QC七大手法培训资料docWord下载.docx
《QC七大手法培训资料docWord下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《QC七大手法培训资料docWord下载.docx（10页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
能够掌握整个人，能够一目了然地了解整个人的情况，简单明了，理解迅速，做出正确的判断，提出对策“制作质控图前要考虑的要点”首先要确定目的，明确为什么要掌握的数据要有固定的特征，一致的一致性，正确性、可用性，使那些可用的数据单元和描述合理，并注意完整性读取的对象简单。
不要使用太多的颜色或标记，以便以后使用。
它需要长期标准化和实用化。
首先，标准化要求它是实用的。
第二，它必须漂亮。
要求符合正确性、简明、清晰的原则。
应该使用简洁的词语和表达来达到最后的效果。
布局应该简单明了。
一目了然地检查表格的定义。
为了收集数据，应使用简单的标记来填写和统计数据，以便进一步分析，或作为检查和核对的表格。
古人说:
好的记忆力不如糟糕的书面方法好。
检查表用于检查缺陷的主要原因、缺陷项目、项目分布和缺陷位置的记录。
检查表主要用于记录:
（）确定要收集的数据和要掌握的项目（）。
确定检查的格式，如垂直列要包含在决策分类项中，水平列要包含在期间（）。
确定记录表格中常用的条形标记簿，以及正常字符标记。
以及图形标记○、△等（），这些标记决定了谁收集数据收集方法、周期有多长以及记录检查方法有多长。
电视故障状态检查表的一个例子是查找表:
***高过程故障率的一个例子:
1、用于确认操作的实施，2、用于防止设备实施中出现缺陷并确保安全。
生产方法:
将需要检验的项目逐一列出，并在标记的空白处留出需要检验的项目。
当例行检查有顺序要求时，必须检查的项目必须编号。
例行检查表必须按顺序排列，以确保没有遗漏必须检查的项目。
尽可能地，例行检查的例行检查列表的例子是机器、过程人员和其他层:
项目方法练习1。
为了了解产品外模零件外观不良的实际情况，生产线收集了三天的数据，即刮条、变形条、污迹条、收缩条、刮条、变形条、污迹条、收缩条、刮条、变形条、污迹条、污迹条、污迹条、收缩条
第二，你的团队将去阳澄湖露营和烧烤。
晚上，你将负责采购和准备公路营地的设备和材料。
为了让每个人都玩得开心，避免遗漏，请列一张清单！
为了确保一切都准备好进行讨论:
明成就展:
明方法意大利经济学家柏拉图分析了他的国家的经济结构，发现大部分国民收入集中在少数人身上。
美国质量专家朱兰博士将其应用于质量控制，创造了“重要费用”和“微不足道的许多”等术语。
这就是柏拉图的原则，也就是人们常说的:
原则定义:
根据收集到的数据，对项目进行分类，如不良原因、不良条件、不良项目、不良发生的地点、客户投诉的类型或安全事故等。
并按大小顺序计算各分类项目的比例，加上累计值的图形函数:
最重要的是设定改进目标:
1。
确定数据的分类:
不良项目、场所、工作站的原因分类:
材料、机械、设备和操作人员应确定时限，收集的数据应基于时间段、发生顺序、项目，次数记录在分析表3中。
根据项目的统计，数据缺陷率=缺陷总数×
影响度=缺陷总数×
项目按数据大小b的顺序排列，得到累积缺陷率和累积影响度。
如果其他项目太大或太高，必须再次检查四个图表中的纵轴和横轴:
左=缺陷率、缺陷数量或损失量右=累积影响程度横轴:
项（横轴不应长于纵轴，关于:
否则，应调整相等部分）5。
五个部分的比例由累积曲线表示。
六个记录数据和地图的条件通过颜色来区分。
基准和比例应是相同的示例:
不良数字的累积影响（）其他纵轴至少与总计数一样高数据类型按降序排列关键少数帐户针对上述错误图表示例:
确定现场的重要问题点作为降低不良质量的基础，确定改进目标，确认在不同条件下整理报告或记录评估的改进效果柏拉图的使用数据应是正确的。
以免被事实所误导，真相是管理改进的手段，而不是目的。
没有必要再在明确的部分浪费时间了。
减少不良项目的数量只能降低不良项目的发生率。
这并不意味着符合经济原则的项目比例是相似的。
应当从另一个角度对上一段提到的项目进行分类。
那些不够具体的人可以进一步分析非单位可以解决的主要项目和子项目。
如果其他项目大于上述项目，则需要进一步分类。
新年又来了。
回想去年我没有存多少钱，所以今年我对每月的零花钱做了一些统计，发现我平均每月的零花钱分为:
买衣服的零花钱，买手机的零花钱，上网的零花钱，日常生活用品的零花钱，其他通讯费用的零花钱，柏拉图对必须存的项目的分析和确认的零花钱。
方法鱼骨图按照规定的要求将影响产品质量特性的诸多因素组织成鱼骨图，并将主要因素形成的图形识别为特征因子图。
也被称为鱼骨。
也称为因果图。
原因类型鱼头右鱼头左对策类型分类步骤一个接一个地确定问题的特征或质量:
问题写在右端用粗水平线（母线）和箭头。
为什么交货延迟了？
第二个主要因素决定了主要因素:
主要因素画在中间的骨头上，可以是我或其他方法。
步骤23:
确定次要原因:
讨论次要原因、并记录在次要骨骼和次要骨骼上。
次要分支角度可以与母线分开。
子分支可分为子分支或曾孙分支。
圈出最重要的原因。
圈出重要的原因。
步骤4）寻找原因类型示例。
追求对策型实例:
手拉进位导致端子弹头钢琴外壳垫片毛刺导致引脚产品系列转换不良。
更多的超时、长端子插入和反向端子进给不及时。
手拉进位导致端子弹头钢琴外壳间隔毛由于引脚头产品系列转换不良，许多加班时间、长端子插入和反向端子进给没有及时设置以改变滑架方向，自动机插入切割滑架夹具，上刀改为斜坡式，切割滑架改为手动折叠VCUT，外壳端子定位槽加深，检测到外壳毛刺电荷耦合器件，如何更换外壳原材料降低了**加工率差:
手动拉动托架会导致端子弹头钢琴外壳隔板上的毛刺导致引脚头差。
载体被压在一起并被压碎。
在使用之前，终端是由夹具成型的。
载体首先被切割，然后被压入制造辅助工具。
搬运夹具调节材料托盘中端子应变端子的堆叠变形。
在线切割机的上刀改为V形槽，减少托盘中端子的堆叠量。
终端的倒刺被减少并延伸以引导其他人员生产终端。
房屋生产时，要以组装测试为例:
特征应基于图形思维法，头脑风暴法，两米法，人，机，物法，测量法，三WIH，什么，在哪里，什么时候，谁（谁）为什么（为什么）怎么（怎么）四个创造性思维法特征枚举法，希望点枚举法，缺陷枚举法五个自由讨论好边会法:
不管代，用普通的话来讨论快法:
快速组装，很快就解散了澡堂集会方式:
熙熙攘攘，每个人都可以自由发言头脑风暴三个阶段（注意小组产生的想法的数量）审查提出的想法（删除与实现目标无关的想法）审查筛选出的想法并根据小组的意见对其进行优先排序（禁止批评，绝不批评他人的意见）。
（）意见越多越好。
通常至少50个或更多。
（）自由和无限制允许参与成员自由结社。
（）搭便车可以随意利用别人的意见。
应根据不同层次的特征（m或WH）根据特征绘制特征。
对图5中原因的分析越细越好。
可以考虑六个原因的重要性。
可以采取可行性、价值性和决策性七个特征。
可以考虑现场的第一线问题。
8.避免经理指出他经常迟到的原因。
为什么厕所有味道？
课堂练习讨论:
最小成绩演示:
最小方法直方图定义:
将收集的测量值或数据的总距离划分为若干个相等的区间作为横轴，将每个区间内测量值出现次数的累计形成的区域作为按列排列的图形，称为直方图。
它也称为直方图函数:
它可以与控制图一起使用，或者用于设置规格限制。
例如，高度测量生产程序:
收集数据并记录在第二张纸上。
找出最大值（L）和最小值（S）。
并计算总距离（R=LS）三个固定组数:
K=gn（n=样本数）一般参照下表进行数据分组四个固定组距离:
H=RK（取最小测量单位的倍数）如:
最小上组边界=最小下组边界组距离=最小上组边界组距离=第二下组边界组距离=第二上组边界组距离=第二下组边界组距离；
等等六个计算组中点，每组中点=（每组上组边界下组边界）七次分配表（可使用抽查符号）八行上下线生产直方图（横轴为组距离，纵轴为测量数据）九条记录数据历史及其他相关情况方法示例一家公司为了设计新衣服，因此，总务单位根据员工的身高进行研究和测量来设计模型。
这种测量采用抽样方法。
样品的数量是完全命名的。
请制作一个直方图。
并设置规格最大值:
L=最小值:
S=全距:
R=组数:
K=组距:
H=RK=≒组边界、中心距:
上组边界中点数据数下组边界:
一组、两组、三组、四组、五组、六组、七组直方图示例:
直方图示例如下:
人数直方图常见形式:
一种正常类型:
描述:
中高、两侧低，有集中趋势结论:
描述两种缺失的牙齿类型在制造过程的正常操作下:
高度不同结论缺失牙情况:
分组过细或伪数据为三面右型:
如左型为有痕迹成分且不能低于一定值时生成；
例如，当其具有高成分含量并且不能达到某个值以上时，就会产生解释:
高度偏向一侧，另一侧较低，并且尾部变长（偏斜分布）。
结论:
当尾部加长时，应审查其在技术上是否能接受主要由工具磨损、松动和加工习惯引起的四壁型（修型或断裂型）解释:
一端被切断:
数据已被完全检查，或过程本身已被完全检查，有5个双峰型解释:
有两个峰:
有两种分布混合6个岛型解释:
左端或右端形成一个岛型结论:
判定错误。
由工程调整误差或不同原材料引起的七个平台类型描述:
平顶结论:
不同平均值的分布混合在一起直方图测量过程能力的应用作为改进，在第二个基础上计算好产品的不良率，调查是否有两个或更多不同的组混合在一起，测试是否有假数据，测试分布类型，设置规格极限，比较规格或标准值，并确定控制极限是否适用于过程控制直方图的应用。
注1:
异常值应去除后，组2从样本测量值推断组。
最简单和最有效的方法3数据必须被认为是完整的4过程管理和分析可以使用逐层方法进行。
一个健康食品的规格正在增加。
可以用直方图分析重量情况:
制造步骤总数n=固定组数k=最大值l=最小值s=全距离r=ls==固定组距离h===固定组边界第一组下限==组实践讨论:
最小结果显示:
最小方法控制图形误差和缺陷:
因为误差是缺陷的原因，可以通过消除或控制误差来消除缺陷。
随着生产力的进一步发展，大规模生产已经成为工业革命后的一个突出问题。
单纯依靠回溯测试的质量控制方法已经不能满足当时经济发展的要求。
因此，有必要改进质量管理方法。
因此英国、美国等国家开始研究用统计方法代替回溯检验的质量控制方法。
1993年，美国的休哈特博士提出将西格玛原理应用于生产过程，并发表了著名的控制图方法来控制过程变量，为统计质量管理奠定了理论基础。
为什么使用SPC:
、以确保连续过程稳定性、可预测。
、提高产品质量、生产能力、降低成本。
、为过程分析提供基础。
、区分特殊和常见的劣化原因，作为针对系统采取本地措施的指南。
SPC相关术语Xi:
测量数据，XX指样本组中的测量数据Xbar:
表示数据的平均值，即X=（XX）T:
表示公差值，即公差值=规格最大值ndash规格最小值（T=usindashsl）μ:
表示规格中心值，即规格中心值=（规格最大值规格最小值）μ=（uslsl）r:
表示极端差值，即极端差值=样本组中的最大值ndash样本组最小值rm:
表示极端差值
表示过程能力指数。
s:
样品的标准偏差。
I、数据分类计数值数据数据或按数字计算的数据是不连续和不连续的。
例如:
错误编号、检验批等。
可以连续测量的数据是连续的。
示例:
尺寸、插入力等。
II、数据变化测量值真值误差:
系统误差意外误差测量误差（人、仪器、时间）采样误差控制图基本概念的共同原因:
它是随时间稳定和可重复分布过程中许多变化的原因。
我们称之为:
统计控制状态、在统计控制下或有时被简单控制的共同原因是稳定系统的偶然原因。
只有当恶化的共同原因存在并且没有改变时，才能预测过程的输出。
特殊原因:
指不总是影响过程恶化的原因，即当它们发生时，它们将导致过程的分布发生变化。
除非找出所有特殊原因并采取措施，否则它们将继续以不可预测的方式影响过程的输出。
如果系统有特殊的恶化原因，过程的输出会随着时间的推移而变得不稳定。
常见原因和变化的特殊原因常见原因示例:
合格原材料的微小变化、机械微振动工具的微小变化、微磨损技术的局限性、气候、环境的微小变化，以及其他特殊原因:
原材料不合格的设备调整不当、操作新手、违反操作规程、刀具过度磨损处理方法的变化、3、组、样品、批次、变异总体（N）是所有有限总体群都是统计调查对象的总体，其单位数是有限的总体，其单位数是无限的总体，或其样本数大于或等于（N=n）的总体样本（N）从总体中随机选取的样本n=称为大样本n=称为小样本批a组在相同条件下集合，但是一部分群体或群体在相同的变异条件下多次执行相同的动作。
在此期间，有许多变化。
有四个、平均值的基本统计（）中值（orMe）。
数据是根据大小排列的，位于中间。
、、、、示例:
、、在模式（维护对象）数量分布中出现次数最多的组的坏值数量的定义:
这是一种使用实际产品质量特性与根据过去经验确定的过程能力和控制限制进行比较的定义，并使用时间序列中的图形表示来保持过程稳定性。
防止异常原因发生匹配直方图可以判断过程数据的分布，过程能力和分层方法的结合可以找出真正影响质量的因素。
变异减少用于确定制造工程中达到的目标或标准。
提前发现制造过程中的潜在缺陷以及柏拉图对更大因素的控制可以有效地解决这些问题。
控制图的内容和生产根据控制图的目的进行分类:
分析控制图决策指南。
过程分析过程能力研究。
过程控制的准备。
2.异常原因的控制图跟踪。
快速消除原因。
预防和复发的研究。
原因根据数据的性质分类:
1.平均值和总数值控制图平均值和标准偏差控制图中值和总距离控制图单个值和移动总距离控制图双计数控制图缺陷率控制图缺陷数控制图缺陷数控制图单元缺陷数控制图单元缺陷数控制图规格上限控制下限规格下限控制图定义控制图是质量的图形记录。
图表上有一条中心线（规格值）和两个控制限制。
中心线是规格值。
两个控制极限是允许产品质量特性变化的范围。
在制造过程中，抽样检查统计数据并绘制在图表上。
中心线绘制步骤用于判断质量变化是否显著，并通过选择分析控制图中的控制项目收集多个数据。
正确分组后，样本量（n）=（分析）组数（k）=~计算每组的平均值（X）X=计算每组的总距离（R）R=XmaxXmin（每组的最大值和最小值）XXXnn计算总平均值（X）X=计算总距离的平均值（r）R=计算控制极限并画出控制图的中心线CLx=X上限UCLx=XAR下限LCLx=XARxxxxkkRRRRKkR控制相邻两点用直线连接，以检查控制界限并记录其他注意事项。
示例XR控制图应用笔记控制限制宽度计算:
组数=nX控制图宽度大约是R图宽度的n倍。
中心线是蓝色实线，控制线是红色虚线。
必须清楚地画出控制界限。
标准值不能用来代替控制图。
在使用控制图之前，样本量应该标准化。
一般来说，最理想的是~组通常是在时间点之后n=的。
N=在时间点之后绘制最佳控制极限。
对于新的项目，最好画出界限。
如果LCL的R值是负的，那就没有意义了。
一般来说，它表示建立不良率控制图的步骤:
选择控制项目:
收集数据:
收集以前已知的检验数N和不良数D或更多组:
合理分组，一般是将一定时间内的产品作为一组。
或者以每批产品为一组，计算每组的次品率p=dn，计算平均次品率和平均样本数。
注:
适用于大于或不大于的ni，需要用n-规定限值计算CLP=p=点图审查sigmadsigmanip*（p）UCL=p*nip*（p）LCL=p*示例datenxnpatenxnpatenxnp稳定标准一点不超过控制限值大多数点集中在中心线附近几个点接近控制限值没有点超过控制限值两个限值内点的分布是随机的。
没有任何规则，没有排列缺陷的连续点在控制界限内，没有排列缺陷的连续点只有一个点越过界限，在界限内没有排列缺陷的连续点超过界限的点不超过一个。
边界内点的排列没有缺陷。
那些点在A区之外的点（公式:
在A区之外）判别原理一边一个连续点（公式:
一边）判别原理两个连续点继续上升或下降（公式:
上升和下降）判别原理三个连续点继续上升或下降（公式:
上升和下降）判别原理三个连续点与一个上升和一个下降相互作用（公式:
上升和下降）判别原理四个点有点在A区或A区之外（公式:
A）如果歧视原则的五个点在b区或b区（公式:
b部分）之外，如果歧视原则的六个连续点在中心线两侧的c区（公式:
c），歧视原则的七个点在中心线两侧。
然而，C区没有概念（简洁的公式:
缺少C）歧视性原则8本地措施和系统措施通常使用本地措施来消除恶化的特殊原因。
通常，与过程直接相关的人员实施近似可纠正的过程问题。
系统通常会采取措施来消除恶化的常见原因。
几乎总是需要管理措施来纠正近似可纠正的过程问题。
两种类型数据的定义显示在图上。
为了判断两者是否相关，这种图表被称为散点图或散点图。
它用于判断不同类型数据之间的相关性。
方法散点图相关相关正相关（强中弱）负相关（强中弱）散点图相关分类不相关曲线相关散点图相关分类更多1搜索综合数据对（x，Y），（x，Y）；
2找出数据中x和y的最大值和最小值；
3用x和y的最大值和最小值建立xy坐标，并确定适当的比例以方便绘制点；
当两组数据重复时，按顺序将数据指向xy坐标。
表示三组数据重复时用x表示；
5.如有必要，可在分布图上标注相关数据。
产品的硬度被视为CTQ管理。
其生产过程中的一个项目是熔化温度。
收集了以下数据。
散点图用于验证它是否用于CTP管理（X是熔化温度，Y是硬度）。
散点图练习应注意是否有异常点。
在找出原因之后，如果删除和删除之间没有关系，则可以首先确认相关性。
请注意它是否是错误的不是基于技术。
经验做出直觉判断。
太少的数据很容易被误判。
如果图中有一个很大的空白，这意味着有一个特殊的原因来调查散点图的应用注意事项。
课堂练习下面是一个同事从去年到上个月的工资收入清单。
请制作一个散点图并做出分析定义:
使用多种数据，根据它们的共同特点，可以将其分为不同的级别，以便于以后的分析。
水平法是所有质量控制方法中最基本的概念，也是统计方法中最基本的管理工具。
功能:
它可以将杂乱无章的数据总结成有意义的类别，使事情一目了然。
这种科学的统计方法可以弥补直觉管理的不足。
方法级别方法用于确定级别操作员级别机械设备级别工业条件级别、原材料级别、制造过程级别、检验级别、区域级别的对象级别以及项目方法级别使用中的三个关键点方法级别问题应在收集数据之前使用:
解决日常问题时，人们经常发现，为了对收集的数据进行分类，必须浪费大量的脑力劳动，并且必须通过再次进行统计工作来获得不适当的数据，这再次收集起来既费时又费力。
行动:
在收集数据之前，应明确定义目的。
在考虑了数据的条件背景之后，在收集数据之前应该对其进行区分。
老子说:
一切都是预先做的，但没有什么是预先做的。
质量控制方法的应用应特别注意分层方法的使用。
七种质量控制方法必须根据发现的问题或原因进行分级。
在制作柏拉图时，如果设置了太多的项目或者设置的项目中其他列的比例太高，问题的中心就不知道了，这就是分级方法不好的原因。
直方图的双峰型或平台型是分层问题分层方法的三个关键管理任务。
在管理工作中也应该使用递阶方法Ex:
一个商业计划和一个实际的比较图表可以用来了解商业结果以达到目标。
如果在管理工作中使用分级方法的概念，则应首先进行分类工作，并将商品类别用作性能对照表。
可以发现那种商品有问题。
如果将销售业绩不佳的产品按业务单元进行分类并进行比较，可以发现，对于业绩不佳的单元，各单位对这类产品的销售状况并不令人满意。
如果对销售人员进行分类，可以找到每个业务人员的状态。
因此，这个问题将更加明确。
在以上解释中，可以发现管理人员使用了不同的方法，如商品分类、单位分类和人员分类来探究问题的真正原因，使问题更加清晰。
这是层次分析法的观点和应用层次分析法的三个关键点:
商品性能的比较；
层次方法的应用示例；
附注1。
数据历史应详细说明分层的原因，直到找出原因；
3.核对表的设计应针对可疑物体；
4.获得的信息应付诸实施；
5.应用层次分析法之前，应确认层次的目的；
7.质量控制方法的分类；
根据事实，应制作数据报表清单。
散点图整理了原因和结果之间的关系，讨论了潜在的问题特征，并采用特征图的平均值来理解变化的直方图。
控制图根据数据历史考虑分层方法的关键管理。
采取措施柏拉图步骤问题点掌握现状、原因和结果之间的关系层次分析法相关控制图采取对策和效果确认标准化管理步骤步骤步骤剩余问题步骤散点图直方图控制图柏拉图检查表质量改进和七项操作控制图时间图（移位图）异常采取措施质量保证质量控制七项操作您了解如何在工作和生活中应用它们祝贺您完成练习！
升级会员 