QC七大手法培训教材
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QC七大手法培训教材教材汇编:2007年7月
目
录
一、质量统计方法的概念 二、数据统计特征值 三、QC七大统计手法的运用与范例 四、新QC七大手法的简介
第一节:质量统计方法概述1、有关统计方法的概念: * 在ISO9000族标准中,统计方法的应用是质量体系基本要求之一。标 准指出,可以在与质量有关的活动中,特别是在市场分析、产品设计、 可靠性规范和寿命预测、工序控制和工序能力研究、质量水平研究和 检验方案以及数据分析、性能评定和缺陷分析等方面应用统计方法。 标准中还特别指出,应当在建立和运行质量体系时建立并保持选择和 应用统计方法的书面程序。统计方法在质量管理和质量保证领域内的 用途是非常广阔的。
* 统计方法是指有关收集、整理、分析和解释统计数据,并对其所反映 的问题作出一定结论 的方法。
2、质量管理中统计方法的作用:* 提供表示事物特征的数据:在质量管理活动中收集到的数据大都表 现为杂乱无章,这就需 要运用统计方法计算其特征值,以显示出事 物的规律性,如平均值、中位数、标准偏差、 极差等。 * 比较两事物的差异:在质量管理活动中,实施质量改进或引用新材 料、新工艺,均需要判 断所得的结果同改进前的状态有无显著差异,这就需要运用假设检验、 显著性检验、方差分析和水平对比法等。 * 分析影响事物变化的因素:为了对症下药,有效地解决质量问题题, 在质量管理活动中可以 应用各种方法,分析影响事物变化的各种原因, 如采用因果图、调查表、散布图、排列图、 分层法等等。 * 分析事物之间的相互关系:在质量管理活动中,常常遇到这种况, 即两个甚至两个以上 的变量之间虽然没有确定的函数关系,但往往存 在着一定的相关关系。运用统计方法确定这种关系的性质和程度,对 于质量活动的有效性就显得十分重要。这里就可以利用散布图、排列 图等。
* 研究抽样和试验方法,确定合理的试验方案:用于这方面的统计技 术有抽样方法、抽样检验、实验设计、可靠性试验等。* 发现质量问题,分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化。用于这 方面的统计技术有频数直方图、控制图、散布图、排列图等。 * 描述质量形成过程:用于这方面的统计技术有流程图、控制图等。 必须注意,统计方法在质量管理中起到的是归纳和分析问题、显示事 物的客观规律的作用,而不是具体解决质量问题的方法。这如同医生 为病人诊断一样,体温表、血压计、X光透视机、心电图仪等仪表器 具,只是帮助医生作出正确诊断的工具,但诊断并不等于治疗,要想 治好
病,还应采取打针、服药或其它治疗方法。因此,统计方法在质 量管理中的作用在于利用方法,探索质量问题症结所在,分析产生质 量问题的原因,而要真正解决质量问 题和提高产品产量还需依靠专业 技术和组织管理措施。
3、产品质量的波动: 产品质量具有波动性和规律性,从统计学的角度可分为正常波动和异 常波动两类。 * 正常波动:是由随机因素引起的产品质量波动。这些随机因素在生产 过程中大量存在,对产品质量经常发生影响,但它造成的质量特性值 波动往往比较小。因此,一般情况下这些质量波动在生产过程中是允 许存在的,所以称为正常波动。公差就是承认这种波动的产物。我们 把仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态,简称为控制状态 或稳定状态。 * 异常波动:是由系统原因引起的产品质量波动。这些系统因素在生产 过程中并不大量存在,对产品质量也不经常发生影响。但一旦存在, 它对产品质量的影响就比较显著,其波动的大小和作用方向一般具有 一定的周期性或倾向性,因此原因比较容易查明、预防和消除。由于 异常波动对质量特性值的影响较大,一般在生产过程中是不允许存在 的。我们把有异 常波动的生产过程称为处于非统计控制状态,简称为 失控状态或不稳定状态。
4、影响产品质量的主要因素:
影响产品(或工作)质量的主要因素有人、机、料、法、测、环等六 个因素,简称“5M1E”因素。即:* 人(Man):操作者的质量意识、技术水平及熟练程度、身体素质 等。 * 机器(Machine):机器设备、工夹模具的精度和维修保养等。 * 材料(Material):材料的成分、物理性能和化学性能等。 * 方法(Method):加工工艺、工艺装备、操作规程、测试方法等。 * 测量(Measure):测量设备、试验手段和测试方法等。
* 环境(Environment):工作地点的温度、湿度、照明、噪音和清洁 条件等影响。
5、什么是计较数据和统计数据:* 凡是可以连续取值的,或者可以用测量工具具体测量出小数点以下数 值的这类数据,即称为计量数据。如长度、容积、重量、化学成分、 温度、职工工资总额等。
* 凡是不能连续取值的,或者即使用测量工具也得不到小数点以下的 数据,而只能得到0或1、2、3……等自然数的这类数据,即称为计 数数据。如不合格品数、疵点数、缺陷数等。
★当数据以百分率表示时,要判断它是计量数据还是计数数据,应取决 于给出数据的计算公式的分子。当分子是计量数据时,则求得的百分 率数据为计量数据;当分子是计数数据时,即使得到的百分率不是整 数,它也应属于计
数数据时。
6、总体与样本: * 总体:又叫“母体”,它是指在某一次统计分析中研究对象的 全体。如在研究、分析一道工序或一批产品质量的好坏时,被研究、 分析的“这道工序或那批产品”就是总体。组成总体的每个单元叫做 个体,总体中所含的个体数叫做总体含量(总体大小),通常用符号 “N”表示。 * 样本也叫“子样”,它是从总体中随机抽取出来并且据以进行详 细研究、分析的一部分个体。样本中所含的样品数目,一般叫做样本 大小或样本量,常用符号“n”表示。
7、抽样与随机抽样:
* 抽样:就是从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。
* 随机抽样:就是使总体中的每一个个体(产品)都有同等机会被抽 取出来组成样本的活动过程。
★ 通过抽取样本来获得样本的信息并不是目的,而是达到研究总体管 理中,常采用这种研究局部来推断全局,研究样本来估计、预测总体 的统计方法,从而达到保证产品质量和提高产品质量的目的。当然, 运用样本来估计、推断总体不一定是百分之百正确的,肯定会有误差 和判断错误,但可以根据目的和要求尽量减少错误。
第二节:数据统计特征值1、统计数据值的分类:* 统计方法中常用的统计特征值可分两类,一类是表示数据的集中位置,如 样本平均值、样本中位数等;另一类是表示数据的离散程度,如样本极差、 样本标准偏差等。下面介绍常用的几个重要的统计特征值。
2、样本的平均值:* 样本平均值是表示数据集中位置的各种特征数中最基本的一种,常用符号x 来表示。 其计 1 n 算公式为: X(平均)= ---- ∑ x i n i=1 式中:x –––– 样本的算术平均值; n –––– 样本大小; x i –––– 第i个样本的统计数据。
* 例如:有2、3、4、5、6五个统计数据,则其平均值为:
x(平均) = 2+3+4+5+6 / 5 = 4
3、样本的中位数: * 把收集到的统计数据x1、x2、…、xn,按顺序重新排列,排在正中 间的那个数就叫做中位数,用符 号x 来表示。
* 当n为奇数时,正中间的数只有一个也即为中位数;当n为偶数时, 正中间的数有两个,此时,中位数为正中两个数的算术平均值。* 例如:有1.2、1.1、1.4、1.5、1.3五个统计数据,则中位数为:
X(~)=1.3* 又如:有1.0、1.2、1.4、1.1四个统计数据,则中位数为:
x=1.1+1.2 / 2 = 1.15 * 中位数也是表示数据集中位置的一种特征值,只是较样本平均值所 表示的数据集中位置要 粗略一些,但是可减少计算的工作量。
4、样本的方差: * 样本方差是衡量统计数据分散程度的一种特征值。其计算公式为: 式中:s2 –––– 样本方差; n ––
–– 样本大小; xi - x –––– 某一数据与样本平均值之间的偏差 。
* 例如:有2、3、4、5、6五个统计数据(x = 4),则其方差为: s2 = 1 /(5-1)* [(2-4)2 +(3-4)2 +(4-4)2+(5-4)2 + (6-4)2 ] = 1 / 4 * [(-2) 2 +(-1) 2 +(0) 2 + 1 2 + 2 2 ] = 1 / 4 * 10 =2.5
5、样本标准偏差: * 把样本方差的正平方根作为样本标准偏差,用符号s 来表示。其计算公式为:S=1/ (n-1)(∑ i=1))(Xi-x)2 式中: s ––––– 样本标准偏差; n –––– 样本大小; xi - x –––– 某一数据与样本平均值之间的偏差 。
* 例如:有2、3、4、5、6五个统计数据(x=4),则其标准偏差为: S = 1/(5-1)[(2-4)² +(3-4)² +(4-4)² +(5-4)² +(6-4)² ] = 10/4 = 2.5 = 1.58
6、样本极差: * 极差是一组数据中最大值与最小值之差,常用符号R表示。其计算公式为: R = x max – x min 式中:x max –––– 一组数据中的最大值; x min ––––– 一组数据中的最小值。 * 极差是表示数据分散程度的各种特征值中计算最简单的一种。但由于只 用了一组数据中 两头的数据,没有充分利用全部数据所提供的信息,因此极差反映实际 情况的准确性较 差。 * 例如:有3、6、7、8、10五个数据组成一组,则极差为: R=10–3=7
第三节:QC七大统计手法运用与范例1、有关QC七大统计手法:* 所谓QC七大统计手法通常指的是调查表(检查表)、分层法(分类
法)、因果图(特性要 因图/鱼骨图/石川图)、直方图、散布图(相 关图)、柏拉图(排列图)、管理图(控制图)七种统计管理工具的 统称。统计品质管制(Statistical Quality Control,SQC)也就是 利用这些统计工具,把语言和数据等信息用图表的形式加以整理,把 事物的发展过程或预想的过程表示出来,便于发现问题内在的规律性 或预测未来发展的趋势,再综合考虑各种因素的影响,通过深入、全 面的分析研究,抓住问题的实质,从而找出解决问题的方案和策略的 一种品质管制手法。
* 通常所使用的QC七大手法现又称老七种工具。现在,由日本科学技术 联盟下属的质量管理研究会,经过多年的研究和实践又提出质量管理 的新七种工具。包括关联图法、亲和图法(KJ发)、系统图法、过 程决策法(PDPC法)、矩阵图法、矩阵数据分析法、箭头图法。 * 由于老七种工具较易于掌握,统计比较方便,被广大使用者所接受, 应用十分广泛,虽然新七种工具作用优于前者,但较难掌握,再此我 们不作详细赘述,只作为一般性的了解,在资料最后给以简单介绍。
2、分层法: * 分层法又叫分类法、分组法,它是按照一定的标志,把收集的的大量 有关某一特定主题的
统计数据和意见加以归类、整理和汇总的一种方 法。分层的目的在于把杂乱无章和错综复杂的数据和意见加以归类、 汇总,使之更能确切的反映客观事实。分层法常用于归纳、整理所收 集到的统计数据,或归纳、汇总来自各方面的意见和想法。分层法常 与其它统计手法结合起来使用,如分层直方图法、分层排列图法、分 层控制图法、分层散布图法、分层因果图法、分层调查表法等。
* 分层法必须使同一层次的数据波动或意见差异幅度尽可能小,而层与层之 间的差别尽可能大,否则就起不到归类、汇总的作用。分层的目的不 同,分层的标志也不一样。一般来说, 分层可采用以下标志:人员:可按年龄、工级和性别等分层。 机器:可按设备类型、新旧程度、不同的生产线和工夹具类型等分层。 材料:可按产地、批号、制造厂、规格、成分等分层。 方法:可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法、生产速度等分层。 测量:可按测量设备、测量方法、测量人员、测量取样方法等分层。
时间:可按不同的班次、日期等分层。 意见、观点和想法:可按其性质、内容等分层 环境:可按照明度、清洁度、温度、湿度等分层。 其它:可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等分层。* 分层的方法很多,可根据具体情况灵活运用,也可以在质量管理活 动中不断创新,创造出新分层标志。分层法的应用程序是收集数 据或意见;将收集到的数据或意见根据目的的不同,选择分层标 志,分层;按层归类;画分层归类图表。 * 例1.某公司注塑机的操作采取三班轮流制,一周内三班所生产的产品 均为同一产品,为 了寻找产生不合格的原因,可按轮班来进行分层,如表2.1所示。 表2.1轮班分层表
项 目 产量/件 不合格率 / %
A班 10000 0.3
B班 10500 0.4
C班 9800 0.2
以班别来加以统计,可得知各班的产量及不合格率状况,以便有针对性 的采取措施。 * 例2.某装配气缸体的车间,发现缸体与缸盖之间经常漏油。据专业人 员估计,产生漏油的原因有两方面,一个是装配方法,另一个是垫片不 良。可以采用分层的方法来寻找原因。 (1).首先按人进行分层,从车间现场随机抽取50台样品进行检验,所 得结果如表2.2 所示。从表上可看出装配方法II的漏油率较底,是应 推广的工作方法。
表2.2 装配方法分层表装配方法 有 漏 油 无 漏 油 发生率 / %
方法1方法2 方法3
63 10
69 9
32%25% 53%
合计:
19
31
(N=50)
(2).其次按使用的垫片进行分层,以判别垫片的好坏。上述样品按
垫
片分层统计如表2.3
所示 。从表2.3可见B型垫片的漏油率较低,所
以尽可能 采用B型垫片。表2.3 垫片分层表
装配方法 方法1 方法2 合计:
有 漏 油 9 10 19
无 漏 油 14 17 31
发生率 / % 39% 37% (N=50)
3、排列图法 * 排列图是为寻找主要问题或影响质量的主要原因而使用的图。它是 由两个纵坐标,一个横坐标,几个按高低顺序依次排列的长方形和一 条累计百分比折线所组成的图。如图3.1.
频 数 140 120
N=210 99.3% 81% 42.5 89 % 88.6% 100 80 60 71 40 20 10 D 14 0 A B C 其它
累 计 %
100 80
6040 20 0 16
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