QC七大手法培訓

目錄12第二章：七大手法之——柏拉圖（ParetoDiagram）3第三章：七大手法之——查檢表(CheckList)4第四章：七大手法之——層別法(Stratification)

56第六章：七大手法之——直方圖(Histogram)7第七章：七大手法之——控制圖(StatisticalChart)第五章：七大手法之——散布圖(ScatteredDiagram)

第一章：七大手法之——特性要因圖（Causes&EffectsChart）QC七大手法的作用協(xié)助我們作好日常管理?？稍诨煦绮幻鞯那闆r下，認清問題關鍵所在，進而解決問題。什么是QC?QC=QualityControl是指控制制造或服務的品質，使產品或服務達到最優(yōu)良的狀態(tài)。QC七大手法.特性要因圖（Causes&EffectsChart）因果圖(Cause-Effect)、魚骨圖(FishBoneChart)柏拉圖（ParetoDiagram）查檢表（CheckList）層別法（Stratification）散佈圖（ScatteredDiagram）直方圖（Histogram）統(tǒng)計圖（StatisticalChart）七大手法口決QC七大手法魚骨追原因柏拉抓重點直方看分布查檢集數據散布看相關層別做解析管制找異常特性要因圖（一）特性要因圖：當一個問題的特性(結果)受到一些要因(原因)的影響時，將這些要因加以整理，成為有相互關系且有系統(tǒng)的圖形。簡言之就是將造成某項結果(特性)的諸多原因(要因)，以有系統(tǒng)的方式(圖表)來表達結果與原因之間的關系。特性要因圖由石川馨發(fā)明故又稱“石川圖”，其目的是闡明因果關系，也稱“因果圖”，又因其形狀與魚骨相似，故又稱“魚骨圖”。大要因

特性中要因大要因大要因大要因小要因用途說明整理問題。追查真正的原因。尋找對策。制作步驟確定特性：如不合格率、停機率、客戶抱怨、材料費等繪制骨架大略記載各類原因：可由4M1E人、機、料、法、環(huán)等五大類著手依據大要因，分出中要因更詳細地列出小要因圈出最重要的原因，以作進一步討論或采取對策記載所依據的相關內容：如日期、目的、人員等應注意事項腦力激蕩。以事實為依據。無因果關系者，予以剔除，不予分類。多加利用過去收集的資料。重點放在解決問題上，并依結果提出對策，依5W2H原則執(zhí)行。

（1）WHY——為什么？為什么要這么做？理由何在？原因是什么？（2）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？（3）WHERE——何處？在哪里做？從哪里入手？（4）WHEN——何時？什么時間完成？什么時機最適宜？（5）WHO——誰？由誰來承擔？誰來完成？誰負責？（6）HOW——怎么做？如何提高效率？如何實施？方法怎樣？（7）HOWMUCH——多少？做到什么程度？數量如何？質量水平如何？費用產出如何？6.依據特性別，分別制作不同的特性要因圖。7.大要因通常代表是一個具體方向。中要因通常代表的是一個概念、想法。小要因通常代表的是具體事件。8.至少要有4根大骨、3根中骨及2根小骨,且這些要因都不能重復。

量具偏差某產品質量問題噪聲灰塵環(huán)境情緒不穩(wěn)定培訓不足人過程無控制方法作業(yè)指導書不完善方法量具標準量具不穩(wěn)(小原因)機器(大原因)年久失修(中原因)成分變化厚度變差材料

對策表

柏拉圖（二）意大利經濟學家V.Pareto在1897年對社會經濟結構進行分析時，赫然發(fā)現國民所得的大部分均集中在少數人身上，于是將所得的大小與擁有所得的關系加以整理，發(fā)現有一定的方程式可以表示，稱為“柏拉圖法則”。1907年美國經濟學者M.O.Lorenz使用累積分配曲線來描繪“柏拉圖法則”，即經濟學上的“勞倫茲曲線”。美國質量管理專家J.M.Juran將勞倫茲曲線應用于質量管理，同時提出“重要的少數，次要的多數(VitalFew,TrivialMany)”的見解，并借用Parto的名字，將此現象稱為“柏拉圖原理”。品管圈的創(chuàng)始人石川馨將柏拉圖原理介紹到品管圈活動中使用，從而成為質量管理七大手法之一。定義又稱重點管理圖，根據所收集的數據，以不同區(qū)分標準加以整理、分類，計算出各分類項目所占的比例而按照大小順序排列，再加上累積值的圖形。用途說明從帕拉圖可看出哪一項目有問題，其影響程度如何，以判斷問題的癥結所在，并針對問題點采取改善措施.制作步驟1、決定數據的分類項目，分類的方式有：A、按結果分類：a、不良項目別；b、場所別；c、時間別；d、工序別；B、按原因分類：a、材料別（廠商、成分等）；b、方式別（作業(yè)條件、程序、方法、環(huán)境等）；c、人別（年齡、熟練程度、經驗等）；d、設備別（機械、工具等）；2、決定收集數據的期間，并按分類項目在期間內收集數據；

要從問題發(fā)生的狀況考慮，從中選擇恰當的期限（如：一天、一周、一季或一年為期）來收集數據3、依分類項目別，做數據整理，并作成統(tǒng)計表（1）、各項目按出現數據的大小順序排列，其他項排在最后一項，并求其累積數（其他項數據不可大于前三項，若大于時應再細分）。（2）、求各項目數據所占比率及累計數的影響度。（3）、其他項排在最后，若太大時，須檢討是否有其他重要要因需提出。4、按數據大小排列畫出柱狀圖；（1）、在圖中畫出縱軸及橫軸?？v軸左側填不良數、不良率或損失額等不良項目的數量，縱軸右側刻度可表示累計影響度（百分率）；在最上方標100%，在左側依收集數據大小做適當刻度。黃軸填寫分類項目名稱，由左至右按照所占比率大小記入，其他項則記在最右邊。（2）、橫軸與縱軸比例應適度。5、繪制圖線。（1）、點上累計不良數（或累計不良率）；（2）、用折線連接。6、繪累計比率：（1）、縱軸右邊繪折線終點為100%；（2）、將0～100%間分成10等份，把%的分度記上（即累計影響度）；（3）、標出前三項（或四項）的累計影響度是否大于80%或接近80%；；7、記錄必要的事項（1）、標題（目的）；（2）、數據搜集期間；（3）、數據合計（總檢查數、不良數、不良率等）；（4）、工序別（5）、作成者（包括記錄者，繪圖者等分類的原則：一般分類先從結果分類上著手，以便洞悉問題的所在，然后再進行原因分類，分析出問題產生的原因，以便采取有效的對策。將此分析的結果，依其結果與原因分別繪制帕拉圖。應注意事項柏拉圖是按所選取的項目來分析，因此只能針對所做項目加以比較，對于項目以外的分析無能為力。若發(fā)現各項目的分配比例相關不多時，則不符合柏拉圖法則，應從其他角度再做分析。柏拉圖適用于計數型數值統(tǒng)計，計量型數值統(tǒng)計用直方圖。一般而言，柏拉圖的前三項往往累計達70~80%強，如能針對前三項做改善，便可得到70%以上的成效。其他項若大于最大的前面幾項，則必須再細分。把柏拉圖上的項目當作質量特性加以要因分析，再用柏拉圖整理重新分類，可以找出改善的方案。1、帕拉圖的橫軸是按項目別，依大小順序由高到低排列，“其他”項排在最后一位；2、帕拉圖的的柱形寬度要一致，縱軸與橫軸比例為3：2；3、縱軸最高點為總不良數，且所表示之間距應一致；4、次數少的項目太多時，可考慮將后幾項歸納成“其他”項；其他項不應大于前幾項，若大于時應再分析，有時改變層別或分類的方法，也可使分類的項目減少。通常項目別包括其他項在內，以不要超過4-6項為原則。5、縱軸與橫軸可表示以下內容：縱軸●品質——不良數、退貨數、不良率；●時間——維修時間、作業(yè)時間、運轉時間；●金額——銷售金額、損失金額、材料費用；●安全——災害件數、故障次數；●其他——缺席率、提案件數等；橫軸●現象——不良項目別、位置別、區(qū)域別等；●時間——月、周、季、年別等；●設備——機器別、治具別等；●作業(yè)者——人員、年齡別、性別、國別等；●其他——廠商、作業(yè)方法等6、每一不良項目所引起的損失金額不同時，縱軸應以損失金額來表示；7、改善前后的比較時：●改善后，橫軸項目別依照出現大小順序由高到低排列；●前后比較基準應一致，且刻度應相同；●各項目別以顏色來區(qū)分，則更易于比較；8、前三個項目往往累計影響度可達70-80%，如能針對前三項做改善，便可得到70%以上的成效；9、帕拉圖中，連接各項目與縱軸對應點的線，各為“帕拉曲線”外，但因各項次的數據分配并非連續(xù)分布，所以，其連接線應為折線而非曲線。10、帕拉圖適用于計數值作統(tǒng)計分析，而計量值則使用直方圖；A級類別B級類別數據內容品質方面不良品數、損失金額、消費者抱怨數、修理件數時間方面——效率作業(yè)的效率工序別、單位作業(yè)別故障率、修理時間機器別、設備別成本方面原料、材料別單價規(guī)格別、商品別單價品質成本預防成本、鑒定成本、內部失敗成本、外部失敗成本營業(yè)方面銷售金額別、營業(yè)場所別、商品銷售別、業(yè)務員別安全方面災害的件數場所別、職稱別、人體部位別1、作為降低不良的依據●全體的不良是多少？●各種不良占多少？●降低哪些不良，是否可將全體不良降低70-80%以上？2、決定改善目標，找出問題點：帕拉圖分析并不限于“不合規(guī)格”的不良，任何工廠的問題都可應用帕拉圖分析；如：修理件數、費用、時間、客房投訴件數、處理時間及費用、不良品數及所損失金額、效率損失等；3、確認改善效果（改善前后的比較）●把改善前后的帕拉圖排列在一起，即可評估其改善效果；●確認改善效果時，應注意下列三點：A、帕拉圖搜集數據的期間及對象要一致；B、對季節(jié)性的變動應進行考慮；C、對于對策外的原因，也應加以注意，以免疏忽。.帕拉圖的應用范圍4、應用于發(fā)掘現場的重要問題點：一般數據可分為兩大類●依結果的分類——將結果的數據加以分類繪帕拉圖，可掌握住少數據而重要的結果，如：不良項目、工序列等；●依要因的分類——將主要的結果找出后，再依特性要因圖中的要因，搜集重因數據，作成帕拉圖，即可找尋或掌握住重要的要因；5、用于一整理報告或記錄若只用數據來寫報告或記錄，比較不容易了解問題點，若采用帕拉圖來整理報告或記錄時，則可使看者一目了然。6、可作不同條件的評價：對于同一過程前后不同時間的表現，用帕拉圖來加以分析、評價。7、驗證或調整特性要因圖對于憑經驗或直覺所繪的特性要因圖，可用帕拉圖來加以驗證或調整；8、配合因果圖使用帕拉圖上的項目當作品質特性加以要因分析，再用帕拉圖整理重新分類，可以找出改善的方案。改善效果之確認效果確認的柏拉圖制作要決必須兩個柏拉圖并排，分為改善前與改善后。收集數據的期間和對象必須一致。季節(jié)性的變化應列入考慮。對於改善項目以外的要因也要加以注意。數據及查檢表─數據（三）什么是查檢表和查檢表法？1、什么是查檢表？查檢表，也叫調查表或核對表或點檢表，它是一種為了便于搜集和整理數據而事先設計制成的空白統(tǒng)計表，在實際應用時，只要在相應的欄內填寫上數據（或記號）即可。2、什么是查檢表法？

查檢表法是利用查檢表進行數據的搜集、整理和粗略的原因分析的一種質量管理方法。查檢表法使用簡單，易于了解的標準化表格或圖莆形，使用人員只需填入規(guī)定的檢查記錄，再加以統(tǒng)計數據，即可提供量化的分析或比對。查檢表的類型

一般而言，查檢表可依其工作的目的或種類分為下述兩項：1、點檢用查檢表（俗稱點檢表）

主要功用是為要確認作業(yè)實施、機械設備的實施情形,或為預防發(fā)生不良或事故,確保安全時使用.這種點檢表可以防止遺漏或疏忽造成缺失的產生.把非作不可、非檢查不可的工作或項目,按點檢順序列出,逐一點檢並記錄之.如：設備點檢表、溫度點檢表、濕度點檢表、內部審核檢查表等，此類點檢表的作用主要是確認檢查作業(yè)過程中的狀況，以防止作業(yè)疏忽或遺漏。2、記錄用查檢表

此類調查表是用來收集資料，應用于不良原因和不良項目的記錄，做法是將數據分類成數個項目區(qū)別，以符號、作記號或數字記錄的表格或圖形。主要功用在於根據收集之數據以調查不良項目、不良主因、工程分布、缺點位置等情形.必要時,對收集的數據要予以層別.由于常用于作業(yè)缺陷、品質不良等記錄，也稱為改善用調查表。常見的記錄表用調查表有：不合格品項目調查表、缺陷位置調查表、質量分析調查表等。查檢表的制作方法1、點檢用調查表制作方法（1）、列出每一個需要調查的項目；（2）、非調查不可的項目是什么？如：非執(zhí)行不可的作業(yè)、非檢查不可的事項等；（3）、有順序要求時，應注明序列號，依序列排列；（4）、如可能，盡可能將機器別、機種別、人員、工序別等加以層別，利于分析；（5）、檢查一下，如有不符合要求的地方，要改善后才可作為正式表格應用。2、數據收集和調查異常原因用調查表制作方法（1）、決定希望把握的項目及所要收集的數據，在執(zhí)行此步驟時，應該由相關人員過去累積的經驗及知識來決定，最佳的方法是召集部門內所有人共同參與，集思廣益以免遭遺漏某些重要項目；（2）、決定調查表的格式。；（3）、決定記錄的方式，具體有以下幾種方式：A、“正”字記號，運用頻率極高，一般較常采用；B、“+++++”棒記號，多應用于品質管理，如：頻數分布表等。C、“○△√×”圖形記錄。（4）、決定收集數據的方法：由什么人搜集，期間多久，檢查方法等均應事先決定；查檢表記錄的項目（1）、標題：目的何在？（2）、對象、項目：為什么？（3）、人員：由誰做？（4）、方法：何種做法？（5）、時間：什么時間、期間間隔多久？（6）、過程類別、檢查地點：在什么地方？什么場所？（7）、結果整理：合計、平均、統(tǒng)計分析。（8）、傳送途徑：誰需要了解，要報告給誰？調查表的制作要點

檢查表的制作，可任意配合需求目的作更改，故沒有特定的形式，但仍有幾項重點是制作時應特別注意的：（1）、并非一開始即要求完美，可先行參考他人的例子，模仿出新的，使用時如有不理想再行改善。（2）、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。（3）、一目了然，檢查的事項應清楚陳述，使記錄者在記錄問題的同時，即能明了所登記的內容。（4）、以團隊的方式集思廣益，切記不可遺漏重要項目。（5）、設計不會令使用者記錄錯誤的檢查表，以免影響日后統(tǒng)計分析作業(yè)的真實性。查檢表實例——記錄用查檢表ABNo.1No.2No.1No.2合計作業(yè)者機械不良種類日期尺寸疵點材料其他尺寸尺寸尺寸疵點疵點疵點材料材料材料其他其他其他月日月日查檢表實例一：不良品記錄調查表使用要決查檢收集完成的數據應馬上使用。數據是否集中在某些項目或某些時段？是否因時間的經過而產生變化？周期性變化的特殊情形也要特別注意。如有異常，應馬上追究原因，并采取必要的措施。4.迅速判斷，即刻行動。5.是否隨著改善而有變化？6.適當保留過去、現在及未來的記錄，以便日后比較。7.可利用柏拉圖加以整理，以便更進一步掌握問題的重心。層別法（四）什么是層別法1、層別法的定義

層別法，又稱為分層法，是一種把搜集來的原始質量數據，按照一定標志加以分類整理的一種方法。通常把分類整理中劃分的組稱為層，故分層就是分門別類，就是分組，層別法也叫做分類法或分組法。2、分層的目的分層的目的是把雜亂無章和錯綜復雜的數據，按照不同的目的、性質、來源等加以分類整理，使之系統(tǒng)化、條理化，能更確切地反映數據所代表的客觀事實，便于查明產品質量波動的實質性原因和變化規(guī)律，對癥下藥采取措施，解決問題。分層的原則及方法1、分層的原則

分層的原則是使同一層內的數據波動幅度盡可能小，而層與層之間的差別盡可能大，通常按操作者、機器設備、材料、工藝方法、測量手段、環(huán)境條件和時間等對數據進行分層。2、分層的方法

2.1、按操作者分層：班次、性別、年齡、技術等級、新/老員工等進行分類；2.2、按機器設備分層：設備種類、型號、新舊、夾具和刀具等進行分類；2.3、按材料分層：產地、廠家、批次、成分、型號、規(guī)格等進行分類；2.4、按工藝方法分層：流量、溫度、壓力、速度等進行分類；2.5、按測量手段分層：測量者、測量儀器、抽樣方法、不良品內容等進行分類；2.6、按環(huán)境條件分層：噪音、色彩、照明、清潔、運輸形式等進行分類；

2.7、按時間分層：小時、日期、周別、月別等進行分類。2.8、按生產線分層：A、B、C生產線別進行分類；分層的使用步驟1、確定分層的對象2、利用檢查表收集數據；3、根據數據繪成推移圖將其分層比較廠家不良項目21/522/523/524/525/526/527/528/5合計A噴錫不良7555364442孔偏3233323221斷線2432332322錫皺33212112綠漆不均323232116板面不刮傷5341412435其他2311119不良數2026161814222418157不良率10%13%8%9%7%11%12%9%10%B噴錫不良232132114孔偏2212119斷線112217錫皺13111119綠漆不均2215板面刮傷4231132117其他1113不良總數1412644128664不良率7%6%3%2%2%6%4%3%4%1、確定分層的對象2、收集數據層別法實例散布圖（五）定義把互相有關聯的對應數據，在方格紙上以縱軸表示結果，以橫軸表示原因；然后用點表示出分布形態(tài)，根據分布的形態(tài)來判斷對應數據之間的相互關系。用途說明檢定兩變數間的相關性。從特性要求尋找最適要因。從要因預估特性水準。成對數據的對應關系目的知道兩組數據（或原因與結果）之間是否有相關及相關程度。依據各種可能影響原因層別繪制散布圖，可找出最適的要因。檢視是否為不相關。制作步驟收集相對應數據，至少30組以上，并且整理寫到數據表上。找出數據之中的最大值和最小值。畫出縱軸與橫軸刻度，計算組距。將各組對數據標示在座標上。記錄必要事項。散布圖的制作方法收集成對的數據(X1,Y1)、(X2,Y2)、……，整理成數據表。找出X,Y的最大值與最小值。以X,Y的最大值及最小值建立X-Y坐標，并決定適當的刻度便于繪點。將數據依次點于X-Y坐標中，兩組數據重復時用⊙表示，三組數據重復時用×表示。必要時，可將相關資料記在散布圖上。散布圖的注意事項：是否有異常點，有異常點時不可任意刪除，除非異常原因已確實掌握。數據的獲得常因操作者、方法、材料、設備或時間等的不同，使數據的關聯性受到扭曲，應注意數據的分層。散布圖若與原有技術、經驗不相符時，應追查原因與結果是否受到其他因素干涉。散布圖的判讀1.完全正(負)關聯：點散布在一條直線上。2.高度正(負)關聯：原因X與結果Y的變化近于等比例。3.中度正(負)關聯。4.低度正(負)關聯。5.無關聯。6.曲線關聯。直方圖（六）現場工作人員經常要面對許多數據，如果我們應用統(tǒng)計繪圖的方法，將這些數據加以整理，則生產過程中的質量散布的情形、問題點所在及過程、能力等，均可呈現在我們的眼前；我們即可利用這些信息來掌握問題點并采取對策。直方圖為生產現場最常用的圖表之一。直方圖是將所收集的測定值、特性值或結果值分為幾個相等的區(qū)間作為橫軸，并將各區(qū)間內所測定的值依所出現的次數累積而成的面積，用柱子排起來的圖形。因此直方圖也稱柱狀圖。產品質量波動一、正常波動：是由隨機原因(普通原因）引起的產品質量波動；——僅有正常波動的生產過程稱為處于統(tǒng)計控制狀態(tài)，簡稱為控制狀態(tài)或穩(wěn)定狀態(tài)。二、異常波動：是由系統(tǒng)原因（特殊原因）引起的產品質量波動；——有異常波動的生產過程稱為處于非統(tǒng)計控制狀態(tài)，簡稱為失控狀態(tài)或不穩(wěn)定狀態(tài)。產品質量波動的六大因素影響質量波動的六大因素機料法環(huán)測量人引起產品波動的原因主要來自六個方面（5M1E）：人（Man）：操作者的質量意識、技術水平、文化素養(yǎng)、熟練程度、身體素質等；機器（Machine）：機器設備、工夾具的精度、維護保養(yǎng)狀況等；材料（Material）：材料的化學成分、物理性能和外觀質量等；方法（Method）：加工工藝、操作規(guī)程和作業(yè)指導書的正確程度等；測量（Measure）：測量設備、試驗手段和測試方法等；環(huán)境（Environment）：工作場地的溫度、濕度、含塵度、照明、噪聲、震動等；引起波動的兩種因素的比較因素類別具體表現特點作用處理方式隨機因素原材料性能、成分的微小差異、機器的正常波動、刀具的正常磨損、夾具的輕微松動、工人操作的微小變化、測量手法的微小誤差、檢測人員讀數的微小誤差、環(huán)境溫度、濕度的微小差異、其他因素的微小變化經常發(fā)生的其大小、方向不確定、難以查明和消除，所以也稱偶然因素。對產品質量影響較小，技術上難以測量、經濟上不值得消除的，也稱為正常因素?？烧J為是正常的，允許存在的，此時的生產狀態(tài)被認為是處于受控狀態(tài)。系統(tǒng)因素規(guī)格、材質相差懸殊的原材料混雜、機器發(fā)生故障、刀具過度磨損、夾具嚴重松動、夾具安裝和調整不當、使用未經校準的檢測儀器、測試錯誤、測量者有較大的習慣性誤差、工人違規(guī)操作、生產工藝有較大缺陷、溫度/濕度顯著變化不是經常發(fā)生的，可以查明和消除的，也稱為偶發(fā)性因素。對產品質量影響明顯，技術上可以測量和消除，所以也稱為異常因素。認為是不正常駐的，不允許存在的，表明工序已處于失控狀態(tài)，應采取相應措施加以消除，以免對產品質量造成不良影響。直方圖的相關概念與術語1、直方圖所謂直方圖，是一種將搜集來的質量數據分成若干組，在直角坐標系中，以組距為橫軸，以該組距內相應的頻數為高度，按比例畫出來的若干矩形圖。2、直方圖法直方圖法是一種通過直方圖對產品質量波動性的觀察，進而找出質量波動的規(guī)律性，預測工序質量好壞和估計工序不良品率的質量管理常用方法。3、頻數分布將許多的復雜的數據依其差異的幅度分成若干組，在各組內列入測定值的出現次數，即為頻數分布。4、相對頻數各組出現的頻數除以全部的頻數，即為相對頻數。5、累積頻數（f）自頻數分布的測量值較小的一端將其頻數累積計算，即為累積頻數。6、全距（R）在所有數據中最大值和最小值的差，即為全距。7、組距(h)全距/組數=組距8、算術平均數（X）數據的總和除以數據總個數所得的商數即為算術平均數。9、中位數（X）將數據由小到大依序排列，位居中間的數稱為中位數，若數據個數為偶數時，則取中間相鄰的兩個數據之和再除以2，即為中位數。如果數據個數為奇數時，中間數即為中位數。10、眾數（MODE）頻數分布中出現頻數最多的組的值。表中，出現頻數（次數）最多的數據是6，共出現32次，所以6就是眾數。11、組中距（midrange）一組數據中最大值與最小值的平均值，計算公式為：（上組界+下組界）/2=組中距使用目的了解分布的形態(tài)研究過程能力過程分析與控制觀察數據的真?zhèn)斡嬎惝a品的不合格率求分布的平均值與標準差用以制定規(guī)格界限與規(guī)格或標準值比較調查是否混入兩個以上的不同群體了解設計控制是否合乎過程控制直方圖的制作收集數據并作記錄找出數據中的最大值與最小值求極差決定組數kk=1+3.32lgn并向上圓整(n為數據數)或參照下表：數據數1~5051~100101~250251~組數5~76~107~1210~20求組距hH=極差÷組數為便于計算平均數及標準差，組距常取為2、5或10的倍數求各組上限、下限(由小而大順序)，精確到組距的下一位第1組下限=最小值-最小測量單位/2第1組上限=第1組下限+組距第2組下限=第1組上限……最小數據應在最小一組內；最大數據應在最大一組內，若有數據小于最小一組下限或大于最大一組上限時，應自動加一組。求組中點，組中點=(該組上限+該組下限)/2作次數分配表制作直方圖將次數分配表作圖，以橫軸表示數值的變化，縱軸表示次數橫軸與縱軸各取適當的單位長度，再將各組的組界分別標在橫軸上，各組界應為等距分布。在圖的右上角記入相關數據履歷(數據總數、平均值、標準差等)，并劃出規(guī)格的上、下限。填入必要的事項，如產品名稱、工序名稱、時間、制作者等。常見的直方圖形態(tài)（a）正常型正常型，又稱對稱型，它的特點是中間高，兩邊低，左右基本對稱，說明工序處于受控狀態(tài)（a）正常型（b）孤島型孤島型，它的特點是在遠離分布的地方出現小的直方圖形，猶如孤島，“孤島”的存在表示在短時間內有異常因素在起作用，使加工條件發(fā)生了變化。（c）偏向型偏向型，它的特點是直方圖的頂峰偏向一側，也叫偏坡型，當技術標準要求是單一側向時，常出現此種情況，有的是由于操作者的加工習慣引起的。如：在加工軸的時候往往偏大，而在加工孔的時候往往偏小等。（d）雙峰型雙峰型，它的特點是有兩個高峰。這往往是由于兩種不同分布的數據混在一起引起的，例如把兩個工人加工的同種產品或兩臺設備加工的產品混在一起等。發(fā)生雙峰型應把數據先進行分層，然后再做直方圖。（e）平頂型平頂型，它的特點是直方圖呈平頂型，這往往是由于生產過程中有緩慢變化的因素在起作用，如刀具的正常磨損、操作者的疲勞等。應采取措施控制諸因素穩(wěn)定地處于良好狀態(tài)。（f）鋸齒型鋸齒型，它的特點是直方圖高低參差不齊，但整個圖形整體看起來還是中間高兩邊低，左右對稱。造成這種情況，往往不是生產上的問題，主要是分組組數過多或測量儀器精度不夠，讀數有誤等原因引起的。規(guī)格下限

規(guī)格上限

製程能力還可以，但產品品質稍有變動即會產生不良品，有提高製程能力的必要。OHP-68製程能力足夠，產品品質分散寬度完全在規(guī)格界限內。

規(guī)格上限

規(guī)格下限製程能力不足，因為中心值偏右，如能將中心值調整至規(guī)格中心處，則剛好可以符合規(guī)格。

規(guī)格上限規(guī)格下限

製程的分散寬度過大，此時須改善製程或檢討規(guī)格，而已生產的產品須全選別。規(guī)格上限規(guī)格下限

直方圖使用的注意事項1.異常值應去除后再分組。2.從樣本測量值推測群體形態(tài)，直方圖是最簡單有效的方法。3.應取得詳細的數據資料(如時間、原料、測量者、設備、環(huán)境等)。4.進行過程管理及分析改善時，可利用層別方法，將更容易找出問題所在，對于質量改進，有事半功倍的效果。控制圖（七）1、控制圖：

控制圖是在1924年美國質量管理大師休哈特博士所發(fā)明，它是一種用來監(jiān)視、控制質量特性值隨時間推移而發(fā)生波動的圖表。在控制圖上有三條橫線：中間的一條為中心線(Controlline,簡稱CL)，一般以藍色的實線繪制，在上方的一條線稱為上控制界限線（UpperControlLimit,簡稱UCL）在下方的一條線稱為下控制界限線(LowerControlLimit,簡稱LCL)，一般以紅色的虛線表示，以表示可接受的變異范圍。至于實際產品品質特性的點大都以黑色連線繪制。2、控制圖法控制圖法是具體應用控制圖對生產過程進行分析和控制的一種方法。它的主要作用：A、用于工序分析，即分析工序是否處于控制狀態(tài)。用于此用途時，應隨機抽取樣本，搜集數據，繪制控制圖，觀察與判斷工序狀態(tài)：若發(fā)現異常，則追查原因，采取措施，檢查效果，并使其標準化、制度化。B、用于工序控制：用于此用途時，主要是預報與消除工序狀態(tài)失控，以保持工序處于控制狀態(tài)，防止不良品產生。C、其他用途：控制圖還可以用來調查工序能力指數，以及為質量評定、產品設計、工藝設計積累數據。3、品質變異形成的原因：一般在制造的過程中，無論是多么精密的設備、環(huán)境，其品質特性一定都會有變動，都無法做完全一樣的產品，而引起變動的原因可分為兩種，一種是偶然（隨機）原因，一種為異常（特殊）原因3.1、偶然(隨機)原因(Chancecauses):是指不可避免的原因、非人為的原因、共同性的原因、一般性原因，是屬于控制狀態(tài)的變異。3.2、異常(特殊)原因(Assignablecauses):

可避免的原因，人為的原因，特殊性原因，局部性原因等，不可能讓其存在，否則會造成很的損失。分類變異的情況影響程度追查性過程的改善偶然原因系統(tǒng)的一部分，很多，一定有且無法避免每一個都很微小不明顯不值得追查，追查的成本高，不經濟修改：經常且穩(wěn)定的制造異常原因本質上是局部的，很少或沒有，可避免的有明顯的影響值得追查且可追查到原因，否則，將會造成巨大的損失創(chuàng)造：經常且穩(wěn)定的過程。偶然原因與異常原因的比較4、控制圖控制界限的確定：

目前大多數國家都是根據休哈特的3Sigma法則來確定控制界限的：取質量特性的平均值做為控制中心線（CL），取質量特性值的平均值加/減三倍的標準偏差做為上、下控制界限線（UCL和LCL），其計算公式為：A、中心控制線（CL）=E（X）B、上控制界限線（UCL）=E（X）+3D（X）C、下控制界限線（LCL）=E（X）-3D（X）式中：X——代表樣本統(tǒng)計量

E（X）——代表X的平均值

D（X——代表X的標準偏差值5、控制圖的分類

5.1按數據的性質來分類(見下表)－－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。類別名稱控制圖符號特點適用場合計量值控制圖平均值－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。適用于產品批量較大的工序。中位數－極差控制圖x－R計算簡便，但效果較差。適用于產品批量較大的工序。單值－移動極差控制圖x－R

S

簡便省事，并能及時判斷工序是否處于穩(wěn)定狀態(tài)。缺點是不易發(fā)現工序分布中心的變化。因各種原因（時間、費用等）每次只能得到一個數據或希望盡快發(fā)現并消除異常原因。計數值控制圖不合格品數控制圖Pn較常用，計算簡單，操作工