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1、) 1) 什么叫数据 品质管理最大的特点是以事实为依据进行思考、作出判断，而数据正是反映事实 的，因此，品质管理的基本是以数据为依据进行思考、作出判断的活动。 数据的种类 一般讲“数据”时，指的是用数字反映事实的“数字数据”。但是，用语言表示的 “语言信息”有时从广义上也往往作为数据来对待（新QC七工具）。 数据可以说是“把通过观测、观察等手段获得的事实用数字这种任何人都明白的语言表达出来”。因此，用数据说话的人，不会说“我想是”或者“应该是”。计量值数据（测量得到的数据）例如 轴的 尺寸（m m ）、钢材的张 力 强度（k g / m m2）、重量（g ） 、温度（）、湿度（% ）、等待时间
2、（分）、速度（k m/h） 等。这些品质特征（表示产品品质的性质）是连续地变化的。因此它们可以通过测量得到数据。计数值数据（数数得到的数据）例如 不 良 个数 、缺 勤人 数） 、钢 板表 面划 痕的 个数（缺 陷数）、访问次数、顾客人数等。（不良率和每单位产品的缺陷数这也属于计数值）这些品质特性是1 个、2 个不 连续的变化 。不会有3 . 1 4 个等等这样的值，所以可以通过数数得到数据。数值数据2) 所谓准确数据，指真实地、准确地表现事实的数据。 为了取得准确数据，必须遵守以下事项。 理解取得数据的目的*取数据时，重要的是应充分理解“为什么要取数据”。如果不理解目的，往往会出现需要的数据
3、没有取，取的是不必要的数据，或者费半天劲取得的数据没有用等情况。*我们的目的不在于取得数据，把取得的数据有效地灵活运用才是目的。明确取得数据的条件用5 W 1 H表 示 *为什么 Why 理 由 . 目的 * 什么 What 对象*何地 Where 地 点 * 何 时 W h e n 时 间*何人 Who 人 * 如 何 H o w 方 法数据要忠实地反映事实的真实状态*一般取数据时，很少有对调查对象的全体进行调查、取数据的情况。多数情况下，是对全体中及少部分样品或资料进行调查。这时，样品必须能够代表要调查对象的全体。*为了要获取能代表全体的样品，应把全体对象认真混合，形成相同概率后再抽取（随
4、机抽取），这点很关键，并且应使用准确的测量仪器，采用规定的方法进行测量也很重要。数据会有离散性*一天或者一个月的平均气温是把测量到的值（数据）平均后形成的，即所谓加工后的数据。每次观察、测试得到的、没有经过加工的值称为原始数据。*只有理解数据有离散性，并掌握其离散性，才能准确反映被测物体的状态。3) 品质管理中解决问题的活动是以数据为基础，把握“事实”，对事实进行研究，“依据事实”作出判断，采取具体行动。 QC手法有很多，我们在实际工作中运用时，以下几点很关键。 * 能够简单地完成 * 马上明白 * 大家都会用 * 品质管理中的解决问题，是利用数据调查可能对结果产生影响的各种原因与结果之间的关
5、系，运用QC手法、通过数据把握相互间的关系，并加以解析，进而采取对策，以期获得理想的结果，消除原因的影响。 这正是为什么说在用数据把握原因与结果的关系方面，QC小组活动不是单纯的精神活动，而是一种科学活动的理由之所在。 为了处理数据，亦即找出原因与结果之间的关系，必不可缺的工具正是QC手法。4) 5) 分层检查表排列图因果图散点图带状图直方图管理图系统图关联图矩阵图3分层比较观察时间上的变化了解关系的密切度6落实管理方法把握问题确定题目把握现状设定目标制定活动计划研讨对策实施对策把握要因的影响程度调查特性的现状把握特性与要因的关系将对策内容标准化确认效果7选定课题把握现状与设定目解析要因研讨与
6、实施对策落实标准化与管理1245解决问题的程序QC七工具6) 7) 分层是指“根据一定的标准，把整体分为几个部分”。在QC的场合下，通常将根据 所具有的共同点或特点（如不良的现象或原因等）把全部数据分成几组的做法称为分层。 排列图是指按现象或原因的类别对有关问题进行分类，并采用柱状图和累计曲线的形 式，依照各项数据的大小顺序，将有关问题加以排列之后所形成的图。照相机组装工序的数据表对2月1日至2月5日间所发生的91件不良品按“日期、星 期”和“不良项目”进行如下分类。 2/1（星期一）：18件 螺丝松动： 33件 动作不良：5件 2/2（星期二）：20件 里程表有灰尘：12件 缝隙不良：3件
7、2/3（星期三）：20件 外面伤： 18件 零件掉落：3件 2/4（星期四）：17件 焊接不良： 5件 外面脏污：2件 2/5（星期五）：16件 粘接不良： 10件 对照相机组装工位发生的不良品，按“日期”和“不良项目”分类。8) 进行分层时，原则上必须选择对特性（结果）产生影响的要素，作为分层的标准（项目）。 分层可以说是“收集和整理数据时所必须遵循的一种基本思考方法”。 分层的思考方法也被下列的一些手法采纳：*排列图是把分层后的数据表示为柱图进而按大小顺序排列、标出累计曲线后所形成的图。*特性要因图也是在对原因系列（要因）按大骨、中骨、小骨进行分层之后形成的。*记录用的数据表也对数据进行分
8、层，可以方便的收集数据。标准（项目）具 体 内 容1.时间经过小时、上午、下午、刚开始作业时、刚结束作业时、白天、夜晚、日期、星期、周、月、季度2.作业员的差异作业员、男、女、年龄、岗龄、班次、新人、熟练工3.机器、设备的差异机器设备、型号、新旧、生产线、工具夹4.原材料、零部件的差异厂家、供货商、产地、入场批次、制造批次、零件批次、化学成分、在库期限5.作业方法、作业条件的差异加工方法、作业方法、生产线的节拍、作业条件（温度、压力、速度、工具）、气温、温度、天气6.测试方法、检查方法的差异测定器、测定人、测定方法、抽样、检查人、检查地点、检查方法、照明条件7.其它新产品、老产品、初始化产品与
9、其他、良品、不良品、包装、运输方法9) 为了获取数据并加以整理，必须采用某种手法，以方便的记录有关数据，并且 以便于整理的方式把这些数据集中起来检查表就是适应这种需要而设计出来的 一种表格；通过检查表，只需进行简单的检查（确认），就能收集到各种信息。 不良项目别检查表 用于调查工序分布的检查表（例如作成直方图时） 用于调查缺陷位置的检查表等 检 查 表 年 月 日： 产品名称： 工厂名称： 工 序： 系 名： 检查总数： 检查员姓名：种 类确 认小 计表面伤 /裂纹/ /最后加工不良/型号不良/ /其他合计10) 1.明确取数据的目的*不良的发生状况、产品或零部件的状态*是否处于受控状态2.整
10、理调整项目*列出调查项目清单 *决 定 项 目 数 量*对项目明确履历，以便收集数据后能进一步分层。（工序、设备、材料等）3.确定检查方法*期间 *全 数 还是抽样 * 检 查 数 量*检查人员 *检 查 标 记4.制定检查表的格式*用纸的大小 *用 纸 的 布 局*科内格式的统一5.实施*如果不能按预期的目的使用，则应予以改善6.检查项目的确认修改*最好经过一定的时期后进行确认修改。管理项目的重点有时会发生变化。11) 在制造现场通常会发生不良、工伤、故障、不满等各种问题。关于这些问题点，如果分别按项目进行分类，可以发现很多场合下，其中23个项目占据着全部的大部分。 巴雷特图是这样的图，就上
11、述问题而言，按现象、原因进行分类，按数据大小顺序排列，用柱形图和累计曲线表示而形成的图。 巴雷特图 巴雷特图是十九世纪意大利的经济学家巴雷特就当时国民的财产与所得的分布曲线考虑出来的一种反映其特征的法则。并因此发现了财产的绝大部分为一小部分人所拥有，大部分的国民处于贫困状态。劳伦斯为了表现所得分布的不平等，用累积度数的百分率曲线表示出了这一现象，取名为劳伦斯曲线。 对于这个巴雷特法则，美国的朱兰博士认为可以应用于品质管理，推荐把它用在不良对策中发现重大问题。即：不良损失额中的大部分被几个项目的不良所占据。剩下的及少部分由多数的不良项目占有。如果对前者的不良项目制定不良对策予以实施，即可大幅度的
12、降低成本。财产的累积百分率1001000劳伦斯曲线人口的累积百分率12) 020406080100120脏污涂层划伤电镀变形碰伤颜色其他0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%不良项目别巴雷特图不良件数累积比率不良项目合计132件检查台数650台（件）13) 照相机组装工序不良项目检查表产品名工序名测定方法测定机械记录员2月1 日2月2 日2月3 日2月4 日2月5 日一二三四五螺丝松动/ / / / /33距离计积尘/12外表划伤/ / /18焊接不良/5连接不良/10动作不良/5间隙不良/3部件摔落/3外表污迹/2计91检查合计2037不良率4.5%日期合计批号日
13、期星期不良分类项目为制作排列图而进行的计算不良项目不良件数累积不良件数累积比率螺丝松动333336.50%外表划伤185156.0%距离计积尘126369.2%连接不良107380.2%焊接不良57885.7%动作不良58391.2%间隙不良3部件摔落 其他3外表污迹2计91100.0%100.0%9114) 【】 横轴上的分类项目，尽可能是那些容易采取行动加以解决的各种原因。 数据收集方法得当，则容易取得效果。 纵轴上尽可能以损失金额来表示。 看出采取行动的顺序。 可对报告、记录、成果等进行确认。 可查清不良、故障的原因。 以金额加以表示，可以进一步弄清内容的内涵。 *即便是同一件不良，对损
14、失的影响程度常常有所不同。 柱状图的高低不平情况若趋于缓和，可尝试变换一下纵轴、横轴的内 容。：*不良、失误等的总数有多少？*它们的大小顺序是如何分布的？*如果在多大程度上减少其中的哪一件，可望在总体上收到多大效果？15) 特性要因图是把认为是问题的特性（结果）和给于其影响的要因（原因）间的关系系统综合成的鱼骨形状的图。 大骨小骨孙骨中骨主要原因结 果 最重要的是特性要用结果体系来表示 为了解析要因，将作为原因的要因一直细分到大骨、中骨、小骨、孙骨16) 步骤1确定作为问题的特性特性是指不良率、尺寸偏差等品质方面的情况，是结果。效率、成本、安全、人际关系等目前被做为问题的项目，可视为结果具体地
15、表述为所掌握的事实。步骤2写出特性并画出椎骨把特性写在右侧，加上方框“ ”；然后从左往右画一条带箭头的粗线，称之为椎骨。步骤3写出构成大骨的要因从影响特性的要因中，找出涵盖面较广的要因，将其填入大骨处。若代表大骨的特性与物品有关，较简便的归纳方法是列举出4M（作业人员、机械、作业方法、材料）。除此之外，还可加上测定、环境等因素。将不同的工序（如粗加工、前加工、后加工等）作成大骨，也是可以的。步骤4针对每根大骨不断探询“为什么”，画出“中骨”“小骨”“细骨”在画中骨、小骨、细骨时，须对要因进行分解，直至可以采取行动。一般说来，在小骨上即可采取行动。步骤5将被视为对特性有很大影响的要因用圆圈标出来
16、理想的做法是，通过对数据的解析（验证）把握各项要因的影响程度。如没有数据，可以通过举手表决的形式把有关人员的意见总结起来。在这种情况下，每个人可举手2次左右。步骤6写上图的名称、产品名称、制作年月日、参与制作人员的姓名17) 在制作特性要因图过程中，QC小组全体成员的积极参与，充分的交换意见，即真正做到集思广益，是至关重要的。 不要用长篇文章来表述，只用一两句短语表述出来。特性和要因（结果和原因）关系需采用大家都能理解的表述形式。 反复的问“为什么”，不仅只注意大骨、中骨，追查要因须深入到小骨、细骨的层次。【实施大脑风暴法（Brain Storming）的注意事项】 *绝对不可进行好坏评判。
17、*无所顾及的各抒己见。 *在他人意见的基础上，提出更好的意见，形成连 锁反应三个臭皮匠顶一个诸葛亮。 *意见数量越多越好。 大骨：48； 中骨：45； 小骨：23； 细骨：视 情形而定*有时候被认为没有价值的意见却是重要的原因。*一旦自己的意见被他人忽视，就会不再提意见了。必须注意上述情况。【例】 焊接不良多 列举作为原因的要因 减少焊接不良 提示针对要因的对策方案 特性18) 作成特性要因图时，为了更容易找到对策，与其把课题本身当作特性，不如进行分层，按现象分别作成图后再追究原因更方便。 *大骨是否写全了？ *有没有漏掉关键的要因，有没有填写遗漏？ *大骨、孙骨的要因能够具体的开展活动、进行
18、改善吗？对应特性的要因一般而言比较错综复杂。需要明确特性和要因（结果和原因）的关连性。*大骨、中骨、小骨（孙骨）是否按照合理的顺序往下展开了？*有没有毫无关连的要素？*要素的大小有没有颠倒？【例】 文字过多或不够 销售机型名称错误多 文字错误19) *认为对特性影响力较大的要因（主要原因）是否明确？*要因的重要性（ABC等）排序是否合理：在QC小组聚会上由大家决定*研讨原因的对策本小组能否自己进行，是否需要委托上司或其他部门？*研讨是属于可以计量性的分析的要因还是可以记数性地分析的要因*可以发现工序的管理项目等*把特性要因图中列举的要因做为检查项目，每天进行记录管理，可以发现哪种要因对特性产生
19、着巨大的影响。把产生较大影响的要因作为主要要因进行对策。*通过画特性要因图可以理解特性和要因（结果和原因）的因果关系。同时，通过此类活动，能够提高科学地追究课题究竟在哪里的能力。 20) 散点图是“成对的2种数据之间关系状况的调查图”。所谓成对的两种 数据，指的是从其中的1种数据可以得出性质不同的第2种数据这一情形。 化学制品的“原材料中杂质所占比例”与“制品产率”的关系。 钢才的“热处理温度”与“抗拉强度”的关系。 “催化剂的活度”与“寿命”的关系。 营业人员的“访问次数”与“销售额”的关系。 百货店的“来客人数”与“销售额”的关系。 人的“身高”与“体重”的关系。 制作散点图的注意事项 *
20、纵轴与横轴的长度相等，呈正方形 *将被认为是原因的要素置于横轴上，设为X； 将被认为是结果的要素置于纵轴上，设为Y。405060708090100150155160165170175180185190身高和体重的关系21) 呈右上倾斜方向时，X增加了Y也随之增加：正相关 呈右下倾斜方向时，X增加了Y也随之减少：负相关 分散程度小，表明相关关系强 分散程度大，表明相关关系弱 在用气压改锥拧螺丝的工序上，出现了扭矩不匀的情况。为了究明其中的原因，有关人员就空气压力如何引起扭矩变化的问题作了一项调查。不过，调查时假定气压改锥、螺丝不变。NO.123456789101112131415压力P4.14.
21、24.34.34.34.54.54.64.74.74.94.94.95.05.0扭矩T4.85.45.54.86.35.46.05.26.36.96.15.36.55.67.2NO.161718192021222324252627282930压力P5.25.25.25.45.45.45.65.65.65.75.75.95.96.06.0扭矩T6.16.67.65.97.17.76.26.67.56.87.96.77.37.17.122) 4.44.85.25.66.06.46.87.27.68.03.84.04.24.44.64.85.05.25.45.65.86.06.26.46.6紧固扭力
22、矩（kgf.cm）（kgf/cm2）空气压力空气压力和扭力矩的关系23) 区间点数12312324) 30313233343536373839404142430.017788999101011111112120.05999101011111212121313141445464748495051525354555657580.0113131414151515161617171718180.051515161617171818181919202021N NN N判定值判定值实现值n - 0.0 1 的 判 定 值有很强的正相关系实现值n - 0.0 5 的 判 定 值有轻微的正相关系实现值n +
23、0.0 1 的 判 定 值有很强的负相关系实现值n + 0.0 5 的 判 定 值有轻微的负相关系25) 4.44.85.25.66.06.46.87.27.68.03.84.04.24.44.64.85.05.25.45.65.86.06.26.46.6紧固扭力矩（kgf.cm）空气压力和扭力矩的关系中位线（4.5，5.45）中位线（5.65，7.2）（kgf/cm2）回归线：y=1.5x-1.426) 直方图直方图可表示测量数据（尺寸、重量、时间等计量值）具有怎样的偏差（分布），且容易把握整体情况。直方图也称为柱状图。成型树脂尺寸直方图0481216尺寸（C M ）频度数SLSU27.53
24、3.539.5n=100=33.6s=2.98Cp=1.30Cpk=1.1027) 数据的分布形状 数据的中心位置 数据分散的大小 数据和规格的关系 把握分布的形态 直方图最基本的使用方法是把握分布的形态。一目了然 调查分散和偏离的原因 通过比较用4M等分层的直方图，可以了解分散和偏离的原因。 通过与规格相比较，可了解是否有问题。 记入规格值后，就可以了解相对于规格的分散、不良的发生状况。 研究改善前后的效果将其用于解决工作现场的问题后，就能很清楚地了解平均值和分散的改善。工序异常出现双峰、孤岛等不规则形状28) *问题A制药公司9月1日至9月30日制造了一批药品B,约1万个，每天抽取5个，对
25、重量进行测定，取得下列数据：药品B的重量（g)A13.814.213.913.713.613.813.813.614.814.0B14.214.113.514.314.114.013.014.213.913.7C13.414.314.214.114.013.713.814.813.813.7D14.213.713.814.113.514.114.013.614.314.3E13.914.514.013.315.013.913.513.913.914.0F14.112.913.914.113.714.014.113.713.814.7G13.614.014.014.414.013.214.513
26、.913.714.3H14.613.714.713.613.914.813.614.014.213.5I14.414.013.714.113.513.914.014.714.214.8J13.114.414.414.914.414.513.813.314.514.029) 收集数据9月1日30日之间，每天抽取5个药品B，测定重量得到100个数据。（N=100）查找所有数据中的最大值Xmax和最小值Xmin。A13.814.213.913.713.613.813.813.614.814.0B14.214.113.514.314.114.013.014.213.913.7C13.414.314.2
27、14.114.013.713.814.813.813.7D14.213.713.814.113.514.114.013.614.314.3E13.914.514.013.315.013.913.513.913.914.0F14.112.913.914.113.714.014.113.713.814.7G13.614.014.014.414.013.214.513.913.714.3H14.613.714.713.613.914.813.614.014.213.5I14.414.013.714.113.513.914.014.714.214.8J13.114.414.414.914.414.51
28、3.813.314.514.0*从加上标记的数据中找到最大值和最小值。30) 决定假设的区间数（柱数）把包含最大值和最小值的范围，分成若干个等间隔的区间。区间数大体上是数据数值的平方根。假设的区间数= = =10N100N 不是整数的情况下，四舍五入成整数。由于在程序5中，划分区间宽度时，需要对数据做适当的四舍五入处理，所以也会出现最终的直方图的区间数和假设区间数不同的情况。求出测定单位（测定值的最小刻度）测定单位是指所有数据间差的最小值：所举事例的测定单位是0.1克。（测定单位应该在收集数据时就已经知道了）确定区间宽度区间的宽度是指区间上侧的边界值和下侧的边界值之间的差。区间宽度的求法是，最
29、大值和最小值的差除以假设区间数所得的值，而且应使之与测定单位成整数倍的关系。NXXminmax=109 .120 .15= 0.21区间宽度=h=0.2克31) 确定区间的边界值如果区间的边界值和数据的值相同，就不知道那个数据应该计入上、下哪个区间了。所以，区间的边界值要用测定单位的1/2大小来表示。因此，最下边的边界值可以下面的方法计算出来。最下边的区间下限的边界值=最小值- =12.9- =12.85 2测定单位21 . 012.8512.8513.0513.0513.2513.2513.4513.4513.6513.6513.8513.8514.0514.0514.2514.2514.4
30、514.4514.6514.6514.8514.8515.0515.05（克）（克）包含最小值12.9包含最大值15.032) 制作频度表No区间的边界值中心值确认频度数112.8513.0512.95/2213.0513.2513.15/2313.2513.4513.35/3413.4513.6513.55/ / /11513.6513.8513.75/ / / /18613.8514.0513.95/ / / / /24714.0514.2514.15/ / / /16814.2514.4514.35/ /10914.4514.6514.55/51014.6514.8514.75/ /71
31、114.8515.0514.95/2合计-N=10033) 051015202512.8513.0513.2513.4513.6513.8514.0514.2514.4514.6514.8515.05（克）（克）制作直方图频度数34) 从理论上说，表示按规格值而言下限值得到了控制，不存在某值以下的值的情况。 在杂质成分接近0%的情况；不良品数和缺陷数接近0%等情况下出现。直方图的平均值分布偏向中心的左侧，频度数的变化在中心的左侧急速，右侧缓慢。非对称型。右裙部型（左裙部型） 区间宽度是否是测量单位的整数倍？测量者的读数有无毛病等，需要进行研讨。每隔一个区间频度数变少，呈现犬牙或梳状。犬牙型或梳
32、状型一般的表现形式频度数在中心附近最多，从中心向两侧逐渐减少。左右对称。一般型备注说明分布形状名称35) 混入了少量，不同分布的数据。应从数据的来历、工序有无异常、测量是否有误、是否混入了其它工序的数据等方面进行调查。 一般的直方图的右端或左端有孤立的小岛。孤岛型 表示平均值不同的两个分布混合在一起的情况。例如，两台机器之间、两种材料之间存在差异的情况。制作成分层直方图试试看，就能明白其不同的地方了。 分布的中心附近。频度数很少，左右呈山峰形状。双峰型区间宽度是否是测量单位的整数倍；测量者的读数有无毛病等需要进行研讨。 各区间包含的频度数变化不大，呈高原的形状。高原型 表示规格以下的东西全数筛
33、选排除后的情况。 确认有无测量作假、检查失误、测量误差等现象。 直方图的平均值分布极端偏向中心的左侧，频度数的变化，在中心的左侧很陡，右侧缓慢。属于非对称型。左绝壁型（右绝壁型）36) 作为定量表示分布分散程度的方法，有偏差的平方和、分散、标准偏差、范围等。偏差平方和：S SS =S =2xxi=2xi-nxi2S=2xxi=222xxxixi=222xnxixxi=222nxinxinxixinxinxixi2222=nxix分散：V V因为偏差平方和的值等于偏差平方的和，所以分散的程度随着数据的增加而增大。但是和数据的个数没关系，偏差的大小表示分散的程度。112nxxinSV37) 在求分
34、散V时，之所以不用数据数n而用（n-1)除偏差的平方和S，是因为在评价被抽样的母体偏差的大小时，从理论上说用（n-1)除要比用n除得到的偏离小得多。标准偏差：S S12nxxiVS范围：R RminmaxXXR范围R是同一组所有数据中最大值与最小值之间的差。母数和统计量的符号R范围S标准偏差V、分散Cm缺陷数泊松分布Pp不良率二项分布平均值正态分布统计量（关于样品）母数（关于母体）分布的种类2_x2S38) 是一种简便法，所得数值不是真值，而是近似值，但误差不大。制作辅助计算表大约在整体的中间位置，在度数较多的区间的X处填入0。填入0的区间的中心值是假设的平均值x095.130 x以填入0的区
35、间为基准，在区间的中心值变大的方向上的X栏内填入1、2、3、，在区间的中心值变小的方向上的X栏内填入-1、-2、-3、。将fX的值填入fx栏，把fx加起来求出fx将fxX的值填入 栏，把 加起来求出xf2xf2 xf2用下列公式计算 （平均值）x_994130440951320100220.13.95h_nfxxx39) 依据频度表求 （平均值）和S（标准偏差）的辅助计算表x_合计50105214.9514.8515.0511112284714.7514.6514.8510402021014.3514.2514.458161611614.1514.0514.25718-18-11813.751
36、3.6513.85544-22-21113.5513.4513.65432-8-4213.1513.0513.25250-10-5212.9512.8513.0514502730-3x15514.5514.4514.65902413.9513.8514.056-9313.3513.2513.453fx频度f中心值区间的边界值Noxf2100 fn22 fx 4342xf假设平均值95.130 x40) 用下面的公式计算S（标准偏差） 416. 09916.4292 . 099100224342 . 01222 nnfxfhsx0 05 5101015152020252512.8512.8513
37、.0513.0513.2513.2513.4513.4513.6513.6513.8513.8514.0514.0514.2514.2514.4514.4514.6514.6514.8514.8515.0515.05（克）（克）频度数x_41) 工序能力指数（Cp)是评价工序相对于规格是否具有足够能力的指数。这里产品B的重量规格，上限为14.80g、下限为12.70g。6)S()SL(-)Su()Cp( 标标准准偏偏差差下下限限规规格格上上限限规规格格工工序序能能力力指指数数841.06416.07 .128 .14 Cp多数情况下，规格的中心值和平均值不一致。为了正确地进行评价，采用考虑偏离
38、因素的工序能力指数（Cpk）。 CpkCpk 偏偏离离度度1 2SLSUMkx下下限限规规格格上上限限规规格格平平均均值值规规格格的的中中心心值值偏偏离离度度 232.005.1244.027.128.14994.1375.132_ SLSUMKx规规格格下下限限规规格格上上限限平平均均值值规规格格中中心心值值偏偏离离度度42) 646. 0841. 01 0.232-1CpkCpk偏偏离离度度工序能力指数图解 ABSSLSUCp 6标标准准偏偏差差规规格格下下限限规规格格上上限限工工序序能能力力指指数数如果Cp=1，规格的宽度和标准偏差（S）6相同，99.7%是良品标准偏差(S)6规格的宽度
39、：SU-SL标准偏差：SA AB BSLSLSUSUx_43) 0 05 510101515202025253030353512.8512.8513.0513.0513.2513.2513.4513.4513.6513.6513.8513.8514.0514.0514.2514.2514.4514.4514.6514.6514.8514.8515.0515.05（克）（克）频度数x_产品B重量的直方图b ba ac cSL=12.70SU=14.80规格中心值:M=13.75平均值X=13.994规格宽度 abk 偏离度saCp3 scCpk3 646. 0841. 0416. 0994.13
40、100_ CpkCpsnx44) 产品的平均值 X 比规格的中心值M（上限规格）偏右的情况。 Mx_ sSUsSUsMMSUsMMSUsMSLSUsSLSUSLSUMSLSUsSLSUSLSUMsSLSUSLSUMCpkCpkxxxxxxxx36262262262626216211_ 偏离度sSLCpkMxx3_ 的情况45) 工序能力指数规格不良率的关系规格的宽度（两侧）不良率工序能力判断备注Cp1.67标准偏差的10倍以上0.000057%不良率过剩即使产品的偏差增大也没有问题，要考虑简化管理和降低成本的方法。1.67Cp1.33标准偏差的8倍以上10倍以下0.0063%不良率0.0000
41、57%足够理想状态，维持现状。1.33Cp1.00标准偏差的6倍以上8倍以下0.27%不良率0.0063%尚可认真进行工序管理，保持管理状态，如果C接近1，就会有出现不良品的可能，需要采取必要的措施。1.00Cp0.67标准偏差的4倍以上6倍以下4.6%不良率0.27%不足出现了不良品，必须全数进行筛选，加强工序管理和改善。0.67Cp标准偏差的4倍以下不良率4.6%很差极其不能满足产品质量要求的状态。必须马上弄清原因、采取对策、实施改善。再次对规格进行研讨。46) 直方图的看法规格与分布的关系说明理想型产品数据全部在规格以内，平均值也和规格的中心一致。规格位于由直方图求得的标准偏差的大约四倍
42、的位置，是理想情况。（Cp=1.33）单侧无裕测量产品数据在规格以内，平均值过于接近规格上限，即使极小的工序变化，也可能发生超规格情况，有必要降低平均值。下限上限x_产品的范围规格下限上限x_产品的范围规格47) 下限上限x_产品的范围规格双侧无裕量型产品范围与规格正好一致。因为没有裕量，令人担心，工序稍有变化，就会超出规格，所以有必要减少偏差。（Cp=1.00）裕量过富裕型过于满足规格，相对于产品的范围，规格过于宽松，裕量过大。需要变更规格，缩小规格范围或省略一部分工序，加宽产品范围，规格的单侧过于宽松时也应按同样的思路处理。下限上限x_产品的范围规格48) 下限上限x_产品的范围规格下限x
43、_产品的范围规格平均值偏离型平均值过于偏左，如果能用技术手段简单地改变平均值的话，应使平均值接近规格的中心值。超规格下限（上限）型只提供了规格上限（下限），整体分布过于偏左（右）。49) 下限上限x_产品的范围规格下限上限x_产品的范围规格偏差大工序偏差过大。必须进行工序改善、全数筛选。如果可能的话，应扩大规格。偏差很大相对于规格的宽度，工序能力非常不足的情况下，如果无论如何也不能改变规格和工序的话，应在全数筛选或分层后使用。但是，这些只是应急措施，为了从根本上减小偏差，必须进行要因分析并采取对策。50) 从众多的信息中对想要说明的事情（目的）进行概括、简单的表示出来 能够更快地读取信息 可以
44、准确无误的采取必要的措施 能够让对方有兴趣地看 能够从阅读地烦恼中解脱出来 折线图：表示随时间地变化 柱形图：比较数量的大小 饼分图：了解名细（比例） 带形图：比较名细（比例）和每个项目的大小关系 雷达图：用雷达形式表示每个项目的大小比较 甘特图：用于分项目的管理等51) 00.511.522.533.544.51月2月3月4月5月6月7月8月9月10月绕线不良率%尺寸规的改善防错位工具的作成目标：15%0 01 12 23 34 4东京东京大阪大阪名古屋名古屋广岛广岛福冈福冈（亿日元）销 售 额2000年1月-3月变压器绕线不良的折线图各分店销售额的柱状图手表13%其他13%钱包57%手持电
45、话17%A工厂经费的带状曲线电车失误的饼分图2000年1月东京站N=287600对策前对策后500100200300400电230万日元煤气140万日元自来水130万日元130万日元130万日元150万日元经费52) 是根据特性值的变动判断工序是否发生异常的一种曲线图。44.046.048.050.052.054.01234567891011121314151617181920212223242526UCL=52.53CL=48.38LCL=44.450.02.04.06.08.010.012.014.01234567891011121314151617181920212223242526RU
46、CL=12.56CL=5.28XR管理图X53) 专业用语说 明偶然原因无法避免的、不得已的原因。即使遵守作业标准、使用同等质量的原材料、用同样的条件制造，也会引起产品质量偏差的原因。对这种原因进行跟踪和处理，在技术和经济方面都很困难。异常原因要想避免是可以避免的问题，由于没有遵守作业标准，机械没有 调整好 等 原因，引起产品品质偏差的原因。如果对这些原因进行跟踪和处理，是可以避免的。偏 差测量值的分散程度，也称为变动。稳定状态是指造成数据偏差的原因只是偶然原因，不存在异常原因的状态。具体地说，管理图上所打的点在管理线以内（上管理线和下管理线之间）。点的排列没有缺陷的状态。管理状态工序稳定，从
47、技术和经济的角度看都是希望的状态。管理线是判定工序是处于稳定还是异常状态的基准线。下面的3 条线总 称为管理线群从工序随机抽取样品进行测量后得到的数据计算平均值和不良率时， 将数据分成若干个组求平均值和不良率时，若干个数据组成的组称为“群”。一个群所包含的数据的数目称为群的大小, 另外, 群的数目用 K 表示。上管理线：（U p p e r Control Limit） ： UCL中 心 线： （C e n t r al Line） ： CL下管理线：（L o w e r Control Limit)： LCL54) 6.46.66.87.07.27.412345678910111213141
48、5管理线以外的点，用“O”圈起来。（有异常原因造成的偏差）品质特性的单位（mm）群的大小n=4上管理线（UCL）中心线（CL）下管理线（LCL）管理线点的排列没有缺陷，只是由于偶然原因造成的偏差。品质特性轴的直径群番号（群数K=15）9/5 6 7 8 9 12 13 14 15 16 一 二 三 四 五 一 二 三 四 五 123456789101112UCL=平均值+标准偏差*3CL=平均值LCL=平均值-标准偏差*3管理图也称3 管理图：标准偏差55) 线的延长方法分析用管理用中 心 线管理界线品质特性选择上的注意事项1）选择工序上生产的产品的重要品质特性。2）不只是完成品的品质特性，半
49、成品的品质特性也可以选择。3）选择容易测定、工序容易处理的品质特性。56) 管理图对应事例X-R 为了解析粉末状化学药品的装袋工序，2 5 天内每天随机抽样5 袋，测量各袋重 量 ，计算平均值和范围。X-R 为了解析机械部品A 的制造工序，对最 近制造的3 0 批，每批随机抽样5 批，测量尺寸，计算中位值和范围。X-Rs一个 S工厂为了管理废水处理工序，每天排水1 次，测量重金属含量（m g / 立方米） 。pn一定（不良个数） 某啤酒公司，为了对酒瓶上粘贴标签的不良进行管理，每天随机抽样2 0 0 瓶，计算标签不良的数量。p不一定（不良率） E公司某产品开始批量生产，尺寸不良很多，从现在开始
50、1 个月间，每天对产品全数检查，计算尺寸不良数量，用取得的数据制作管理图，解析工序，但是每天的产量并不一定。c一定 T公司为了对汽车喷涂工序进行管理，对喷涂后的划伤进行计数，但是，汽车车体的大小是相同的。u不一定 在特殊玻璃的制造工序，为了减少气泡不良，对生产的每一块玻璃的气泡进行计数，用取得的数据制成管理图，进行工序管理。但是，玻璃的面积不同。抽取的品质特性（数据）平均值和范围中位值（中央值）和范围一个个数据和移动范围计量值记数值群的大小即检查范围多个不良个数（不良率）缺陷数群的大小群的大小是检查样品的长度、面积、体积等57) 数据计量值计数值各群的大小不良率不良个数缺陷数1个不一定多个一定