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1、 品質統計七大手法 品質統計方法是工廠品質管理過程中經常運用的重要手法。主要是通過對各種相關資料的收集.分析和利用，以用來証實產品生產過程能力及產品對規定要求的符合性。其作用在應用于產品的設計.生產過程的控制.防止不合格品產生.品質問題的分析.查找原因.確定產品和過程的限定值，預測.驗証并測量和評定產品質量特性。為了達到上述目的就必須選擇適宜的統計方法，下述即常用的統計方法及其應用。一. 圖示法(直方圖.制程流程圖.散布圖.柏拉圖.因果圖等)主要用于進行問題診斷，并據此選擇適宜的方法進行統計診斷二. 統計控制圖(X R.P.C控制圖等)主要用于監控產品的生產和測量過程。三. 試驗設計主要用于確
2、定變量對過程和產品性能有顯著影響。四. 建立量化模型進行回歸分析主要用于生產過程運作的條件和產品設計發生變化時，對產品和過程的特性進行分析。五. 進行變量分析對各變量構成進行評估.似務變量占總體變量的比例，作為最佳的質量改進機會的依據。為控制圖.產品特性的確定和產品的放行設計抽樣方案。六. 抽樣計划工廠質量管理如果能充分運用各種統計手法，將在各方面受益，并表現在：1. 發現品質管制過程中的薄弱環節，對品質改善采取針對性的措施2. 查找形成品不良的因素，使品質追溯有據可依3. 驗証品質控制方法有效性。以下介紹品管七大手法1. 直方圖2. 柏拉圖3. 因果圖法(魚刺圖)4. 層別法5. 控制圖6.
3、 檢查表7. 推移圖 2.統計技朮的應用一 直方圖 直方圖有稱柱狀圖，是將囤積數據匯總.分組，并將每組數據繪成柱狀圖，依統計數據的分布形狀，進行產品生產過程.品質狀態及管制能力的分析。運用直方圖進行分析的步驟為1. 數據統計 將同一類型和相近似的現象歸納在一起，以分析該類現象對產品品質的影響程度。2. 將統計數據分組.確定組數是直方圖分析中的重要步驟，將統計的樣本總數進行合理分組便于觀察數據分布情況，合理的組數魚樣本總數的關系通常為：(見右下表) 3.計算全距.組距.組界.中心值：N(樣本總數)組數50以上4-6組50-1007-10組100-20011-14組200-40015-19組400
4、以上20組1. 全距：代號為R，是數據中最大值與最小值的差，即2. 組距代號為 ，組距(h )=R /組數，組距通常選整3. 確定組界：最小一組的下組界= -測量值的最小位數/2測量值的最小位數一般是1或0.1最小一組的上組界=下組界+組距4. 確定中心值各組界之間的中心值，也稱中值。每組的中心值=(該組的上組界+下組界)/2。 4.統計符合各組值的數據次數在已確定的每組上下界的數值范圍內，將樣本數據中符合此范圍的樣本數統計出來，每一個數據為一次5. 建立坐標系以數據的次數值為縱軸，特性值為橫軸，建立坐標系 直方(柱狀)控制圖 MODEL NO/NAME: DATE: Y 1.人力控制圖 80
5、 X.實際工時 70 Y.表示變量直 60 50 40 30 20 10 0 X 3 6 9 12 15 18 2124 27 30 MODEL NO/NAME: DATE: Y 1.品質控制圖 80 X. .表示變量直 70 Y 同一類型的品質 60 不良情況出現的 50 頻次 40 30 20 10 0 X 3 6 9 12 15 18 2124 27 30 REMARKS:ISSUEB BY: CHECK BY: APPROVED BY:CC: ENG; PMC; PRU; AGM;6. 按每組數據次數的多少在坐標中繪出柱狀圖，并記入圖名.日期.制作人等。例： 直方圖用應用實例 實驗室為
6、測定某型號火牛的溫升是否正常，經統計獲得以下數據： 火牛測定表測試部門使用測試房實驗編號0542所屬部門實驗室火牛型號韻邦6603M16T檢測人劉俸劍檢測日期03.11.21序號實測序號實測序號實測序號實測序號實測128.811462149.531754130.52281278.22252.23237.24239.6328.91375.52362.23346.34342.643814722471.43461.64438.7540.41568.92574.53572.14555.9635.316682661.63675.64667.3738.41767.82772.13749.64751.884
7、6.51838.82875.638364836.5945.219452963.23941.84934.91038.82046.43072.34052.75051.2單位:次/P.P由表可知，樣本最大值L=78.2,最小值S=28全距R=78.2-28=50.2組數為9組，則組距C=50.2/9=5.6第一組的下組界=28-0.05=27.95，上組界=33.5514 火牛溫升直方圖12 X10 8 6 4 2 0制表部門： 制表人： 制表日期：數據的次數分布如下： 次數分布表組別組界組距中心值分布次數127.95-33.555.630.754233.55-39.155.636.3511339.
8、15-44.755.641.954444.75-50.355.647.558550.35-55.955.653.154655.95-61555.658.750761.55-67.155.664.354867.15-72.755.669.959972.75-78.355.675.556由圖中看到火牛溫升直方圖偏左分布，屬不正常，進一步分析其原因為冷卻時間過短導致。應延長冷卻時間，使其分布狀態為正態分布。一般來說，應用直方圖進行品質分析可達到如下目的：1. 比較平均值輿標准值，將其作為是否調整制程生產品質管制方式的依據;2. 評估制程能力符合工程設計能力的依據3. 考核各部門品質管制績效的依據4.
9、 比較物料或供應商的方法直方圖在應用過程中經常出現以下情況：圖一：正態分布，左右對稱，表明制程正常.穩定圖二：偏態分布，制程中顯示有異常因素。圖三：雙峰分布，表明制程內可能有二種不同的偏差。圖四：不正常分布，可能測定的數據有偏差。 (2) (3) (4)二.柏拉圖法 在工廠實際職作業過程中，造成品質不良的原因很多，但有一些因素所占的比率較低而有一些因素所占的比率很高。柏拉圖就是將肢這些因素加以量化，對占80以上的項目加以原因調查.分析，并獲得品質效率法而提升。 使用柏拉圖進行品質分析，必須要確定不良項目，按項目分類進行數據的統計輿匯總，再按所得數據繪制出曲線輿直方圖。 應用柏拉圖進行品質分析的
10、步驟：1. 決定品質分析的期間，以確定進行數據的選取2. 將品質統計數據按項目進行分類登記3. 各項目數據，按大小順序依次自左向右排列在橫坐標軸上，(即大多數靠近縱坐標)4. 以縱坐標表示項目的數量或折合金額數5. 在橫坐標上繪制每個項目的直方圖形6. 逐項累計項目數量，并按縱坐標參數，將所得之累計數標在柏拉圖上7. 連接累計曲線。 柏拉圖應用示例QA在八月份檢查成品品質狀況統計如下：序號不合格項目/類型不合格數量占不合格品總數比率()累計比率1產品表面刮花39239.239.22產品變形3303372.23破損11611.683.84油污919.192.95貼紙移位313.1966裝箱數量不符272.798.77其它131.3100序號不合格項目/類型不合格數量
