第12章常用的几种质量管理简易工具159张课件.ppt

1、第三篇 质量管理工具10/3/2022第12章 常用质量管理工具2022-10-32 质量管理老七种工具：老七种工具：分层法分层法(Stratification)排列图法排列图法(Pareto）因果分析图法因果分析图法(Cause-Effect diagram)调查表法调查表法(Data collection form）直方图法直方图法(Histogram)散布图法散布图法(Scatter)控制图法控制图法(Control Chart)1234DirtOldTempFault12345Process后面章节讲后面章节讲2022-10-33 质量管理工具是解决质量问题的技巧工具是解决质量问题的技

2、巧产生背景产生背景:日本，二十世纪六十日本，二十世纪六十年代年代(TQC)。应用应用:各个国家，计算机软件。各个国家，计算机软件。2022-10-34 质量管理q 老七种工具的特点老七种工具的特点 通俗易懂通俗易懂,一线员工易于掌握一线员工易于掌握 主要解决现场质量问题主要解决现场质量问题2022-10-35 质量管理质量数据分层的标志质量数据分层的标志(5M1E)o操作者、机器设备、原材料测量、方法、环境、o不同的时间o不同的检验手段o废品的缺陷项目12 常用质量管理工具常用质量管理工具 12.1 分层法分层法 概念 分层法又称分类法，即：把收集来的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类

3、整理，以便分析质量问题及其影响因素的一种方法。原则根据分层的目的按照一定的标志数据的归类分层的关键 2022-10-36 质量管理某轧钢厂一个车间的生产情况统计如下：甲乙丙三班各轧制钢材某轧钢厂一个车间的生产情况统计如下：甲乙丙三班各轧制钢材2000t，共轧制共轧制6000t，其中轧废，其中轧废169t。如果只知道这样三个数据，则无法对质。如果只知道这样三个数据，则无法对质量问题进行分析。下表是进行的分层分析。量问题进行分析。下表是进行的分层分析。分层法实例（分层法实例（1）某轧钢厂某月的废品分类某轧钢厂某月的废品分类废品项目废品项目废品数量（废品数量（t）甲甲乙乙丙丙合计合计尺寸超差尺寸超差

4、30201565轧废轧废10231043耳子耳子5102035压痕压痕84820其他其他3126小计小计5658551692022-10-37 质量管理M 某产品的汽缸体与气缸盖之间经常发生漏油现象，使用分层法分析其某产品的汽缸体与气缸盖之间经常发生漏油现象，使用分层法分析其主要原因。主要原因。解：解：通过现场调查发现主要原因是密封不好。通过现场调查发现主要原因是密封不好。该装配工序是由甲乙丙三该装配工序是由甲乙丙三个工人各自完成的；并发现漏油的主要原因是三个人在涂粘结济方法个工人各自完成的；并发现漏油的主要原因是三个人在涂粘结济方法上的不同以及所使用的气缸垫分别来自上的不同以及所使用的气缸垫

5、分别来自A A和和B B两个协作厂。两个协作厂。调查的数据如下调查的数据如下：调查总数：调查总数5050个，漏油个，漏油1919个，漏油发生率个，漏油发生率0.380.38。现采用分层法按操作者和协作厂分层收集整理数据现采用分层法按操作者和协作厂分层收集整理数据。分层法实例（分层法实例（2）2022-10-38 质量管理按操作者分层按操作者分层按操作者分层数据按操作者分层数据操作者操作者漏油数漏油数不漏油数不漏油数漏油发生率漏油发生率甲甲6130.32乙乙390.25丙丙1090.53小计小计19310.38 结论：工人乙的操作方法漏油发生率比较低结论：工人乙的操作方法漏油发生率比较低2022

6、-10-39 质量管理结论：结论：B B厂的气缸垫漏油发生率比较低厂的气缸垫漏油发生率比较低按协作厂分层按协作厂分层按协作厂分层数据按协作厂分层数据协作厂协作厂漏油数漏油数不漏油数不漏油数漏油发生率漏油发生率A厂厂9140.39B厂厂10170.37小计小计19310.38综上：建议采用乙的工作方法和综上：建议采用乙的工作方法和B B厂的气缸垫厂的气缸垫实施结果：漏油发生率增加了实施结果：漏油发生率增加了原因：没有考虑两者之间的关系原因：没有考虑两者之间的关系措施：重新考虑分层措施：重新考虑分层2022-10-310质量管理结论：结论：B厂厂 工人甲工人甲A厂厂 工人乙工人乙与协作厂联合分层与

7、协作厂联合分层与协作厂联合分层数据与协作厂联合分层数据工厂工厂合计合计AB甲甲漏油数漏油数606不漏油数不漏油数21113乙乙漏油数漏油数033不漏油数不漏油数549丙丙漏油数漏油数3710不漏油数不漏油数729合计合计漏油数漏油数91019不漏油数不漏油数141731小计小计192327502022-10-311质量管理12 常用质量管理工具 12.2 排列图法 概念排列图又称主次因素分析图或帕累托图（Pareto）。由两个纵坐标、一个横坐标、几个直方块和一条折线所构成 累计百分比将影响因素分成A、B、C三类2022-10-312质量管理12.2 排列图法 排列图又叫巴雷特图（pareto

8、diagram）,其原理是意大利经济学家帕累托在分析社会财富分布状况时得到的“关键的少数和次要的多数”的结论。20%人占有80%的财富2022-10-313质量管理扩展：帕雷托(Vilfredo Pareto)，意大利经济学家，与1906年创立了一个用于描述他祖国社会财富不平均分配规律的方程，发现了社会80%财富掌握在20%人手里的规律。20世纪40年代，Joseph Juran博士发现了一条各领域通用的原则，他把它叫做vital few and trivial many”，这条原则指出20%的事情常常对80%的结果负责(20 percent of something always are r

9、esponsible for 80 percent of the results)。2022-10-314质量管理 Juran研究的结果在许多人看来，只是把Pareto在经济学领域的发现推广到更宽阔的范围，于是这条原则被叫做帕雷托原则或8020原则。Juran对此表示难以接受，写过一篇题为Jurans Non-Pareto Principle的文章澄清此事，但也许因为Perato Principle听上去比Juran Principle好很多，这个名字也就被沿用了下来。2022-10-315质量管理二八法则的其他例子二八法则的其他例子：20%的企业可能生产市场上的企业可能生产市场上80%的产品

10、的产品20%的顾客可能给商家带来的顾客可能给商家带来80%的利润的利润20%的储户的可能拥有的储户的可能拥有80%的存款额的存款额20%的原因造成的原因造成80%的产品不合格的产品不合格朱兰朱兰：将：将质量问题质量问题分为分为“关键的少数关键的少数”和和“次要的多数次要的多数”2022-10-316质量管理 12.2 排列图法（1 1）确定所要调查的问题和收集数据）确定所要调查的问题和收集数据:选题；调查期间；必要性数据及其分类；数据收集方法。选题；调查期间；必要性数据及其分类；数据收集方法。（2 2）设计一张数据记录表，将数据填入其中，并计算合计栏。）设计一张数据记录表，将数据填入其中，并计

11、算合计栏。（3 3）制作排列图用数据表，表中列有各项不合格数据，累计不合格数，各）制作排列图用数据表，表中列有各项不合格数据，累计不合格数，各项不合格所占百分比以及累计百分比。项不合格所占百分比以及累计百分比。（4 4）两根纵轴和一跟横轴，左边纵轴，标上件数（频数）的刻度，最大刻）两根纵轴和一跟横轴，左边纵轴，标上件数（频数）的刻度，最大刻度为总件数（总频数）；右边纵轴，标上比率（频率）的刻度，最大刻度为度为总件数（总频数）；右边纵轴，标上比率（频率）的刻度，最大刻度为100%100%。左边总频数的刻度与右边总频率的刻度（。左边总频数的刻度与右边总频率的刻度（100%100%）高度相等。横轴上

12、将）高度相等。横轴上将频数从大到小依次列出各项。频数从大到小依次列出各项。（5 5）在横轴上按频数大小画出矩形，矩形的高度代表各不合格项频数大小。）在横轴上按频数大小画出矩形，矩形的高度代表各不合格项频数大小。（6 6）在每个直方柱右侧上方，标上累计值，描点，用实线连接，画累计频）在每个直方柱右侧上方，标上累计值，描点，用实线连接，画累计频数折线（帕累托曲线）。数折线（帕累托曲线）。2022-10-317质量管理排列图的绘制步骤2022-10-318质量管理排列图的绘制步骤：针对问题收集一定时间的数据；将数据按频数从大到小排列，并计算各自所占比率（频率）和累计比率（累计频率）；以左侧纵坐标为频

13、数，横坐标按频数从大到小用条状块依次排列；以右侧纵坐标为累计频率，绘制累计频率曲线。找出主要因素。按累计百分比将影响因素分为三类：080%为A类因素，主要因素；80%90%为B类因素，次要因素；90%100%为C类因素，一般因素。2022-10-319质量管理 某加工厂按照不合格的类型收集了一定时期内不某加工厂按照不合格的类型收集了一定时期内不合格的发生次数，拟用合格的发生次数，拟用Excel来制作排列图。来制作排列图。2022-10-320质量管理1.收集数据收集数据2022-10-321质量管理2.对对“不合格数不合格数”由大到小排序由大到小排序(数据数据/排序排序/降序降序)请注意，对其

14、他这一项的处理请注意，对其他这一项的处理2022-10-322质量管理3.计算累计不合格数计算累计不合格数 2022-10-323质量管理4.计算累计不合格比率计算累计不合格比率 2022-10-324质量管理5.绘图绘图 选择区域选择区域A1.B8和和D2.D8。选择。选择插入插入/图表图表/自定义类型自定义类型/两轴线两轴线-柱图柱图/完成完成 2022-10-325质量管理7.讨论：讨论：排列图的核心排列图的核心？2022-10-326质量管理 在排列图上通常把累计比率在080%间的因素为A类因素；80%90%间的因素为B类因素；在90%100%间的因素为C类因素。2022-10-327

15、质量管理制作排列图的注意要点：制作排列图的注意要点：1分类方法不同，得到的排列图不同分类方法不同，得到的排列图不同。通过不同的角度观察问题，把握问题的实质，需要用不同的分类方通过不同的角度观察问题，把握问题的实质，需要用不同的分类方法进行分类，以确定法进行分类，以确定“关键的少数关键的少数”，这也是排列图分析方法的目的。，这也是排列图分析方法的目的。2如果如果“其它其它”项所占的百分比很大或数量很多，则分类是项所占的百分比很大或数量很多，则分类是不够理想的不够理想的。如果出现这种情况，是因为调查的项目分类不当，把许如果出现这种情况，是因为调查的项目分类不当，把许多项目归在了一起，这时应考虑采用

16、另外的分类方法。多项目归在了一起，这时应考虑采用另外的分类方法。2022-10-328质量管理作用：（1）分析因果关系；（2）表达因果关系；（3）通过识别症状、分析原因、寻找措施、促进问题解决因果图是一种用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性的因素（原因）的一种工具。步骤：12.3.2因果分析图法2022-10-329质量管理大骨小骨中骨主骨特 性因素（原因）特性（结果）影响因素（原因）影响因素（原因）质量（结果）质量（结果）特性特性大原因大原因中原因中原因小原因小原因鱼刺图鱼刺图（形如鱼刺）（形如鱼刺）石川图石川图（石川罄发明）（石川罄发明）2022-10-330质量管理因果图的制作：问

17、题提出：问题提出：某中学在分析期末考试成绩时发现，计算机基础某中学在分析期末考试成绩时发现，计算机基础课程的考试成绩普遍不理想。拟用因果图法分析课程的考试成绩普遍不理想。拟用因果图法分析原因。原因。2022-10-331质量管理 本案例的质量特性（结果）为（计算机）本案例的质量特性（结果）为（计算机）“课程课程考试成绩偏低考试成绩偏低”。为了找出原因，学校组织为了找出原因，学校组织任课老师、教研室主任、任课老师、教研室主任、教务处主任、学生代表、家长代表教务处主任、学生代表、家长代表座谈，各抒己座谈，各抒己见，找出见，找出主要原因、第二层原因、第三层原因主要原因、第二层原因、第三层原因，直到能

18、直到能发现具体的原因并能提出具体的措施发现具体的原因并能提出具体的措施为止。为止。2022-10-332质量管理主要原因主要原因1人员人员2机器机器3材料材料4环境环境5方法方法6测量测量2022-10-333质量管理主要原主要原因因第二层原因第二层原因第三层原第三层原因因确认原因及确认原因及采取措施采取措施人员人员教师水平低教师水平低教学任务重教学任务重没有认真备课没有认真备课学生原因学生原因旷课太多旷课太多加强检查、教加强检查、教育和处罚育和处罚基础差基础差2022-10-334质量管理主要主要原因原因第二层原因第二层原因第三层第三层原因原因确认原因及确认原因及采取措施采取措施机器机器投影

19、仪故障投影仪故障计算机数量太计算机数量太少少立即购买足够电立即购买足够电脑脑材料材料教材不合适教材不合适内容太深内容太深习题太少习题太少2022-10-335质量管理主要主要原因原因第二层第二层原因原因第三层第三层原因原因确认原因确认原因及及采取措施采取措施环境环境室温偏高室温偏高 电风扇损坏电风扇损坏 方法方法理论教学理论教学太多太多2022-10-336质量管理主要主要原因原因第二层原因第二层原因第三层原第三层原因因确认原因及确认原因及采取措施采取措施测量测量考试不合理考试不合理 过分偏重过分偏重理论理论强行记忆强行记忆内容多内容多增加操作、技增加操作、技能性题目能性题目题量大题量大202

20、2-10-337质量管理直接原因直接原因可采取的措施可采取的措施旷课太多旷课太多加强检查、教育和处罚加强检查、教育和处罚计算机数量太少计算机数量太少 立即购买足够电脑立即购买足够电脑强行记忆内容多强行记忆内容多 增加操作、技能性题目增加操作、技能性题目至此，我们找到学生成绩低的至此，我们找到学生成绩低的最直接最直接、可以采取措施解决的可以采取措施解决的原因如下：原因如下：下面是如何绘制下面是如何绘制直观的直观的因果图。因果图。2022-10-338质量管理测测考试考试成绩成绩偏低偏低人人机机料料环环法法业务水平低业务水平低备课不认真备课不认真任务重任务重学生原因学生原因基础差基础差旷课多旷课多

21、2022-10-339质量管理2022-10-340质量管理因果分析图作图注意事项：所要分析的质量特性问题，应提得尽量所要分析的质量特性问题，应提得尽量具体、明确、有针对性具体、明确、有针对性1原因的分析，应细到能采取具体措施为原因的分析，应细到能采取具体措施为止。止。3大原因不一定是主要原因。（可通过投大原因不一定是主要原因。（可通过投票表决来确定，一般可确定票表决来确定，一般可确定35项）项）4对关键因素采取措施后，再用排列图对关键因素采取措施后，再用排列图等方法来检验其效果。等方法来检验其效果。5要集思广益。（以召开质量分析会形式要集思广益。（以召开质量分析会形式，共同分析。），共同分析

22、。）12022-10-341质量管理因果分析图的类型因果分析图的类型 作图较麻烦作图较麻烦不容易漏掉小原因不容易漏掉小原因问题问题罗列型罗列型相同原因有时会同相同原因有时会同时出现，难以表达时出现，难以表达作图简单，易于理作图简单，易于理解解工序工序分类型分类型容易漏掉小原因容易漏掉小原因用箭头把原因联系用箭头把原因联系起来，作图简单起来，作图简单问题问题分解型分解型缺点缺点优点优点用卡片或黑板把想到的用卡片或黑板把想到的所有原因都罗列出来，所有原因都罗列出来，然后整理分类然后整理分类按工序流程画大枝，然按工序流程画大枝，然后把对质量有影响的原后把对质量有影响的原因填写在相应的工序因填写在相应

23、的工序（大枝上）（大枝上）为什么会出现此问题层为什么会出现此问题层层细追层细追思路思路类型类型2022-10-342质量管理例例 某厂导频调节系统工作不正常，希望通过因果图找出导频调节某厂导频调节系统工作不正常，希望通过因果图找出导频调节系统工作不正常的原因，以便采取针对性措施加以解决。系统工作不正常的原因，以便采取针对性措施加以解决。步骤一：步骤一：确定导频调节系统工作不正常作为此问题的特性，在它确定导频调节系统工作不正常作为此问题的特性，在它的左侧画一个自左向右的粗箭头。的左侧画一个自左向右的粗箭头。步骤二：步骤二：将造成导频调节系统工作不正常的原因分成维护者、方将造成导频调节系统工作不正

24、常的原因分成维护者、方法、环境、设备、材料五大类法、环境、设备、材料五大类步骤三步骤三:对于每个中箭头所代表的一类因素分析，找出导致他们质对于每个中箭头所代表的一类因素分析，找出导致他们质量不好的原因，逐类细分，用粗细不同，长短不一的箭头表示，量不好的原因，逐类细分，用粗细不同，长短不一的箭头表示，直到能具体采取措施为止。直到能具体采取措施为止。因果分析图实例因果分析图实例2022-10-343质量管理导频调节系统工作不正常导频调节系统工作不正常导频调节系统导频调节系统工作不正常工作不正常维护者维护者不钻研不钻研业务生疏业务生疏方法方法环境环境缺少学缺少学习机会习机会责任心不强责任心不强缺乏质

25、量缺乏质量第一观念第一观念信号导频脱节信号导频脱节非标准化非标准化操作程序错误操作程序错误配合不当配合不当线路冰凌线路冰凌二站搬迁二站搬迁较为混乱较为混乱设备设备材料材料仪表误差仪表误差元件缺乏元件缺乏元件质量差元件质量差热敏电阻热敏电阻省产机省产机小型电位计小型电位计维护不好维护不好因果分析图例因果分析图例2022-10-344质量管理措施表措施表措施计划表措施计划表序号序号存在问题存在问题措施措施责任者责任者实施日期实施日期1责任心不强责任心不强开展对稳定传输质量的教育开展对稳定传输质量的教育组长组长3月月3日日2操作不当操作不当学习导稳、导控部分原理和操作程序学习导稳、导控部分原理和操作

26、程序组员组员2名名3月月3日日3元件缺乏元件缺乏去函或派员导厂家购买去函或派员导厂家购买组员组员1名名3月中旬月中旬4配合不当配合不当1）加强电路小组活动）加强电路小组活动2）派员出巡）派员出巡包机电路组长包机电路组长3月低月低5、6月月5仪表误差仪表误差应用省局发送的无源表头校正各测试器应用省局发送的无源表头校正各测试器包机电路组长包机电路组长每月一次每月一次6维修与操作维修与操作1）每月用示波器、频率计校正一次导频频）每月用示波器、频率计校正一次导频频率率2）加强部位计、电键开关塞孔检查）加强部位计、电键开关塞孔检查3）经常保持热敏电阻加热电流在规定范围）经常保持热敏电阻加热电流在规定范围

27、内的变化内的变化4）加强功放扩张管检查）加强功放扩张管检查5）保持）保持“人工加热人工加热”部位和告警正常部位和告警正常6）加强监视导频电子）加强监视导频电子各包机人员分别各包机人员分别负责负责2022-10-345质量管理钢管为什钢管为什么擦伤么擦伤?结捆结捆涂面涂面挂勾挂勾配料配料制管制管矫直矫直倒角倒角水压检查水压检查切头切头检验检验台上移动台上移动输运器输运器台上移动台上移动偏斜偏斜台上滚动台上滚动错位错位台车台车移动移动卡具卡具挂勾挂勾结捆结捆钢管擦伤的工序分类型因果图钢管擦伤的工序分类型因果图工序分类型工序分类型2022-10-346质量管理因果图示例什么造成了我们对客户要求的不理

28、解？对客户要求的不理解 方法人评估 没有用户档案 没有投诉分析 部门之间的协调 缺少训练 缺乏激励 没有投诉资料 没有客户满意度评估信息文化/环境管理 短期行为 不兑现诺言 方向不明 强烈生产导向 枪打出头鸟 服务=低贱 没有用户资料库 市场部与作业部 沟通不顺2022-10-347质量管理12 常用质量管理工具 12.4 调查表法 概念 n调查表法是利用统计表来进行数据整理和粗略原因分析的一种方法，也叫检查表法或统计分析表法。n统计分析表是最为基本的质量原因分析方法，也是最为常用的方法。在实际工作中，经常把统计分析表和分层法结合起来使用，这样可以把可能影响质量的原因调查得更为清楚。需要注意的

29、是，统计分析表必须针对具体的产品，设计出专用的调查表进行调查和分析。2022-10-348质量管理12 常用质量管理工具 12.4 调查表法 常用类型 （1）缺陷位置调查表。（2）不良项目调查表。（3）不良原因调查表。2022-10-349质量管理缺陷部位调查表缺陷部位调查表车型检查部位车身表面工序检查日期 年 月 日检验目的漆缺陷检查数量2100汽车车身喷漆质量调查表汽车车身喷漆质量调查表流漆 O色斑 尘粒2022-10-350质量管理不良项目调查表不良项目调查表零件代号（名称）A-05检查日期2019.4.3工序最终检验加工单位1车间1工段检验总数1585（件）生产批号05-3-1检查方式

30、全数检验检查者张迎不合格种类检验记录小计（件）表面缺陷36裂纹30加工不良6形状不良15其他11总计98不良项目调查表不良项目调查表2022-10-351质量管理不合格原因调查表不合格原因调查表不合格原因调查表不合格原因调查表设设备备工工人人周一周一二二三三四四周五周五合合计计上午上午下午下午上上午午下下午午上上午午下下午午上上午午下下午午上午上午下午下午甲甲A 40B 61乙乙AB合计合计19141214151614143028176O缺陷不合格，缺陷不合格，尺寸不合格，尺寸不合格，加工不合格，加工不合格，材料不合格，材料不合格，其他其他2022-10-352质量管理12 常用质量管理工具

31、12.5 直方图（histogram）法 概念 从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理，从而找出数据变化的规律，以便测量工序质量的好坏。2022-10-353质量管理直方图基本格式2022-10-354质量管理直方图的作图步骤直方图的作图步骤 1.收集数据。不应少于收集数据。不应少于50个数据。个数据。2.找出数据中的最大值找出数据中的最大值Xmax和最小值和最小值Xmin 3.计算极差计算极差R=XmaxXmin 4.4.确定组数确定组数K K；（表）（表）5.计算组距计算组距H=R/K 6.确定组界确定组界;第一组下界第一组下界:Xmin-h/2,-h/2,上界上界Xmin+h

32、/2+h/2 7.计算各组中心值计算各组中心值Xi;X1=-3-3 8.计算频数计算频数fi，整理频数分布表，整理频数分布表 9.画直方图画直方图2022-10-355质量管理数据个数与数组的关系数据个数与数组的关系nk50个以下5750100610100250712250以上1020注：一般k=10经验公式：k13.3 logN2022-10-356质量管理例例 从一批螺栓中随机抽取100件测量其外径数据如下表所示。螺栓外径规格为 。试绘出频数直方图。7.9387.9307.9387.9147.9247.9297.9287.9207.9187.9237.9307.9257.9307.9307

33、.9257.9187.9207.9187.9287.9287.9187.9137.9257.9267.9287.9247.9227.9237.9157.9197.9257.9257.9257.925 7.9277.9207.9227.9277.9237.9257.9237.9277.9277.9277.9237.9227.9237.9297.9317.9227.9307.9207.9247.9257.9297.9227.9257.9307.9267.9187.9207.9257.9307.9267.9237.9207.9297.9307.9257.9227.9297.9287.9307.935

34、7.9307.9387.9257.9247.9307.9357.9227.9187.9227.9257.9257.9207.9277.9227.9307.9307.9257.9387.9227.9157.9187.9277.9357.9317.9197.92205.010.08单位：mm2022-10-357质量管理步骤：步骤：1收集数据，并找出数据中最大值xmax和最小值xmin 数据个数应50，并计算极差。本例数据个数n=100。最大值xmax=7.938，最小值xmin=7.913。计算极差 2确定分组组数 k k值的选择一般参考下表给出的经验数值确定 本例选择k=10 nK50-100

35、6-10100-2507-12250以上10-20025.0913.7938.7minmaxxxR数据分组组数表2022-10-358质量管理3 3确定组距确定组距h h 组距即每个小组的宽度，或组与组之间的间隔 本例中 为分组方便，常在h的计算值基础上将其修约为测量单位的整数倍，并作适当调整。如本例测量单位为0.001，将h修约为0.003。kRkhxxminmax003.00025.010025.0h2022-10-359质量管理4 4决定各组组限决定各组组限（计算各组的上、下边界值）（计算各组的上、下边界值）为了不使数据漏掉，应尽可能使边界值最末一位为测量单位的1/2。当h为奇数时，第一

36、组边界值应为 当h为偶数时，可以下式计算第一组边界值 第一组上边界值=xmin 最小测量单位/2 第一组下边界值=上边界值+h 一直计算到最末一组将xmax包括进去为止。本例h为奇数，故第一组上下边界值为 2minhx9115.70015.0913.72minhx7.91452022-10-360质量管理 其余各组的上下边界值为：某组上边界值=上组下边界值 某组下边界值=该组上边界值+h 本例第二组上下边界值为7.91757.9145；第三组为7.91757.9205 依次类推，最后 一组为7.9385，包括了最大值7.938(见频数表)。2022-10-361质量管理5 5计算各组的组中值计

37、算各组的组中值x xi i2组下边界值第组上边界值第iixi如本例9160.729175.79145.79130.729145.79115.721xx2022-10-362质量管理6 6统计落入各组的数据个数，整理成频数表统计落入各组的数据个数，整理成频数表组号i组边界值组中值xi频数统计fi17.9115 7.91457.913 227.9145 7.91757.916 237.9175 7.92057.919 正 正 正 一1647.9205 7.92357.922 正 正 正 1857.9235 7.92657.925 正 正 正 正2367.9265 7.92957.928 正 正 正

38、1777.9295 7.93257.931 正 正 正1587.9325 7.93557.934 397.9355 7.93857.937 42022-10-363质量管理7 7作直方图作直方图 以频数为纵坐标，质量特性为横坐标画出坐标系，以一系列直方形画出各组频数，并在图中标出规格界限和数据简 历，组成频数直方图 规格要求频数7.9374315172318162252015105027.9347.9317.9287.9257.9227.9197.9167.97.9137.95n=100 96.5.796.5.153#件 S=0.005192号机床 X=7.92524xf2022-10-364

39、质量管理步骤：步骤：1收集数据，并找出数据中最大值xmax和最小值xmin 数据个数应50，并计算极差。本例数据个数n=100。最大值xmax=7.939，最小值xmin=7.913。计算极差 2确定分组组数 k k值的选择一般参考下表给出的经验数值确定 本例选择k=10 nK50-1006-10100-2507-12250以上10-20026.0913.7939.7minmaxxxR数据分组组数表2022-10-365质量管理 参考2022-10-366质量管理Excel计算计算：1）选定打算）选定打算存放计算结存放计算结果的单元格果的单元格M1.M92）按）按Ctrl+Shift+Ente

40、r组和键组和键即得到各区即得到各区间的频数。间的频数。2）输入频数计算公式）输入频数计算公式“=FREQUENCY(A1:E20,L2:L9)”2022-10-367质量管理直方图的观察分析直方图的观察分析1、直方图反映一个数列的各个数值出现的、直方图反映一个数列的各个数值出现的频数演变情况，以便形象地表示被观察频数演变情况，以便形象地表示被观察数值的特征和分布状态数值的特征和分布状态2、对直方图的直接观察，来判断质量变化、对直方图的直接观察，来判断质量变化状况和生产过程是否稳定，并预测生产状况和生产过程是否稳定，并预测生产过程的不合格品率。过程的不合格品率。3、主要包括两个方面的内容：主要包

41、括两个方面的内容：M直方图的分布状态分析直方图的分布状态分析M分析与标准或目标值分析与标准或目标值(公差公差)的关系的关系2022-10-368质量管理直方图的观察分析（直方图的观察分析（1）正常直方图正常直方图024681012141612345670246810121412345678902468101214123456780246810121412345678锯齿型锯齿型F分组不当分组不当F测量方法或测量方法或读数有问题读数有问题偏向型偏向型两种情况两种情况1、数据本身遵从这、数据本身遵从这种分布，如百分种分布，如百分率数据率数据2、加工习惯造成、加工习惯造成2022-10-369质量管

42、理直方图的观察分析（直方图的观察分析（2）双峰型双峰型F平均值不平均值不同的两个同的两个分布混在分布混在一起一起孤岛型孤岛型F出现了某种出现了某种检查错误，检查错误，或生产过程或生产过程出现异常出现异常平顶型平顶型三种情况三种情况1、多个总体混在一起、多个总体混在一起2、生产过程中某种缓、生产过程中某种缓慢的倾向在起作用慢的倾向在起作用3、质量指标在某个区、质量指标在某个区间内均匀分布间内均匀分布02468101214123456789 100246810121413579110246810121413579112022-10-370质量管理直方图与质量标准比较（直方图与质量标准比较（1）理想

43、情形理想情形BSLTUTLTBSL TUTLT余量过剩的情形余量过剩的情形加严标准，缩小规格加严标准，缩小规格范围，提高产品质量，范围，提高产品质量，或适当放宽对原料、工或适当放宽对原料、工艺、工具、设备精度的艺、工具、设备精度的要求，降低成本。要求，降低成本。BTUTLTSL单侧无余量的情形单侧无余量的情形应采取措施，使数据应采取措施，使数据中心与规格中心重合中心与规格中心重合2022-10-371质量管理直方图与质量标准比较（直方图与质量标准比较（2）单侧超差单侧超差必须应采取措施必须应采取措施，使数据中心与规，使数据中心与规格中心重合格中心重合BSLTUTLT双侧无余量双侧无余量由于数据

44、的分散由于数据的分散性，已经出现了少性，已经出现了少数不合格品，应采数不合格品，应采取措施，防止大量取措施，防止大量不合格品出现。不合格品出现。TUTLTSLBTUTLTSLB双侧超差双侧超差必须采取有力必须采取有力措施，缩小质量措施，缩小质量波动波动2022-10-372质量管理12 常用质量管理工具 12.6 散布图法 概念散布图(相关图)是通过分析研究两种因素的数据的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。相关关系一般可为：原因与结果的关系；结果与结果的关系；原因与原因的关系。2022-10-373质量管理12 常用质量管理工具 12.6 散布图法用相关图法，可以应用相关系数、

45、回归分析等进行定量的分析处理，确定各种因素对产品质量影响程度的大小。如果两个数据之间的相关度很大，那么可以通过对一个变量的控制来间接控制另外一个变量。相关图的分析，可以帮助我们肯定或者是否定关于两个变量之间可能关系的假设。2022-10-374质量管理12 常用质量管理工具 12.6 散布图法两个变量的相关类型 在相关图中，两个要素之间可能具有非常强烈的正相关，或者弱的正相关。这些都体现了这两个要素之间不同的因果关系。一般情况下，两个变量之间的相关类型主要有六种：强正相关、弱正相关、不相关、强负相关、弱负相关以及非线性相关，如图所示。2022-10-375质量管理2022-10-376质量管理

46、12 常用质量管理工具 12.6 散布图法 作图步骤 (1)确定研究对象。(2)收集数据。(3)画出横坐标x与纵坐标y，添上特性值标度。(4)根据数据画出坐标点 2022-10-377质量管理22)()()(yyxxyyxxriiiinyxyxyyxxLnyyyyLnxxxxLiiiiiixyiiiyyiiixx/)(/)()(/)()(222222yyxxxyLLLr 12 常用质量管理工具 12.6 散布图法 相关系数 （r r取值在取值在-1-1至至+1+1之间，之间，r0r0，正相，正相关，反之负相关，绝对值越接近关，反之负相关，绝对值越接近1 1，愈接近线性相，愈接近线性相关性）关性

47、）2022-10-378质量管理 某体育运动俱乐部，为了研究运动员的身高与体重之间是否存在某种关系，将所有运动员的身高和体重的测量数据，作散布图进行分析。散布图是研究两个变量之间是否存散布图是研究两个变量之间是否存在着相关关系的统计工具在着相关关系的统计工具 2022-10-379质量管理身高和体重呈正相关越高的人越重2022-10-380质量管理相关图法的运用实例某一种材料的强度和它的拉伸倍数是有一定关系的，为了确定这两者之间的关系，我们通过改变拉伸倍数，然后测定强度，获得了一组数据，如表所示。表7-3 拉伸倍数与强度的对应数据2022-10-381质量管理2022-10-382质量管理12

48、 常用质量管理工具 12.6 散布图法 注意事项（1）做散布图时，要注意对数据进行正确的分层正确的分层，否则可能作出错误的判断。（2）对明显偏离群体的点子，要查明原因对明显偏离群体的点子，要查明原因。对被确定为异常的点子要剔除。（3）当收集的数据较多时，难免出现重复数据。在作图时为了表示这种情况，在点的右上方标明重复次数。（4）由相关分析所得的结论，仅适用于试验的取值范围内试验的取值范围内，不能随意加大适用范围。在取值范围不同时，再作相应的试验与分析。2022-10-383质量管理1 1、老七种工具、老七种工具 调查表调查表 分层法分层法 排列图排列图 因果图因果图 直方图直方图 控制图控制图

49、 散布图散布图2 2、新七种工具、新七种工具 亲和图亲和图 树图树图 关联图关联图 矩阵图矩阵图 箭条图箭条图 PDPC PDPC法（过程法（过程决策程序图法）决策程序图法）矩阵数据分析法矩阵数据分析法3 3、ISO90044ISO90044质量改进指南推荐方法质量改进指南推荐方法 排列图排列图 散布图散布图 直方图直方图 控制图控制图 调查表调查表 亲和图亲和图 树图树图 因果图因果图 流程图流程图 水平对比水平对比 头脑风暴法头脑风暴法4 4、简易图表、简易图表 折线图折线图 柱状图柱状图 饼分图饼分图 雷达图雷达图2022-10-384质量管理新七种质量管理工具10/3/2022新七种质

50、量管理工具新七种质量管理工具1.关联图关联图2.KJ法法3.系统图法系统图法 4.矩阵图法矩阵图法5.矩阵数据分析法矩阵数据分析法6.PDPC法法7.箭条图法箭条图法2022-10-386质量管理M由是日本科学技术联盟由是日本科学技术联盟(JUSE)纳谷嘉信博士所领导纳谷嘉信博士所领导QC方法开发方法开发委员会于委员会于1972年组织一些专家运用运筹学或系统工程的原理和方年组织一些专家运用运筹学或系统工程的原理和方法，经过多年的研究和现场实践后于法，经过多年的研究和现场实践后于1979年正式提出用于质量管年正式提出用于质量管理的。这新七种工具的提出不是对理的。这新七种工具的提出不是对“老七种工