關 ,如下圖所示 : Y 0 X 散布圖的研判 曲線相關 56 散布圖 (Scatter Diagram) ? 散布圖的制作步驟如下： – 收集資料 （ 至少 30組以上 ） – 找出數(shù)據(jù)中的最大值與最小值 。 – 記下制圖部門和人員、制圖日期、參加人員以及其它備查事項。 – 由集合的人員就影響問題的主要因素發(fā)言 ， 中途不可批評或質問 (腦力激蕩法 )， 發(fā)言內(nèi)容用短箭頭記入圖上各要因箭頭的兩側 。 – 我們在應用排列圖法找出主要問題后，往往需要進一步分析問題產(chǎn)生的原因及其主要原因，以便針對性地制定措施加以解決，特性要因圖就是這樣一種常用的分析方法。 – 決定改善目標，找出問題點。 – 數(shù)據(jù)合計 (總檢查、不良數(shù)、不良率 ? 等 )。 36 柏拉圖 (Pareto Diagram) 不合格項目 不合格數(shù) 累 計 影 響 度 (%) 170 153 136 119 102 85 68 51 34 17 0 收斂 幾何 白平衡 敲閃 無書面 書面 其它 不良 失真 不良 傾斜 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 步驟 6:繪累計比率。 – 步驟 2:決定收集數(shù)據(jù)的期間，并按分類項目，在期間內(nèi)收集數(shù)據(jù)。 ? 常用的分類情況如下： – 不同作業(yè)員 、 班組分類 – 不同機器分類 – 不同原料 、 零件 、 供給廠家分類 – 作業(yè)條件：不同的溫度 、 壓力 、 濕度 、 作業(yè)地點分類 – 不同產(chǎn)品分類 – 不同時間生產(chǎn)的產(chǎn)品分類 26 層別法 (Stratification) 日期 不良率 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 日 期不良率1 31 21 11 0987654322 . 62 . 42 . 22 . 01 . 81 . 61 . 41 . 21 . 08孔 尺 寸 不 合 格 推 移 圖日 期 ： 5 / 2 ~ 5 / 1 3製 作 人 ： 涂 順 章? 層別法運用舉例： – 推移圖的層別 改善前 改善后 27 層別法 (Stratification) – 班別層別： 公司注塑機系三班輪班 ， 前周三班所生產(chǎn)的產(chǎn)品均為同一產(chǎn)品 ， 結果為： A B C 產(chǎn)品 10000 10500 9800 不良率 ? 以班別來加以統(tǒng)計，可得知各班的產(chǎn)量及不良率狀況，以便于有依據(jù)地采取措施 。 – 將檢查項目、頻 率列出。 ? 檢查并作好記錄（包括 作業(yè)場所、工程、日期等）。 通常分為點檢用查檢表和記錄用查檢表兩類 。 – 數(shù)據(jù)的整理與運用，具備的條件應一致。 7 QC七工具 ? 查檢表 查現(xiàn)象 ? 柏拉圖 示重點 ? 魚骨圖 析要因 ? 散布圖 看相關 ? 直方圖 呈分布 ? 控制圖 管異常 ? 層別法 濾問題 8 數(shù)據(jù)與圖表 數(shù)據(jù)的種類 ? 定量數(shù)據(jù) :長度 .時間 .重量等測量所得數(shù)據(jù) ,也稱計量值 (連續(xù)不間斷 ) 。 5 QC統(tǒng)計 手法概述 – 分析原因與結果的關系 ， 找到問題的原因 — 特性要因圖 (Characteristic Diagram)。1 品管七大手法 2 課程大綱 ? QC統(tǒng)計 手法概述 ? 數(shù)據(jù) 與圖表 ? 查檢表 ? 層別法 ? 柏拉圖 ? 特性要因圖 ? 散布圖 ? 直方圖 ? 控制圖 3 QC統(tǒng)計 手法概述 ? 前 言 – 公司應具備質量意識 、 問題意識 、 危機意識 、改善意識 ， 尋求自身工作的改善方法 ， 在管理上應用統(tǒng)計技術的方法和觀念 ， 在全員努力之下來滿足顧客要求和社會要求 。 ? QC七大手法淺說 – QC七大手法的使用情形 ， 可歸納如下： – 根據(jù)事實 、 數(shù)據(jù)發(fā)言 — 圖表 (Graph)、 查檢表(Check List)、 散布圖 (Scatter Diagram)。 6 QC統(tǒng)計 手法概述 – 并非對所有原因采取措施 ， 而是先從影響較大的 2到 3項采取措施 ， 即所謂管理重點 —— 柏拉圖 (Pareto Dragram)。 – 立即使用它。又稱進度表、日程進度表 ) 用以表示日程計劃與其它進度的圖形 數(shù)據(jù) 與圖表 一月 二月 三月 月別 項目 周別 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 職責分配 1. 組織小組 XXX 圖 :