【正文】 批量較大的工序。中位數－極差控制圖 x － R最常用，判斷工序是否正常的效果好，但計算工作量很大。u(y 軸 )測量值UCL= u+3σLCL= u3σ質量特性值控制 圖 的 結 構點落在該區(qū)間的概率為 %控制圖的結構 :1. Data Points 3. Upper Control Limit2. Center Line 4. Lower Control LimitUSLLSL85控制圖的種類很多，一般按數據的性質分為計量值控制圖、計數值控制圖兩大類。第七大工具：控制 圖控制圖應用于各行各業(yè)判斷工序是否處于穩(wěn)定狀態(tài)現有控制作為質量控制的有力武器已廣泛應用于各行各業(yè)美國某電氣公司 美國柯達彩卷我國航空飛機制造廠3000人制定 5000張5000人制定 35000張一些工序應用控制圖LCL UCLSpecification Limits （（ USL， LSL）） 由顧客或管理層確定由顧客或管理層確定 ,表述過程的理想狀態(tài)表述過程的理想狀態(tài)已經產生不良品變異是質量的敵人這里才是最安全的Control? 若過程正常，即分布不變，大約有若過程正常，即分布不變，大約有 %的數據點會落在上下控制的數據點會落在上下控制界限之內界限之內 .數據點落在上下控制界限之外的概率約為數據點落在上下控制界限之外的概率約為 %.? 若過程異常，譬如異常原因為車刀磨損，即隨著車刀的磨損，加工的若過程異常，譬如異常原因為車刀磨損，即隨著車刀的磨損，加工的螺絲將逐漸變粗，螺絲將逐漸變粗， ?逐漸增大，于是分布曲線上移，點子超過逐漸增大，于是分布曲線上移，點子超過 UCL的的概率將大為增加，可能為概率將大為增加，可能為 %的幾十、幾百倍。淬火溫度 X散點 圖鼠標放在藍色線上SPC 英文全稱是 ﹕ Statistical Process Control。? n≥30 少 : 太少圖形的相關性不明顯，判斷不準確 太多，增加計算的工作量 ? 制成下表。例? 實例：硬度是某廠鋼產品的質量特性之一，產品加工過程的淬火溫度與硬度存在著非確定的關系，現利用散布圖分析硬度與淬火溫度之間的關系，以確定質量改進點。圖 正相 關 : X增 大 ,Y也 隨 之 增 大 ,稱為強 正相 關 . 正相 關 : X增 大 ,Y也 隨 之 增 大 ,但 增 大的幅度不 顯著 .YXYX散布 圖 的 判讀 : : X增 大 時 ,Y反而 減 小 ,稱為強負相關 . : X增 大 時 ,Y反而 減 小 ,但幅度並不 顯著 .YXYX散布 圖 的 判讀 : 線 相 關 : X開始增大時 ,Y也 隨之增大 ,但 達 到某一 值 后 ,當 X增 大 時 ,Y卻減 小 . : X與 Y之 間 毫 無 任何 關系 .YXYX………………………………散布 圖 的 判讀 :散 因素和特性值關聯性高的話，那么可以通過散布圖 預測 由因素的變化引起的特性值變化。特性要因圖可以了解工程上哪些原因會影響產品的質量特性， 散布圖也是以這種因果關系的方式來表示其關連性。散布圖能 表明兩個變量之間的關系 以及相關程度。也稱相關圖、分布圖、散點圖。圖 1的 總 體直方 圖 呈雙峰型且出 現 不良品 ,經 分 層 直方 圖 知道 問題 出在 設備 B上 ,　OKOK層別 法示例 169因此， 這樣 的 簡單 分 層 是有 問題 的。然而事 實 并非此，當采用此方法后，漏油率并未達到預 期的指 標 （表 3）。在用分層法分析漏油原因時采用：（ 1）按操作者分層 (表 1)（ 2）按氣缸墊生產廠家分層 (表 2)??層別 法示例 168某裝配廠的氣缸體與氣缸蓋之間經常發(fā)生漏油。66現況分析：（ 1）何謂伺服機構：供應充填機冰水（冷卻水）、雙氧水、 蒸餾水、液壓油、潤滑油、 Air、包材之各部結構， 統稱為充填機伺服機構（ 2）生產線別伺服機構故障率統計分析層別 法示例問題顯 在化 ← 比較 ← 層 別縮 小 問題范圍 ← 比較 ← 層 別 發(fā) 現 問 題 明 確 問 題 原 因 分 析提出對策與實施 效 果 確 認標準化與檢討改善前、中、 后比較 ← 層 別對 策 評價 ← 比較 ← 層 別掌握重要要因 ← 比較 ← 層 別透 過 比 較 改 進 本期缺點與訂定未來方向 層 別65層別法的應用（ 1）在收集數據或使用查檢表時，必須先作層別才有意義，才能做進一步的解析，才能取得更多的情報。 依原料 別 、機器 別 、人 員別 、工作方法 別 、 時間別 等分 別 收集數據，并 進 一步加以整理，以找出其 間差異的方法，稱 為層別 法或分 層 法。? 同 樣 在 質 量 較優(yōu)時 ，也可從分 層 的數據中 尋 找規(guī) 律 獲 得改善。設計 不會 讓 使用者 記錄錯誤 的 檢查 表 ，以免影響日后 統計 分析的真 實 性改善前數據收集：日期： 5/2~5/13　　　　　　　　　　　　　　收集人：黃沐祥　　　　　　　　　　　　　　　單位：包《 降低 TBA/9 300A線充填機環(huán)式壓縮機壓力異常故障率 》—— 　智力圈檢查 表示例61第五大工具： 層別 法? 在 實際 工作中 經 ?？?發(fā)現產 品 質 量因 人、機、料、法、 環(huán) 、 檢測 等不同 時 ，會有差異存在。以 Team越 簡單 越好 ，容易 記錄 、看 圖 ，以最短的 時間將 現場 的 資 料 記錄 下來216。 按功能分類記錄用（改善用）查檢表： 查檢用查檢表：查檢表的分類58查檢 表的制作1 明確制作 檢查 表的目的2 決定 檢查 的 項 目3 決定 檢查 的 頻 率4 決定 檢查 的人 員 及方法5 相關條件的 記錄 方式，如作 業(yè)場 所、日期、工程等6 決定 檢查 表格式 (圖 形或表格 )7 決定 檢查記錄 的符號查檢 表制作要點216。查檢用查檢表：把數據分類成數個項目，以符號、數字記錄作為分析問題及改善的圖或表。查檢表查檢表的定義：查檢表的用途：以「 記錄 」代替「 記憶 」使 觀 察深入。例：瞎子摸象4. 3.2. 避免「 觀 察 」與「 分析 」同 時進 行的管理方式。用 圖 工 序 異 常如出現「雙 峰」、「孤島」等不規(guī)則形狀直 當 上規(guī)格－下規(guī)格 不小于 時，可取消測試 。③ 通過與規(guī)格比較，可了解工序能力是否有問題。① 把握分布形態(tài) ? 判斷工序狀況 直方圖最基本的使用方法是把握分布的形態(tài) 。生產過程中某種緩慢的傾向在起作用。216。平頂型216。216。孤島型216。 結論：有兩種分布相混，如兩臺機器、兩家供方。鋸齒型 偏向型直方 圖 的 觀 察分析（ 2）雙峰型216。216。216。 結論 ：工具磨 損 或松動 。 高 處 偏向一 邊 ，另一邊 低，拖 長 尾巴。216。成品重量鼠標點在此處使用 Minitab制作 :直方 圖直方 圖 的 觀 察分析（ 1）正常直方圖216。位： (ｇ )43 28 27 26 33 29 18 24 32 1434 22 30 29 22 24 22 28 48 124 29 35 36 30 34 14 42 38 628 32 22 25 36 39 24 18 28 1638 36 21 20 26 20 18 8 12 3740 28 28 12 30 31 30 26 28 4742 32 34 20 28 34 20 24 27 2429 18 21 46 14 10 21 22 34 2228 28 20 38 12 32 19 30 28 1930 20 24 35 20 28 24 24 32 40注：表中數據是實測數據減去 1000ｇ的簡化值。單 直方圖的作法50數 ? 作直方圖的數據要大于 50個，否則反映分布的誤差太大。用直方圖分析產品的重量分布情況。 由此圖可計算出該特性值分布的平均值、標準偏差、工序能力指數等參數。 因此直方 圖 也稱柱狀 圖 。 直方圖為 生 產現場 最常用的 圖 表之一。Pareto圖Pareto圖第三大工具： 項目鼠標點在框內雙擊 C2缺陷數鼠標點在框內雙擊 C1例例：某卷煙車間 2023年第四季度對成品抽樣檢驗后得到外觀質量不合格項目的統計資料，如表所示：項目 切口 貼口 空松 短煙 過緊 鋼印 油點 軟腰 表面缺陷數 80 297 458 35 28 10 15 12 5544使用 Minitab制作 : 用排列圖法可以有效地展現出這些關鍵少數，從而找出影響質量問題的主要因素。Diagram)不合格類 型不合格數累 計 不合格數比率(%)累 計比率 (%) 104 104 52 52 傷 42 146 21 73 染 20 166 10 83 10 176 5 88 紋 6 182 3 91 4 186 2 93 14 200 7 100合 計 200 100 大多數質量問題都是由少數質量原因引起的大多數質量問題都是由少數質量原因引起的 ——“ 關鍵的少關鍵的少數，一般性的多數數，一般性的多數 ”。構兩個縱坐標，一個橫坐標，幾根柱條，一條折線A B C D E F件 . 個10048%41柏拉 圖 的制作1 決定數據的分 類項 目；2 決定收集數據的期 間 ；3 依分 類項 目 別 ，做數據整理，并制成 統計 表；4 依數據大小排列畫出柱狀 圖 (故又稱排列 圖 )；5 繪 累 積 曲 線 ；6 繪 累 積 比率；7 記 入必要的事 項 ： 標題 、人 員 等。柏拉 圖 的定 義40結 柏拉圖可以幫助我們 找出關鍵的問題， 抓住重要的少數及有用的多數，適用于計數值統計，也有人稱其為 ABC圖，又因為柏拉圖的排列是依大小順序，故又稱 排列圖 。 柏拉圖是為 尋找影響產品質量的主要問題 ，用從高到低的順序排列成矩形， 表示各原因出現頻率高低的一種圖表 。二十世紀 60世紀年代，日本品管大師 石川馨 在推行他自己發(fā)明的 QCC品管圈時使用了柏拉圖，從而成為品管七大手法之一。1907年，美國經濟學家勞倫茲（ Lorenz）使用累積分配曲線描繪了柏拉圖法則，被稱為 “勞倫茲曲線 ”1930年后，品管泰斗，美國品管專家 朱蘭 博士將勞倫茲曲線應用到品質管理上，創(chuàng)出了 “Vital Few, Trivial Many”(重要的少數，瑣細的多數 )的名詞，稱為 “柏拉圖原理 ”。1897年，意大利經濟學家 （ 1848—1923 年）在分析社會經濟結構時發(fā)現一個規(guī)律，這個規(guī)律就是 80%的社會財富掌握在 20%的人手中，后被稱為 “柏拉法則 ”。How？繪 制特性要因 圖1. 確定特性：如不合格率、停機率、客 戶 抱怨、材料費 等2. 繪 制骨架3. 大略 記載 各 類 原因：可由 5M1E人、機、料、法、環(huán)測 等六大 類 著手4. 依據大要因，分出中要因5. 更 詳細 地列出小要因6. 圈出最重要的原因，以作 進 一步 討論 或采取 對 策7. 記載 所依據的相關內容：如日期、目的、人 員 等為什么過程不良多機器材料方法 作業(yè)者精度不夠潤滑不足不夠熟練尺寸超限控制回路故障硬度不符規(guī)定振動不