质量管理工具
学习目标
重点掌握：质量管理七种工具的原理与应用：
调查表、分层法、排列图、因果
图、散布图、直方图、控制图
了解:质量管理其它方法工具
难点：散布图、控制图的原理与应用
内容结构安排
解决问题的一般途径
旧七项质量工具的原理
其他工具的简介
一、解决问题的一般途径
解决问题是要用方法的，否则必将杂乱无章，思路混乱!
一般问题解决,都必须的一定的工作程序和方法。
PDCA循环是有效进行任何一项工作的合乎逻辑的工作程序。在质量管理中，PDCA循环得到了广泛的应用，并取得了很好的效果.
1.戴明环（PDCA循环）
美国质量管理专家
对日本制造业的掘起作出了杰出贡献
《全面质量管理》---TQC，PDCA循环
日本戴明奖
1. PDCA循环的四个过程
1、 P（Plan）--计划:确定方针和目标，确定活动计划；
2、 D（Do）--执行:实地去做，实现计划中的内容；
3、 C（Check）--检查:总结执行计划的结果，注意效果，找出问题；
4、 A（Action）--行动:对总结检查的结果进行处理，成功的经验加以肯定并适当推广、标准化；失败的教训加以总结，以免重现，未解决的问题放到下一个PDCA循环。
法的四个阶段八个步骤
A P
C D
每一阶段都有不同的质量工具可供搭配使用
二、产品质量波动
1.偶然性原因引起的正常波动
偶然性原因是指短时的孤立的因素，它对质量波动的影响小，不易识别和避免，也难以确定和消除。这类影响因素很多。
机床的轻微振动
周围环境的
微小变化，
测试手段的
微小误差
原材料差异
刀具承受压力的微小差异
2、系统性原因引起的异常波动
对产品质量不经常起作用的因素,少量存在,影响较大。
容易识别，可以避免
刀具安装
调整不当
测试错误
刀具过度磨损
操作重大缺点
质量管理的一项重要工作，就是要找出产品质量波动规律，把正常波动控制在合理范围内，消除系统原因引起的异常波动。
三、品质管理工具
工具—分析、解决问题的手段
质量管理七工具的用途
调查表：收集数据
分层法：数据项目的设立
排列图：看问题的分布情况,找出主要因素。
因果图：理清思路，寻找原因。
散布图：两个因素之间的关系。
直方图：看问题的分布情况，发现异常情况存在。
控制图：稳定与否。
口决
查检集数据
层别作解析
排列抓重点
鱼骨追原因
散布看相关
直方显分布
管制找异常
方法一 调查表
目的--收集数据而设计的图表
调查表法是利用统计表来进行数据收集整理和粗略分析质量问题原因的一种方法，也叫检查表法或统计分析表法。
一、概念
与分层法结合
适用?
不良品统计调查表用于调查产品质量发生了哪些不良情况及其各种不良情况的比率。
“良”与“不良”
二、常用类型1、不良项目调查表
标准、规格、公差
不良品项目调查表
举例:
以内燃机车修理厂柴油机总装工段一次组装不合格的返修为例，如表所示。
用来记录、统计、分析不同类型的外观质量缺陷所发生的部位和密集程度，进而从中找出规律性，为进一步调查或找出解决问题的办法提供事实依据。
在产品的草图或展开图画在调查表上，可采用不同的符号或颜色在发生缺陷的部位上标出 。
2、缺陷位置调查表
缺陷位置调查表的一般格式可参照下表绘制。
3.频数调查表
为了做直方图而需经过收集数据、分组、统计频数、计算、绘图等步骤。如果运用频数调查表，在收集数据的同时，直接进行分解和统计频数。每得到一个数据，就在频数调查表上相应的组内作一个符号，测量和收集数据完毕，频数分布表也随之作出，便能迅速的得到直方图的草图。
除产品外形图，用语言或文字描述缺陷发生的频数也是可以的，如表1-2所示。
4.不良原因调查表
不良原因调查表
107
总计
36
20
46
5
10
正正正正正正正一
正正正正
正正正正正正正正正一
正
正正
材料硬度问题
砂眼
加工不合格
形状不合格
其它
小计
检查结果
不合格种类
备注：全数检验 合同号 02－5－3
检查总数：2530 批号 02－8－6
不合格种类 检验员
工序：最终检验 部门 制造部
品名 工厂名
年 月 日
简单明了，突出重点；
应填写方便，符号好记；
调查、加工和检查的程序与调查表填写次序应基本一致；
填写好的调查表要定时、准时更换并保存；
数据要便于加工整理，分析整理后及时反馈。
调查表应用注意事项
要求设计对某商场服务质量状况进行调查的调查表.
对全班同学的收支情况进行调查，要求设计调查表.
调查表的应用
练一练
方法二 分层法
目的---将数据进行合理的分类
分层就是把所收集的数据进行合理的分类，把性质相同、在同一生产条件下收集的数据归在一起，把划分的组叫做“层”，通过数据分层把错综复杂的影响质量因素分析清楚。
一、概念
用于做排列图、分层直方图、分层散布图
与分层法联用
所得数据
二、质量数据分层的标志(5M1E)
（1）按不同的操作者分。 男、女 ，操作技术水平
（2）按机器设备分。 型号、新旧程度
（3）按原材料分。 供料单位、 进料时间、 生产环境
（4）按操作方法分。 切屑用量、温度、压力
（5）按不同的时间分。 班次、 日期 。
（6）按不同的检验手段分。 仪器、测量者
（7）按生产废品的缺陷项目分。 铸件的裂纹、气孔
举例
在柴油机装配中经常发生气缸垫漏气现象，为解决这一质量问题，对该工序进行现场统计。
（1）收集数据：n = 50，漏气数f = 19，漏气率p = f / n = 19 / 50 = 38%
（2）分析原因
通过分析，认为造成漏气有两个原因：
①该工序涂密封剂的工人A、B、C三人的操作方法有差异；
②气缸垫分别由甲、乙两厂供给，原材料有差异。
因此采用分层法列成表1-3、表1-4进行分析
用乙厂的材料
由B操作
实践结果表明，这样做漏气率非但没有降低，反而增加到来43%，这是什么原因呢？
现在知道该采取何方法降低漏气率了吗?
由表1-5再次提出降低气缸漏气率的措施:
①使用甲厂提供的气缸垫时，要采用工人B的操作方法。
②使用乙厂提供的气缸垫时，要采用工人A的操作方法。
分层注意事项:
☆ 排列图分层不好时，无法区分主要因素和次要因素，也无法对主要因素作进一步分析。
☆ 散布图分层不好时，会出现几簇互不关连的散点群。
☆ 控制图分层不好时，无法反映工序的真实变化，不能找出数据异常的原因，不能作出正确的判断。
☆ 因果图分层不好时，不能搞清大原因、中原因、小原因之间的真实传递途径。
对全班某一课程的考试成绩进行分层,了解学习状况,要求设计分层表。并写出预想结果。
学习成绩分层表
见下表：
59以下
60—69
70—79
80—89
90分以上
人数
分数
某超市在一个月中共收到表扬信78封.试用分层法分析超市员工服务质量状况.
结果
见下表：
56
78
合计
20
14
四级以下
30
46
二、三级
6
18
特、一级
人数
表扬信数
营业员等级
分层注意事项:
应使同层的数据波动幅度尽可能小,而层间的差别尽可能大.
方法三 排列图
目的—看问题的分布情况,找出主要因素。
排列图是通过找出影响产品质量的主要问题，以便确定质量改进关键项目的图表。
意大利经济学家巴累特（Pareto）用于统计社会财富分布状况 , 美国质量学家朱兰把这个原理应用到质量管理 .
一、概念
图1-13 排列图的形式
排列图的形式
排列图由于两个纵坐标，一个横坐标，几个顺序排列的矩形和一条累计频率折线组成。
确定主要因素、有影响因素和次要因素。
主要因素——累计频率在0%～80%左右的若干因素。它们是影响产品质量的关键原因，又称为A类因素。其个数为1～2个，最多3个。
有影响因素——累计频率在80%～90%左右的若干因素。它们对产品质量有一定的影响，又称为B类因素。
次要因素——累计频率在90%～100%左右的若干因素。它们对产品质量仅有轻微影响，又称为C类因素。
二、排列图的作图步骤
（1）问题项目确定:一般指不合格项目、废品件数、消耗工时等等。
（2）收集与整理数据
可按废品项目、缺陷项目，不同操作者等进行分类。列表汇总每个项目发生的数量即频数fi，按大小进行排列。
（3）计算频数fi 、频率Pi %、累计频率Fi等。
（4）画图
（5）根据排列图，确定主要因素、有影响因素和次要因素。
【例 】: 某化工厂对十五台尿素塔焊缝缺陷所需工时进行统计分析。表: 焊缝缺陷所需工时进行统计分析表
举例
按排列图作图步骤，确定焊缝气孔和夹渣为主要因素；焊缝成型差和焊道凹陷为有影响因素。所作排列图
焊缝缺陷排列图
三、排列图的用途
直观地表现出影响产品质量的“关键的少数与次要的多数”
用途
其他工作如节约能源、减少消耗、安全生产等都可用排列图改进提高工作质量
注意事项?
做好因素分类
主要因素不能过多
数据要充足
适当合并一般因素
合适的计量单位
分层法与排列图的结合
练一练
某乒乓球厂检查了一批产品，其中有600个有缺陷。根据缺陷的不同进行分层，结果是：
偏心：320个
粘合不好的有：25个
硬度不够：180个
不清洁：60个
其它缺陷：15个
试画出缺陷原因的排列图。
方法四 因果分析图
目的—理清思路，寻找原因
因果图是表示质量特性与原因的关系的图。也叫特性因素图/鱼刺图/石川图，是整理和分析影响质量（结果）的各因素之间的一种工具。
一、概念
因果图的基本格式为由特性，原因，枝干三部分构成
13 常用质量管理工具
因果分析图法
——基本格式：由特性，原因，枝干三部分构成。首先找出影响质量问题的大原因，然后寻找到大原因背后的中原因，再从中原因找到小原因和更小的原因，最终查明主要的直接原因(图)
二、作图步骤
第一步 确定分析对象
第二步确定造成这个结果和质量问题的因素分类项目
第三步 把到会者发言、讨论、分析的意见归纳起来，按相互的相依隶属关系，由大到小，从粗到细，逐步深入，直到能够采取解决问题的措施为止
第四步 确定因果图中的主要、关键原因，再去现场调查研究，验证所确定的主要、关键原因是否找对、找准。以此作为制订质量改进措施的重点项目
第五步注明因果图的名称、日期、参加的人员、绘制人和参考查询事项
二、作图步骤---举例
为分析图 第一位主要因素“焊缝气孔缺陷”原因，作因果图
13 常用质量管理工具
因果分析图法
同样以尿素合成塔焊缝质量分析为例，我们对材料、人员、工艺方法和设备这四个方面进行认真分析。例如，在工艺方法方面，导致焊缝质量的因素可能有图纸混乱、要求不清等；在设备方面，可能原因有电流不稳定、仪表不准等。将各个方面可能造成焊缝质量缺陷的所有原因都列举出来后，就可以用鱼刺图清楚地表达出来，然后再逐一进行论证。焊缝质量鱼刺分析图如图所示。
因果图
焊缝问题的对策表
因果分析图的编制步骤
绘制因果分析图最一般的方法是“大枝展开法”，这种方法是从大枝到中枝、从中枝到小枝，按此次序提出各种要因，这样往往可以将各种因素限制在预先确定的框框内，容易形成小而整齐的因果图。因果分析图的具体绘制一般按照下述步骤进行：
13 常用质量管理工具
因果分析图法
汽车失控
胎 瘪
钉子
石头
爆胎
玻璃
路 滑
油
冰
雨
雪
药物影响
嗜 睡
司机差错
训练不足
反应慢
鲁 莽
机械故障
系杆断裂
加速器失灵
刹车失灵
刹车片磨损
润滑不良
三、注意事项
（1）问题尽量具体、明确、有针对性
（2）集思广益
（3）分析到能采取具体措施为止
（4）主要原因的确定
（5）对关键因素采取措施后，再用排列图等方法来检验其效果
专家的话
实践应用
1、分析四级外语为什么不过?
2、分析一道菜为什么难吃?
3、分析烟丝含水率超标?
4、分析某一旅行社服务质量状况?
对你所熟悉的实体质量问题画因果图进行分析，并针对主要问题提出解决问题的措施。
练一练：因果图
方法五 散布图
目的—两个因素之间的关系
1
确定的关系(函数关系 ):
圆半径与圆的面积
2
非确定的依赖或制约关系:
近视眼与遗传的 、食品中水分含量与霉变的关系、 产品成本与原料、动力、各种费用之间的关系等。
一、定义
散布图是通过分析研究两种因素的数据之间的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。
两个变
量之间
的两种
关系
图 钢的淬火温度与硬度分布图
二、散 布 图 的 作 法
实例：硬度是某厂钢产品的质量特性之一，产品加工过程的淬火温度与硬度存在着非确定的关系，现利用散布图分析硬度与淬火温度之间的关系，以确定质量改进点。
1、收集成对的数据
收集生产相对稳定状态下的淬火温度值30个,
并收集与淬火温度相对应的产品硬度30个。
n≥30少:
太少图形的相关性不明显，判断不准确
太多，增加计算的工作量
制成下表。
2、整 理 成 数 据 表
49
840
30
44
820
20
53
820
10
50
860
29
49
830
19
42
810
9
52
860
28
55
870
18
51
860
8
46
830
27
55
860
17
50
870
7
54
880
26
48
820
16
59
890
6
50
840
25
46
820
15
54
850
5
57
880
24
45
830
14
45
840
4
54
880
23
53
830
13
48
850
3
53
850
22
51
870
12
56
890
2
44
810
21
52
840
11
47
810
1
硬度
Y
淬火温
度 X
序
号
硬度
Y
淬火温
度 X
序
号
硬度
Y
淬火温
度 X
序
号
3、建立X-Y坐标
依据变量 X 和 Y 画出横坐标轴和纵坐标轴
横轴和纵轴的长度应基本相等，以便于分析相关关系
X
Y
4、打 点：
Y
X
810 830 850 870 890
钢的淬火温度与硬度散布图
将表中各组数据一一对应地在坐 标中标识出来。
若有两组数据完全相同，如何处理? ◎
若有三组数据完全相同?
60 55 50 45 40
1、判断图形
1）是否有异常点或离群点。对于异常点应查明发生的原因，慎重对待，以防失去重要线索。
2）是否需再分层。
3）是否与固有技术、经验相符。
三、散布图的相关性判断
2、判 断 相 关 性：
1）对照典型图判断散布图的相关性
A、强正相关
X与Y的关系密切
Y
X
1）对照典型图判断散布图的相关性
B、强负相关
X与Y的关系密切
Y
X
C、弱正相关
除X外还有其他因素对Y有影响
1）对照典型图判断散布图的相关性
Y
X
D、弱负相关
除X外还有其他因素对Y有影响
1）对照典型图判断散布图的相关性
Y
X
E、不 相 关
1）对照典型图判断散布图的相关性
Y
X
F、非线性相关
（曲线相关）
1）对照典型图判断散布图的相关性
Y Y
X X
上述判断方法较简单、直观，但较粗糙，是简易近似判断法
图形对照方法判断的不足?
2) 散布图与相关系数r
用相关系数r (-1≤r≤1)表达两个变量之间相关关系的密切程度
相关系数r的取值说明
相关系数计算公式:
三.作 用
判断与产品质量特性有关的人、机、料、法、环、测之间的各种关系，及其与各质量特性之间的因果关系，为质量改进提供信息。
寻找影响产品质量的各因素并对其进行质量分析；（当怀疑两个变量可能有关系，但不能确定这种关系的时候，就可以使用。）
在QC小组活动中主要用于课题选择、现状调查，也可用于原因分析、要因确认等。
制作与观察散布图时，应注意以下几种情况：
①应观察是否有异常点或离群点出现，即有个别点子脱离总体点子较远。如果有不正常点子应剔除；如果是原因不明的点子，就慎重处理，以防还有其他因素影响。
②散布图如果处理不当也会造成假象。如图1-11。
由图可见，若将x的范围只局限在中间的那一段，则在此范围内看，y与x似乎并不相关，但从整体看，x与y关系还比较密切。
③散布图有时要分层处理。如图1-12，x与y的相关关系似乎很密切，但若仔细分析一下数据，这些数据原是来自三种不同的条件。如果这些点子分成三个不同层次A、B、C。从每个层次中考虑，x与y实际上并不相关。
图1-11 局部与整体的散布图
图1-12 应分层处理的散布图
方法六 直方图
目的—看问题的分布情况，发现异常情况存在
一、直 方 图 概 念
1、定义：
直方图是频数直方图的简称，也叫质量分布图。是指由一系列宽度相等高度不等的长方形表示的图形。
2、直方图依据的原理：
产品质量的分散规律
因为产品质量在正常情况下，总是在一定范围内波动的，这种波动又是有一定规律的。
质量状况（数据）总是集中在一个点的周围，越靠近这个点越集中，越往点的两端越少。
3、直 方 图 作 用：
揭示质量问题，确定质量改进点
1、显示产品质量波动分布状态；
通过对数据的收集整理来直观的描述生产过程中的产品质量分布状况。
2、分析判断生产过程保证产品质量的能力。
3、估算产品不合格率及产生的可能原因。为质量改进提供信息。
4、直 方 图 用 途：
1）向领导汇报质量情况；
2）按不同的工人、设备、原料、日期等各种原因进行质量分析；
3）调查工序或设备的能力，进一步确定工序能力指数；
4）在QC小组活动中主要用于现状调查、制定并实施对策和效果检查，也可用于课题选择、确定目标、遗留问题的确定等。
例:
某工厂生产的产品，重量值是其质量特性之一，标准要求为1000+（ｇ）。用直方图分析产品的重量分布情况。
1、收集数据：
收集生产稳定状态下的产品100个，测定其重量得到100个数据（或收集已经测定过的数据100个），列入表10-1中。
作直方图的数据要大于50个，否则反映分布的误差太大。也不能太大。
二、直方图的作法
表10-1 数 据 表 单位：(cｇ)
40
32
24
24
28
20
35
24
20
30
19
28
30
19
32
12
38
20
28
28
22
34
22
21
10
14
46
21
18
29
24
27
24
20
34
28
20
34
32
42
47
28
26
30
31
30
12
28
28
40
37
12
8
18
20
26
20
21
36
38
16
28
18
24
39
36
25
22
32
28
6
38
42
14
34
30
36
35
29
24
1
48
28
22
24
22
29
30
22
34
14
32
24
18
29
33
26
27
28
43
注：表中数据是实测数据减去1000ｇ的简化值。
2、计算极差（R）
R＝Xmax–Xmin
= 48-1
= 47
质量特性值的分布范围
0 1 48 50
3、确定组数（k）：
将收集的数据的分布 范围（R）划分为若干个（k）区间（组）。
组数的确定要适当，组数太少会因代表性差引起较大计算误差；组数太多会影响数据分组规律的明显性，且计算工作量加大。通常确定的组数要使
每组平均至少包括4～5个数据。
可参考下表，这是一个经验数值表。
表10-2 组 数 k 选 用 表
10～20
250以上
7～12
100～250
10
5～10
50～100
一般常用的组数 (k)
组 数 (k)
数 据 的 数 量（n）
K=10
4、计算组距（h）：
h=
极差/组数=R/k
=47/10
=
≈5
组距一般取测量单位的整数倍以便于分组。在不违背分组原则的基础上，组距尽量取奇数，以便于组界的划分。
h
5、计算各组的界限值：
为了避免出现数据值与组的边界值重合而造成频数计算困难的问题，
组的界限值（边界值）单位应取最小测量单位的1/2，
即比测量精度高一倍。
分组时应把数据表中的最大值和最小值都包括在内。
1
48
界限值单位=1×1/2=
第一组下限值=最小值 -界限值单位
==
第一组上限值=第一组下限值+组距
=+5=
第二组下限值
=第一组上限值=
第二组上限值
=第二组下限值+组距
=+5=
以此类推算出各组的界限值。
6、编制频数分布表：
表10-3
100
合 计
3
///
～
10
3
///
～
9
10
//////////
～
8
14
//////////////
～
7
27
///////////////////////////
～
6
19
///////////////////
～
5
14
//////////////
～
4
6
//////
～
3
3
///
～
2
1
/
～
1
频数统计
频 数 记 录
组的界限值
组号
7、画 直 方 图：
以频数为纵坐标，以质量特性值为横坐标，画出坐标。
在横坐标上面画出公差线并标出公差范围（T），公差下限与原点间稍留一些距离，以方便看图。
T
0 50
画直方图各组的长方形
以组距为底频数为高画出各组的长方形。
横坐标上第一组的起点位置不必与原点重合，也不必按实际数值定，可在第一组的起点位置和原点之间采用打断符号“''”，这样就不会因第一组起点位置数值较大时，使整个图形过于右偏。
T
0 重量
30 25 20 15 10 5
频 数
在图上标明以下内容：
图名（成品重量直方图）、
搜集数据的时间（或产品生产时间）、
样本大小（n=100）、
样本平均值（X=ｇ）、
样本标准偏差值（s= cｇ）、
分布中心（X）和公差中心（M）的位置等。
0 重量
成 品 重 量 直 方 图
30 25 20 15 10 5
频 数
T
n=100
X=ｇ
s= cｇ
M
X
生产时间:
—10.
作直方图时也可以边收集数据边作图，根据以往的经验或通过估计，确定极差、组数、
图1
组距和界限值，作出如下图1。当数据出现时可由员工随时将其画在图上，最终形成图2。
x
x
x
X x
X x
x x
x x
X x
X x x x
X x x x
X x x x
X x x x
X x x x x
X x x x x
X x x x x
X x x x x
X x x x x x
X x x x x x
x x x x x x
X x x x x x x x x
X x x x x x x x x
X x x x x x x x x x
图2
1、正 常 型
特点是中间高两边逐渐降低，近似对称。
可判断工序运行正常，生产处于稳定状态。
三、直方图的观察分析
正 常 型
2、偏 向 型
分左偏型和右偏型。
特点是高峰偏向一侧，另一侧呈缓坡状。一般有形位公差要求（只控制一侧界限）的特性值分布、计数值的分布往往呈偏向性，这属于正常的情况。
但是也有技术上的原因造成的偏态。如由加工习惯造成的对孔的加工，特性值往往偏小，易出现左偏型；对轴的加工特性值往往偏大，易出现右偏型。
偏 向 型
特点是有两个高峰。
这是由于数据来自不同的总体造成的。如把来自两个工人或两批原材料或两台设备或两个厂家生产的产品混在一起作直方图造成的。
双 峰 型
3、双 峰 型
4、孤 岛 型
形成的原因：
测量工具有误差；
原材料混杂或一时有变化;
加工工具突然磨损；
短时间内由不熟练工人替班；
操作疏忽；
混入规范不同的产品等。
孤岛型
5、平 顶 型
往往是由于生产过程中，某种缓慢的倾向起作用造成的。如工具的磨损、或操作者的疲劳等系统性原因造成的。
平 顶 型
6、锯 齿 型
这种异常不是生产上的问题，是由于作直方图过程中分组过多、或测量时读数有误、或测量仪器精度不够等造成的。
锯 齿 型
7、陡 壁 型
往往是经全数检查，剔出不合格品后的产品数据，作直方图时出现的状态。
或是根据虚假数据作直方图时出现的状态。
陡 壁 型
2、与规范界限的比较分析：
当直方图的形状呈正常型时，即工序在此时此刻处于稳定状态时，还需要进一步将直方图同规范界限（即公差）进行比较，以分析判断工序满足标准公差要求的程度。
常见的典型状态如下:
1、理 想 型
图形对称分布，且两边有一定余量，是理想状态。这时可考虑在以后的生产中抽取少量的样品进行检验。
X M
TL
TU
理 想 型
2、偏 心 型
平均值偏离公差中心使某一边余量很小。
若工序状态稍有变坏，就会出现废品。
应调整分布中心，使偏离量减少或使分布中心与公差中心M重合。
X M
TL
TU
偏 心 型
平均值偏离公差中心。
已经出现废品。？？
进一步查清原因，对症下药。
如：某一食品PH值直方图如图，已确定原因来自生产工艺。
应如何调整？
X M
TL
TU
偏 心 型
2、偏 心 型
3、无 富 裕 型
完全没有余地，两边都有可能出现废品的潜在危险，一不小心就会超差。
这时应设法缩小实际分布的范围，或在不影响质量的前提下适当增大公差范围。
X M
TL
TU
无 富 裕 型
4、能力富裕型
公差范围过分大于实际尺寸分布范围
质量过分满足标准要求，太不经济了。
可以考虑改变工艺，缩小公差，或放松加工精度，以降低成本。
X M
TL
TU
能力富裕型
5、能力不足型
已出现不合格品。
这是由于质量波动太大，工序能力不足造成的。
这时应设法缩小实际分布的范围，或在不影响质量的前提下适当增大过大过严的公差范围。
（完）
X M
TL
TU
能力不足型
专家的话
四、应用
1、零件直径Փ,公差±
问:采购员是否要采购这批零件?
100
小计
2
4
6
46
36
6
零件个数
组别
作 业
要求设计服务业或其它领域直方图的应用模型。
1.了解某员工上班准时情况，如何用直方图进行分析。公差：±
2.了解送到顾客餐桌上咖啡的温度，如何用直方图法分析。要求温度在55ºC—60ºC之间。
服务业
设计之一
T
0
5
10
15
20
意见数
（件）
卫生 价位 环境 饭菜 服务 影响服务质量的因素
顾客数
T
20 40 60 80 100 顾客满意度%
设计之二
对员工上班的准时情况如何用直方图进行分析?公差
了解某员工上班准时情况
步骤 调查一定时期的数据（3个月）
用统计方法作直方图
画出直方图进行分析
设计样表
8：10——8：15
8：05——8：10
8：00——8：05
7：55——8：00
7：50——7：55
7：45——7：50
7：40——7：45
人数
时间
方法七 控制图
Control Chart
作用—分析判断工序稳定与否
1、了解控制图的涵义和作用
2、均值-极差控制图
3、单值-移动极差控制图
4、不合格品率控制图
5、单位缺陷数控制图
6、控制图的观察和分析及使用程序
控制图：主要内容
过程控制的需要
* 检测------容忍浪费 * 预防------避免浪费
本世纪40年代，由于第二次世界大战爆发 ,为控制军需品的生产质量问题,1941-1942年制订和公布了统计控制的管理方法，并在全国各地推行
一、控制图概述
1.控制图的产生
控制图应用于各行各业
判断工序是否处于稳定状态
现有控制作为质量控制的有力武器已广泛应用于各行各业
美国某电气公司
美国柯达彩卷
我国航空飞机制造厂
3000人制定5000张
5000人制定35000张
一些工序应用控制图
1、分析判断生产过程的稳定性，从而使生产过程处于统计控制状态；
2、及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防不合格品发生；
3、查明生产设备和工艺装备的实际精度，以便作出正确的技术决定；
4、为评定产品质量提供依据.
2.控制图的用途
3.控制图的原理
3σ准则
正态性假定
小概率原理
反证法思想
3.控制图的原理
正态性假定
正态性假定:
任何生产过程生产出来的产品，其质量特性值总会存在一定程度的波动，当过程稳定或者说受控时，这些波动主要是由5MIE的微小变化造成的随机误差。此时，绝大多数质量特性值均服从或近似服从正态分布。这一假定，称之为正态性假定。
5MIE:
人、机器、原材料、工艺方法、测量及生产环境
——休哈特3控制原理
-3 -2 -1 X 1 2 3
%
%
%
3σ准则
3σ准则
在生产过程中，仅有偶然性误差存在时，质量特性X服从正态分布N( µ， )，则据正态分布的概率性质，有
也即（ µ － 3 σ ， µ ＋ 3 σ ）是Ｘ的实际取值范围。
P｛µ － 3 σσ ＜ Ｘ＜ µ ＋ 3 σ ｝＝ %
小概率原理
小概率原理
小概率原理又称为实际推断原理，当然运用小概率原理也可能导致错误，但犯错误的可能性恰恰就是此小概率。
由准则可知，若Ｘ服从正态分布，则Ｘ的可能值超出控制界限的可能性只有%。因此，一般认为不会超出控制界限。
所谓小概率原理，即认为小概率事件一般是不会发生的。
反证法思想
一旦控制图上点子越出界限线或其他小概率事件发生，则怀疑原生产过程失控，也即不稳定，此时要从5MIE去找原因，看是否发生了显著性变化。
反证法思想
4.控制图的形成 –单值 X的控制图
µ ＋ 3 σ
µ - 3 σ
µ
控制上限UCL
Upper Control Limit
控制下限LCL
Lower Control Limit
二、控制图的分析与判断
仅受偶然因素的影响，其产品质量特性的分布（均值与方差）基本上不随时间而变化的状态----控制状态
反之为非控制状态或异常状态
基本准则
点子全部落在上、下控制界限内----处于控制状态
点子越过控制线----报警的一种方式
（2）失控状态的判断
首先，控制图上的点子超出控制界限外或恰好在界限上
其次，控制界限内的点子排列方式有缺陷，呈现非随机排列
？
在3σ界限控制图中，正常条件下，点子越出界限的概率只有%，这是一个小概率事件，若不是异常状态，点子是不会超出控制界限以外的。另外，即使所有点子落在界限内，但如果有下列排列异常的情况发生，仍有可能判断处于失控状态。同理可以计算下列情况的发生概率，它们也是小概率事件。
①过程控制异常的判断
GB/T4091-2001《常规控制图》规定了八个判异准则：
准则1：一个点子落在A区以外。
A
B
C
C CL
B
A
UCL
LCL
准 则 ②
连续9点落在中心线同一侧。
表明均值可能产生偏移。
A
B
C
C
B
A
准 则 ③
连续6点递增或递减。
A
B
C
C
B
A
准 则 ④
连续14点交互着一升一降。
由于工艺、环境等因素失控造成的。
A
B
C
C
B
A
准 则 ⑤
连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
说明标准差可能已经变大
A
B
C
C
B
A
准 则 ⑥
连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外
A
B
C
C
B
A
准 则 ⑦
连续15点落在中心线两侧的C区之内
A
B
C
C
B
A
准 则 ⑧
连续8点落在中心线两侧，但无一点在C区中
A
B
C
C
B
A
常用质量控制图可分为两大类。
（1）计量值控制图包括：单值控制图、单值-移动极差控制图、平均值-极差控制图、中位数控制图。
（2）计数值控制图包括：不良品数控制图、不良品率控制图、缺陷数控制图、单位缺陷数控制图。
根据所要控制的质量特性和数据的种类、条件等，按图1-18中的箭头方向便可作出正确的选用。
三、常用控制图的种类
按产品质量的特性来分类，控制图可分为
计量值控制图与计数值控制图；
按控制图的用途来分类，控制图可分为
分析用控制图与控制用控制图；
适用于产品质量特性为计量值的情形。例如：长度、重量、时间、强度、成分及收率等连续变量。常用的计量值控制图有下面几种：
均值－极差控制图（ 图）。
中位数－极差控制图（ 图）。
单值－移动极差控制图（ 图）。
均值－标准差控制图（ 图）。
★
适用于产品质量特性为计数值的情形。例如：不合格品数、不合格品率、缺陷数、单位缺陷数等离散变量。常用的计数值控制图有：
不合格品率控制图（Ｐ图）。
不合格品数控制图（Pn图）。
单位缺陷数控制图（ µ图）。
缺陷数控制图（c图）。
★
各种控制图计算公式一览表
计量值控制图计算公式中的系数值表
例如，要求平均值控制图，则平均值的 x 中心线值为 x，上下控制界限值为：
UCL=μ+ 3σ= x + A2R
LCL= μ- 3σ= x - A2R
=
=
x-R图是x图（均值控制图）和R图（极差控制图）联合使用的一种控制图。
R图用于判断生产过程的标准差是否处于或保持在所要求的受控状态；
x图主要用于判断生产过程的均值是否处于或保持在所要求的受控状态；
x- R图通常在样本大小n ≤ 10时使用，是一种最常用的计量值控制图；
四、X-R图（均值-极差控制图）的应用
某厂生产一种零件，其长度要求为± ( mm ), 为对该过程实施连续监控，试设计x-R图；
例-第一步
1、收集数据并加以分组
在5MIE充分固定，并标准化的情况下，从生产过程中收集数据。
本例每隔2h，从生产过程中抽取5个零件，测量其长度值，组成一个大小为5的样本，一共收集25个样本.
一般来说，制作-R图，每组样本大小 n≤ 10 ,组数k≥ 25.
例-第二步
2、计算每组的样本均值和样本极差；
i =1,2,…,k
表（某零件长度值数据表）
样本
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
样本
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
平均
单位
mm
数据
3、计算总平均和极差平均
4、计算控制线；
系数A(n)数值表
上式中A2,D4,D3均从控制图系数表中查得：当n=5时，A2= D3<0 D4=
例-第五步
5、制作控制图；
在方格纸上分别作 图和R图，两张图必须画在同一页纸上，这样以便对照分析。 图在上，R图在下，轴纵在同一直线上，横轴相互平行，并且刻度对齐。本例由于R图的下限为负值，但极差R不可能为负值，所以R的下控制界限线可以省略。
例-第六步
6、描点；
UCL=
CL=
LCL=
x 图
UCL=
CL=
R 图
例-第七步
7、分析生产过程是否处于统计控制状态；
利用分析用控制图的判断规则，分析生产过程是否处于统计控制状态。本例经分析，生产过程处于统计控制状态。
选择过程
确定描述过程性能的产品或过程特点
选择适当的控制图类型
在一段时间里进行过程性能度量
在控制图上画度量数据
根据度量数据用适当的计算，确定
性能特点的中线和控制限
过程稳定，继
续度量
所有的度量值都在
限制内并且在中线
周围随机分布吗？
确定并排除可
归属原因
过程不稳定
1
是
否
2
3
4
5
6
7
8
9
10
使用控制图评估过程稳定性的步骤
五、控制图的运用程序
分析用控制图
分析用控制图用于分析生产过程是否处于统计控制状态。分以下四点考虑：
若经分析后，生产过程处于统计控制状态且满足质量要求，则把分析用控制图转为控制用控制图；
2. 若经分析后，生产过程处于非统计控制状态，则应查找过程失控的异常原因，并加以消除，去掉异常数据点，重新计算中心线和控制界限线；
3. 若异常数据点比例过大，则应改进生产过程，再次收集数据，计算中心线和控制界限线；
4. 若经分析后，生产过程虽然处于统计控制状态，但不满足质量要求，则应调整生产过程的有关因素，直到满足要求方能转为控制用控制图。
控制用控制图
控制用控制图由分析控制图转化而成，它用于对生产过程进行连续监控。
按照确定的抽样间隔和样本大小抽取样本，计算统计量数值并在控制图上描点，判断生产过程是否异常。
控制用控制图在使用一般时间以后，应根据实际情况对中心线和控制界限线进行修改。
六.应用控制图时应注意的问题
1、控制图的应用条件；
质量指标要能够定量；
被控制过程必须具有重复性；
2、改善现有生产条件与现有生产条件下保证产品质量，两者是相辅相成；
3、控制图只说明有异常原因发生，起一种警示信号作用。
质量管理七工具总结
质量管理七工具的用途
调查表：收集数据
分层法：数据项目的设立
排列图：看问题的分布情况,找出主要因素。
因果图：理清思路，寻找原因。
散布图：两个因素之间的关系。
直方图：看问题的分布情况，发现异常情况存在。
控制图：稳定与否。
口决
查检集数据
层别作解析
排列抓重点
鱼骨追原因
散布看相关
直方显分布
管制找异常
找到原因
分析原因
调查表
分层法
排列图
因果图
控制图
散布图
直方图
总结
三.其他解决问题的手法
其他手法
6M1E
人、机、料、法、测量、信息、环境
5个为什么 丰田生产方式: “反复提出五次为什么”
5W2H 做什么（What）、何时（When）何地（Where）、为什么（Why）、谁（Who）来做、如何做（How），到什么程度（How much）
新七项质量工具
关联图、系统图（也称树图）、亲和图（也称KJ法A型图解）、PDPC法（也称过程决策程序图法）、矩阵图、矩阵数据分析法、矢线图
对策表
针对所确定的每条主要原因制定对策。
……
6M1E
材料
铝锭不纯
清炉周期过长
炉温下降
加料频次少，一次性加料过多
员工操作责任心不强
无考核到个人
人员
方法
浇杯温度过低
停机后无预热浇杯
铝渣多
来料不良
机（模具）
模芯不光滑
无定期保养
浇杯阻塞
浇注孔小
模芯设计不合理
情绪不好
环境温度高
操作不规范
培训不足
铸不满？
5 Why 范例: 为何停机
问1:为什么机器停了?
答1:因为机器超载, 保险丝烧断了
5 Why 范例: 为何停机
问1:为什么机器停了?
问2:为什么机器会超载?
答1:因为机器超载, 保险丝烧断了
答2: 因为轴承的润滑不足
5 Why 范例: 为何停机
问1:为什么机器停了?
问2:为什么机器会超载?
问3:为什么轴承会润滑不足?
答1:因为机器超载, 保险丝烧断了
答2: 因为轴承的润滑不足
答3: 因为润滑帮浦失灵了
5 Why 范例: 为何停机
问1:为什么机器停了?
问2:为什么机器会超载?
问3:为什么轴承会润滑不足?
问4: 为什么润滑帮浦会失灵?
答1:因为机器超载, 保险丝烧断了
答2: 因为轴承的润滑不足
答3: 因为润滑帮浦失灵了
答4: 因为帮浦的轮轴耗损了
5 Why 范例: 为何停机
问1:为什么机器停了?
问2:为什么机器会超载?
问3:为什么轴承会润滑不足?
问4: 为什么润滑帮浦会失灵?
问5: 为什么润滑帮浦的轮轴会耗损?
答1:因为机器超载, 保险丝烧断了
答2: 因为轴承的润滑不足
答3: 因为润滑帮浦失灵了
答4: 因为帮浦的轮轴耗损了
答5: 因为杂质跑到里面去了
5 Why 的分布层次
现在
看得到的, 可感觉 , 可测量
问题
紧急处理
一次因
(近因)
治标对策
(暂时)
n 次因
(远因)
治本对策
(永久)
真因
真因
真因
真因
真因
why
why
why
why
why
过去
現象
改善行动
防呆设计
为什么机器停了?
为什么机器会超载?
为什么轴承会润滑不足?
为什么润滑帮浦会失灵?
为什么润滑帮浦的
轮轴会耗损?
5W2H
WHAT---什么事？要做什么？ WHO---由谁来执行、谁来负责？ WHEN---什么时候开始？什么时候结束？什么时候检查？ WHERE---在哪里干，哪里开始？哪里结束？ WHY---这样干的必要性是什么？有没有更好的办法？告诉下级事情的重要性可以使他更负责任！或受到激励。 HOW---别人可能不知道该怎么干，还要告诉他如何做。对程序和方法有些交代，保证一般情况下他能独立完成，不要让他象“癞蛤蟆”，戳一下跳一下；或者边干边请示，那就效率很低了。 HOW MUCH---做多少？做到什么程度为好？做少了不利于任务的完成，做多了又浪费。
新七项质量工具
关联图、KJ法、系统图、矩阵图法、矩阵数据解法、PDPC法、箭形图
新QC七大手法，是将语言数据利用图形加以整理，用来解决问题的手法。
适用于中高层管理，而旧七项工具适合解决实际问题。
对策表
1、先针对每一条主因提出对策，运用“头脑风暴法”让小组所有成员从各个角度提出改进的想法，不必考虑提出的对策是否可行，只要是可能解决这主因的对策都提出来。
2、针对每条主因所提出的若干对策中分析研究，确定所采取的对策，究竟采用什么样的对策和解决达到什么程序（目标），考虑以下几点：
（1）、有效性 （2）、可实施性
（3）、避免采用临时性的对策，因临时性对策不能从根本上防止问题再次发生。
（4）、尽量依靠小组自身力量，这样更能调动小组成员的积极性、创造性，提高小组成员解决问题的能力。
3、针对每一条主因确定对策后，就制定对策表，把对策表内容落实到对策表中，对策表可按5W2H原则制定，对策表是整个改进措施的计划，是下一步实施对策的依据，必须做到对策清楚，目标明确、责任落实。
对策表
谢 谢！
Thank you
