《QC七大手法》.ppt

QC七大手法 质量管理部 1 / 质量数据概述 2 / 七大手法-层别法 3 / 七大手法-调查表法 4 / 七大手法-柏拉图法 5/ 七大手法-因果图法 6/ 七大手法-相关图法 7/ 七大手法-直方图法 8/ 七大手法-控制图法 9/ 七大手法在PDCA循环中的应用 10/ 新七大手法简介 目 录 CONTENTS 1.数据概述 1.数据概述 分析用数据的特性： 分析用数据是为了分析和掌握现场质量动态状况而搜集的数据。利用这些数据可以分析存在的质量问题，确定应当加强控制的影响因素，找出各因素之间的相互关系，为质量判断提供依据。 管理用数据的特性： 管理用数据是为了掌握生产状况，并对生产状况作出推断和决定管理措施而搜集的数据。它包括为判断工序中产品质量是否稳定，有无异常以及是否需要采取适当措施以便预防和减少不良品产生等而搜集的数据。 检验用数据的特性： 检验用数据是针对产品进行全数检验或抽样检验而搜集到的用以判定产品合格与否的数据。 1.数据概述 计量值数据的特性： ——凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的具有连续分布性质的这类数据。如：长度、容积、重量、温度、产量等。 ——计量数据一般服从正态分布。 1.数据概述 计数值数据的特性： 计数值数据是指不能用量仪测量的、具有离散型的数据。它属于判断属性的数据，通常用查数的办法获得，一般只取整数。计数值数据又可以分为计件值数据和计点值数据， 。 ●计件值数据是根据某种特点，对产品进行按件查点得到的数据，如合格品数、废品数、不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等等； ●计点值数据是观察产品上的质量缺陷、按点计算得到的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位（产品）缺陷数等； ——凡是不能连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小数点以下数值，而只能得到0或1，2，3•••等自然数的这类数据。 ——记件数据一般服从二项式分布，记点数据一般服从泊松分布。 注：在划分计量值数据和计数值数据时，应当特别注意对比率值数据的划分问题。对比率值数据是按其定义式的分子数据的性质来 分类的，如果分子数据是计量值数据，计算出来的比率值也是计量值数据，如果分子数据是计数值数据，那么计算出来的比率值数 据就是计数值数据。 1.数据概述 1、质量数据的收集应做目的明确 搜集数据的目的不同，搜集数据的过程和方法也不同。 2、搜集数据应当真实准确 不准确的数据，不但没有意义，而且会因为提供了假信息而引起判断和决策的错误，造成不应有损失，这也就是“假数据比没有数据更坏”的道理。 3、质量数据的记录完整 搜集数据时，应当把搜集数据的条件完整地记录下来，比如：抽样方式、抽样时间、检测仪器、工艺条件和检测人员等如实完整地记录下来，以便事后必要时查用。 质量数据的收集 1.数据概述 1、图表整理法 图表整理法，是用表或者图的形式，将数据分别列在表上或者画在图上的整理方法。如：排列图、调查表、频数表和直方图等。 2、数量整理法 数量整理法是将搜集来的数据按其统计特征量，整理成表示集中性的量和离中性的量，常用的集中性数据有中位值和平均值，常用的离中性数据有标准偏差值和极差 2.1、算术平均值（X） 算术平均值也叫样本平均值，简称均值。它是所有数据之和除以数据总个数的商值，用 X表示，均值是表示数据集中性最基本和最常用的量，常用于对称或近似对称的数据，如平均尺寸、平均产量、平均质量等； 2.2、中位值～ 中位值是把搜集来的数据，按大小次序排列（遇有相同数值的数据时应重复排列），处于最中间位置的数据即为中位值。当数据个数为奇数时，居中的那个数据值为中位值，如果数据个数为偶数时，则取处于最中间位置的两个数据的平均值为中位值。中位值表示数据的集中性程度，没有平均值准确，但它可以免除比较复杂的计算。 2.3、标准偏差值（S） 标准偏差值是较准确地表示样本数据分散程度的统计特征值，用符合S表示。 2.4、极差（R） 极差是一组数据中最大值与最小值之差，用符合R表示。极差的计算比标准偏差的计算简单，但是由于它仅利用了一组数据中的最大值和最小值两个数据，没有考虑其他数据的影响，因此用它来表示数据的离中性，则难以客观地反映数据的全貌，其准确性较差。它常用于数据个数较少的情况，比如数据个数不大于10个时。 质量数据的整理方法 1.数据概述 一、思考 1、质量数据可按哪两大类型来分类，各类质量数据又包含哪几种质量数据？ 2、计量值数据是指什么样的数据？通