,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,QC小组常用统计方法,荣盛建设工程有限公司,质量技术部,1,QC小组常用统计方法荣盛建设工程有限公司1,一、排列图,1.,原理：“关键的少数和次要的多数”,在众多的不合格中存在着“关键的少数项目，他们所占不合格的频数多，影响大。如果把这些关键的少数项选择为小组课题，把他们的不合格降下来，整体不合格率就会明显下降。,第一章 QC小组常用的统计工具,2,一、排列图第一章 QC小组常用的统计工,2.排列,图的基本图型,XXX排列图,3,3,3.排列图的图形说明,(1）图形基本是正方型，由一个横坐标（项目坐标）和两个纵坐标（左边是频数坐标，右边是频率坐标）组成。,(2）从左向右按高低排列的柱型（“其它”项目排列在最后位置）。,(3）对应项目的累计百分比折线。,(4）标注齐全（包括：图名、项目、总数、绘图人、日期、分数据值等内容）,4,3.排列图的图形说明4,4.排列图绘制程序,(1,）收集50个以上的统计数据；,(2）确定分层项目名称。,(3）统计项目出现频数；,(4）计算单项目的百分比和从左至右项目的累计百分比；,(5）绘制排列图；,(6）标注。,（当排列图不能显示关键的少数时要考虑按新的标志分层，确定项目）,5,4.排列图绘制程序5,5.使用排列图经常出现的问题,(1）关键的少数不明显；,(2）数据少，没有排列分析的意义；,(3）“关键的少数和次要的多数”的分析和“整体与局部”的表示不是一个概念，选择使用时用混淆；,(4）标注不齐全；,(5）用排列图去寻找发生问题的原因；,(6）“其它”项超过10%。,6,5.使用排列图经常出现的问题6,二、因果图,1.原理,用头脑风暴法，针对发生问题的现场，首先考虑“人、机、料、法、环”的过程要素，进行展开思维，把有可能产生问题的潜在原因都考虑到，按照因果的逻辑关系整理出来的统计图形。,2.适用情况,单一目的，因素不交叉情况下，三层以内因果分析语言资料的整理。,7,二、因果图7,结果,原因类别,原因类别,原因类别,原因类别,第一层次原因,第二层次原因,第三层次原因,8,结果原因类别原因类别原因类别原因类别第一层次原因第二层次原因,三、调查表,用来系统的收集资料和积累数据，确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。,1.应用程序：,（1）明确收集资料的目的；,（2）确定为达到目的而需收集的资料；,（3）确定分析方法和负责人；,（4）设计表格；（其内容要包括：收集地点、时间、方式、调查者等）,（5）表格试用、修改、确定。,9,三、调查表9,2.种类,（1）不合格品项目调查表；,（2）缺陷位置调查表；,（3）质量分布调查表；,（4）矩阵调查表。,10,2.种类10,（1）不合格品项目调查表,插头焊接缺陷调查表 （N=4870）,NO,项 目,频 数,累 计,累计%,A,插头槽径大,3367,3367,69.14,B,插头假焊,521,3888,79.84,C,插头焊花,382,4270,87.69,D,插头内有锡,201,4471,91.82,E,绝缘不良,156,4627,95.02,F,芯线未漏,120,4747,97.48,G,其他,123,4870,100.00,收集人,搜集日期,地点：,11,（1）不合格品项目调查表 NO 项 目,（2）缺陷位置调查表,调查目的,生产日期,调 查 人,型 号,喷漆缺陷,2007年11月12日,李婷,KZT-2048,图示,*,*,12,（2）缺陷位置调查表调查目的喷漆缺陷图示12,（3）质量分布调查表,频数,5,15,25,15,5,5,35,30,25,正,20,正,15,正,正,正,10,正,正,正,5,正,正,正,正,正,正,11-12,12-13,13-14,14-15,15-16,16-17,17-18,13,（3）质量分布调查表频数515251555353025正20,（4）矩阵调查表,L,L1 L2 L3 L4 L5 L6 L7,R1,R2,R R3,R4,R5,14,（4）矩阵调查表14,四、分层法,质量波动的原因是多种多样的，收集到的质量数据带有综合性。,我们使用分层法对综合的数据进行整理，可以更客观的反映事实。,分层法往往和其它统计方法合并使用。（如：分层排列图、分层控制图等）,1.分层法的原则：,（1）层内数据波动尽可能的小，,（2）层间的数据尽可能的大。,15,四、分层法15,2.分层标志,（1）人员-年龄、级别、性别等,（2）机器-类型、生产线、新旧程度等,（3）材料-产地、规格、厂家等,（4）方法-工艺、操作方法、速度等,（5）测量-设备、人员、方法等,（6）时间-班次、日期等,（7）环境-照明、温度、湿度等,（8）其它-地区、部位、缺陷内容等,16,2.分层标志16,3.应用程序,（1）收集数据；,（2）选择分层标志；,（3）将数据按层归类；,（4）画分层归类图。,17,3.应用程序17,例如：,某汽车发动机装配车间，经常发生气缸垫漏油的不合格。经调查：,现场由张、王、李三个师傅操作；三位师傅各有各的操作方法；缸垫的供方是甲、乙两家。,共生产50台（1）在缸垫供方忽略的情况下，以操作者为分层标志。（2）操作者忽略的情况下，以供方为分层标志。,其,结论是,：,18,例如：18,按操作者分层,操作者,漏油,不漏油,漏油率%,王师傅,6,13,32,李师傅,3,9,2 5,张师傅,10,9,5 3,共 计,19,31,38,19,按操作者分层 操作者漏油不漏油漏油率%王师傅,按供方（生产厂家）分类：,供 方,漏 油,不漏油,共 计,甲 厂,9,14,39,乙 厂,10,17,37,共 计,19,31,19/50=38%,20,按供方（生产厂家）分类：供 方 漏 油不漏油 共,请注意：综合分层统计的结果：,甲厂缸垫,乙厂缸垫,合 计,王师傅,漏油,6,0,6,不漏油,2,1 1,13,李师傅,漏油,0,3,3,不漏油,5,4,9,张师傅,漏油,3,7,10,不漏油,7,2,9,合 计,漏油,9,10,19,不漏油,14,17,31,共 计,23,27,50,21,请注意：综合分层统计的结果：甲厂缸垫乙厂缸垫 合 计,综合分层的结论是,：,（1）王师傅的操作方法，在装乙厂生产的汽缸垫时效果很好。,（2）李师傅的操作方法，在装甲厂生产的汽缸垫时效果最佳。,（3）张师傅的操作方法，对那个厂家的汽缸垫都不适用，应废止使用。,22,综合分层的结论是：22,五、直 方 图,1.,计量值数据显示统计样本质量分布的图形。,2.取100至250个数据为统计样本，在直角坐标系内，按等距离的区间，做频数直方图。,3.利用计算器进行“平均值”和“标准偏差”的计算。（卡西欧计算器使用SD程序）,4.基本图形：,23,五、直 方 图 1.计量值数据显,平均值,X,标准偏差,S,24,平均值X,5.直方图常见的波动形态,(1)正常型-中间高、两边低、左右对称,(2)偏向型-一边陡、一边缓两边不对称,(3)孤岛型-一个大分布带一个小的分布,(4)双峰型-两个分布叠加,(5)平顶型-顶部平缓，高低不明显,(6)锯齿型-矩形高低交错,25,5.直方图常见的波动形态(1)正常型-中间高、两边低、,直方图的常见波动形态,正常型 偏向型 孤岛型,双峰型 平顶型 锯齿型,26,直方图的常见波动形态 正常,6.用直方图进行工艺验证选择质量改进的机会,（1）工艺验证时,做出正常型直方图的情况下，要计算CP值,确定过程能力能否满足质量要求。,（2）工艺验证时,做出偏向型直方图的情况下，要评审过程结果的单向性或生产习惯。,（3）工艺验证时,做出孤岛型或双峰型直方图的情况下，要对生产过程因素的变化进行分析，及时纠正、调整，可不选择质量改进的课题。,（4）工艺验证时,做出平顶型直方图的情况下，应进行质量改进活动,提高CP值到11.33。,27,6.用直方图进行工艺验证选择质量改进的机会,7.质量改进时用直方图进行现状调查和要因确认,（1）现状调查时，收集150个以上数据，做直方图，看质量分布的规律性，推断过程是否处于受控状态。,（2）现状调查时，从直方图的波动形态上直接观察，并结合现场的实际变化情况，推断“过程”的变化。,（3）要因确定时，可采用稳定几个过程因素改变某个过程因素，看对S值的影响来确定主要原因。,28,7.质量改进时用直方图进行现状调查和要因确认,8.直方图在现场质量管理时的应用,（1）当计数值的统计数据较多时，也可使用直方图的方法进行统计分析，研究质量分布的规律。,（2）纠正和预防措施实施后，进行效果调查时，可使用直方图看“S”值是否减少，过程质量能力是否提高，来检查质量改进的效果。,如：两个轮班生产的班组，在同等过程因素情况下进行生产活动，谁的“S”值小，谁的质量就好。,29,8.直方图在现场质量管理时的应用 （1）,甲乙二人在同一设备上，按照共同的作业指导书，轮班生产。把他们按照规定间隔，取得的数据混在一起做直方图。,（1）直方图的波动形态基本服从正态分布说明甲、乙二人技术水平基本一致。,（2）直方图的波动形态是双峰型，我们可判断他们在确定中心值时不一致，应进行纠正，使其一致。,（3）当做出的直方图是平顶型时，应分别做甲、乙的直方图，看谁的“S”值大，谁的“S”值大谁的技术水平低。,30,甲乙二人在同一设备上，按照共同的作业,进一步进行质量分析时，我们把甲、乙两个人取得的数据分别做直方图：,（1）两条正态分布曲线形态基本一致，说明他们在技术水平上没什么差异。,（2）两条正态分布曲线形态不一致，谁的曲线坡度小，谁的技术水平低。,31,进一步进行质量分析时，我们把甲、乙两,甲、乙二人的曲线比较，乙曲线的坡度小，乙的技术水平低,甲,乙,32,甲、乙二人的曲线比较，乙曲线的坡度小，乙的技术水平低3,六、散 布 图,在分析成对出现的两组数据的时候有这样的三种情况:,1.确定关系,可以用直线方程来建立数学模型;,如:速度时间=距离 (V T=S ),“距离”S为因变量,它随“时间”T这个自变量的变化而变化。,33,六、散 布 图 在分析成对出现的两组数,（1）没关系,两组数据没有相关性;,（2）相关关系,两组数据没有确定的关系(不能用数学公式来计算)但是,他们之间却有着紧密的关系,我们称这种关系叫“相关关系”;,如:父亲的身高和孩子的身高之间的关系,没有确定的公式来计算,但大家都认同有密切的关系。,34,（1）没关系34,2.散布图是研究成对出现的（X.Y）两组相关数据之间关系的简单图示。,3.散布图中点子云的典型图,强正相关-X增加Y也增加，点子分布呈带状；,弱正相关-X增加Y也增加，点子分布呈橄榄核状；,强负相关-X增加Y减少，点子分布呈带状；,弱负相关-X增加Y减少，点子分布呈橄榄核状；,不相关-X增加Y可能增加，也可能减少，点子分布呈团状；,非线性相关-点子分布没有线性规律。,35,2.散布图是研究成对出现的（X.,散布图基本图型,Y,（因变量）,0 X,（自变量）,36,散布图基本图型 Y（因变量）36,4.现场质量控制时的使用,（,1）确定问题的主要原因时可使用；,质量改进活动中确定某一原因是否是主要原因时，小组内部有不同的看法并都例举了事实和数据，这时，我们可以收集30对以上的数据进行散布图的分析，如果，是强相关的话必须确定为主要原因。如果，弱相关的话可以考虑确定为主要原因。,（2）企业在选择质量改进课题的时候可以使用；当企业在选择课题的时候，可以使用“二维分析”的统计方法来确定活动的课题。,37,4.现场质量控制时的使用37,用二维分析进行课题选题事例,利润大,要开发的新产品,销售小 销量大,利润小,38,用二维分析进行课题选题事例,七、树图,1.原理,树图是表示“某一主题与其组成要素关系”的图示。,2.树图的两大类型,（1）宝塔型树图（结构型树图）垂直向下展开，表示它们之间的结构包容关系。,（2）侧向型树图（单向展开型树图）向右方展开，表示它们之间的因果关