QC七大手法简介.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,书山有路勤为径，学海无涯苦作舟,书到用时方恨少，事非经过不知难,10 十一月 2026,QC七大手法简介,前 言,在品质管理中，我们需要“用数据与事实说话”。面对大量的数据，就需要用适当统计的方法来对数据进行处理，找到数据间的关系并进行分析。我们经常会用到统计方法中有七种是最常用的，通常叫做QC七大手法。,这里的QC是,“,quality control-质量控制,”,之意。,QC七大手法中有旧七大手法，也有新七大手法，我们这里讨论的是旧七大手法。,查检表,收集数据资料；,层别法,对收集到的数据分门别类进行统计；,排列图,确定主导因素（又称柏拉图）；,因果图,寻找引发结果的原因（又称鱼骨图）；,散布图,展示变数据之间的相关性；,直方图,展示数据的分布形态；,控制图,对所出现的变差的特殊原因提供统计信号。,旧QC七大手法也可以简称：5图1表1法,QC七大手法,关联图,亲和图,系统图,矩阵图,矩阵数据解析法,过程决策计划图,箭线图,新QC七大手法,一、查检表,1、作用：,使用简单符号或数据记录来收集作业现场或某项活动进行的实际状况，通常设计为表格的形式。其目的是尽量让作业简单而有效，并,为统计分析提供原始数据和第一手资料,，它是其它六种手法的起点。,2、使用表格的一般步骤：,明确目的：按将来使用的需要，确定所要收集的数据并设计表格,确定检查项目：确定具体要收集哪些检查项目，定量还是定性,确定抽检方式：全检，抽检，抽样率等,确定检查方式：常规检具、特殊检具、目视等,明确收集者，记录的符号，开始实施检查表。,（尽量使用5W1H的方法，When,Where,Who,What,Why,How）,一、查检表,3、查检表的种类：,一般有两种，即记录用查检表，点检用查检表。,记录用查检表：,主要功用在于根据收集的数据以调查不良项目、不良主因、工程分布、缺点位置等状况，并作为原始记录的凭证。,点检用查检表：,主要作用在于确认现场作业的完成状况，一般将需要点检的事项全部列出于表格上。,一、查检表,阻值记录表,查检表示例,设备一级保养点检表,查检表示例,一、查检表,机器名称：,编号：,一级保养者：,项目 日期,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,表面擦拭,加油润滑,固件松动,安全装置,放气排水,保养记录,记号,良好,尚可,不良,查检表示例,一、查检表,二、层别法,就是对得到的数据，通过分门别类，加以统计，以方便后续的分析处理。在品质管理中，分类主要是根据问题发生的不同原因进行分门别类，它主要是从多方面、多角度看问题（原因分类尽可能使用5M1E的方法，即人机料法环测）。,层别法是对查检表所收集到的原始数据进行进一步分类的处理。,二、层别法,例如：某厂最近的电镀不良品较高，光是上一周就有4819个不良品，于是主管进行了下面的层别：,二、层别法,电镀不良统计表,层别法示例,从这一层得到的信息是，起雾与镀层胶落是造成不良的最主要原因。,二、层别法,在得到造成不良的主要原因之后，主管还想知道各班组造成的不良品情况，于是，对三个班组进行了层别，得到下列数据：,从这一层别得出的信息是C班的合格率最低。,三、排列图（柏拉图）,根据所收集的数据，以不同区分标准加以整理、分类，计算出各分类項目所占的比例，再按照,由,高到低,的,顺序排列，再加上累积值，绘制成图表。,三、排列图（柏拉图）,在层别法的基础上，计算每个不良项目的不良率，按由高到低的顺序排列，形成下表：,三、排列图（柏拉图）,排列图示例,三、排列图（柏拉图）,我们计算不良率和累计不良率是为了找到最主要的造成不良的项目（即占80%的项目），对这些项重点改善。,例如，对上面电镀不良最主要是由表面起雾造成的，可以此为品质特性，寻找主要原因，就涉及到了鱼骨图。,三、排列图（柏拉图）,三、排列图（柏拉图）,某厂2007年度制程报废不良统计-按产品类别分,三、排列图（柏拉图）,某厂2007年度制程报废不良统计-按因素分,三、排列图（柏拉图）,支,出,金,額,累,計,比,率,(,元,),(,),25000,100,20000,75,15000,2014,年,3,月,合計,25000元,製作日期：3月31日,製作者：阿珍,10000,50,5000,25,0,0,交,際,費,其,他,水電瓦斯費,零 用 錢,伙 食 費,教 育 費,三、排列图（柏拉图）,改善效果的确认,三、排列图（柏拉图）,改善效果确认的柏拉图制作要决,必须两个柏拉图并排，分别为改善前与改善后。,收集数据的期间和对象必须一致。,季节性的变化应列入考虑。,对于改善项目以外的要因也要加以注意。,四、鱼骨图（因果图、石川图）,鱼骨图是帮助寻找与结果（特性）有关的原因的一种有效方法。因为是针对特性，找到其要因，故因果图也叫特性要因图。下图就是一个最简单的示例：,大要因,特 性,中要因,大要因,大要因,大要因,小要因,四、鱼骨图（因果图、石川图）,针对一个结果，可以从人、机、料、法、环、测等方面去查找原因，大原因中有次要原因，次要原因中又有小原因,脑力激荡法（又称头脑风暴）是获得原因的重要手法,制作步骤,1.决定问题或品质的特性,特性的选择不能使用看起来很抽象或含混不清的主题。,2.决定大要因（尽可能多的一一罗列出）,须是简单的完整句，且具有某些程度或是方向性。,3.决定中小要因（也要尽可能多的都列出）。,4.决定影响问题点的主要原因（最终发现根本原因即影响最大的因素）。,四、鱼骨图（因果图、石川图）,因果图示例,作业员,问题,电镀材料,问题,测量标准问题,设备不当,电镀起雾,工艺,问题,工作环境材问题,新员工,培训少,硫酸纯度低,阳极材料不纯,电流不稳定,参加培训的,积极性不高,QC与作业员,对品质有争议,电流过大,光线太暗,四、鱼骨图（因果图、石川图）,量具偏差,某產品質量問題,噪聲,灰塵,環境,情緒不穩定,培訓不足,人,過程無控,制方法,作業指導,書不完善,方法,量具无標准,量具不穩,(小原因),机器,(大原因),年久失修,(中原因),成分變化,厚度變差,材料,四、鱼骨图（因果图、石川图）,為何,每天,都會,塞車,至少,一至,兩小,時？,尖峰時段,上下班時間,用餐時間,假日出門,出外旅遊多,車輛集中,特定節日出門,婚喪隊伍多,節日遊行多,加油隊伍長,加油車輛多,購物商圈擁擠,貨車任意卸貨,商圈街道狹小,等候停車隊伍長,停車位過少,收費速度過慢,油管不夠多,開車人數增加,生活品質提高,GDP,提高,虛榮心作祟,周休二日,休閒增加,活動地點多,開放進口,分期付款,车价降低,車禍多,駕駛人講手機,不守交通規則,違規停車,車位不夠,路況不佳,道路施工,大卡車超載,貪一時之便,交通事故多,出門時間不對,車輛停靠不當,五、散布图,把互相有关联的对应数据，在方格纸上以纵轴表示结果，以横轴表示原因；然后用点表示出分布形态，根据分布的形态來判断对应数据之间的相互关系。至少收集30组资料。,目的,1.知道两组数据（原因与結果）之间是否有相关及相关程度。2.依据各种可能影响原因层别绘制散布图，找出最适的要因。3.检视是否为不相关。,五、散布图,(kg),體重,班 級：208班,人數：30人,製 作：江老師,製作日：4/3,43 41 39 37 35 33 31 29 27 25 23 21,120 122 124 126 128 130 132 134 136 138 140,身高(cm),范例：身高与体重散布图,五、散布图,制作步骤,收集相对应数据，至少30组以上，并且整理写到数据表上。,找出数据之中的最大值和最小值。,画出纵轴与横轴刻度，计算组距。,将各组对数据标示在座标上。,记录必,要事项。,五、散布图,判读,在各种散布图里，我们需要关注的是强相关的因素，适当考虑弱相关因素，不用考虑无相关因素。,X,1,2,3,X,X,（,）,正相關（強）,（,）,正相關（中度）,（,）,正相關（弱）,Y,Y,Y,五、散布图,X,X,Y,(6),無相關,Y,X,Y,(5),無相關,(4),無相關,五、散布图,(7）負相關（強）,(,8）負相關（中度）,(9）負相關（弱）,X,X,X,Y,Y,Y,五、散布图,Y,X,Y,X,Y,X,Y,X,0,0,0,0,散布图示例,強正相關,弱正相關,強負相關,弱負相關,镀层脱落,镀件脏污,电流强度,电镀时间,电流强度,电镀烧焦,镀液温度,波美度,六、直方图,直方图：就是一种图形。,就是将收集到的数据以图形的方式展示出来，以便更直观地来判断特性的整体分布状态。,从目视管理角度来讲，图形比数据更直观，这是直方图的生命力所在。,直方图仅适用于计量型数值。,六、直方图,直方图的制作步骤,六、直方图,某电镀层厚度的数据表,（,单位,：,0.001毫米,）,161,161,172,170,168,169,162,164,165,162,163,160,174,171,168,169,163,164,164,164,156,165,170,173,169,166,163,166,163,165,159,167,160,177,161,166,166,168,167,167,158,162,162,169,160,167,168,164,164,165,171,163,164,169,161,164,169,164,164,167,171,170,164,161,164,165,167,163,163,170,166,172,161,161,162,164,162,167,165,170,165,159,160,160,168,164,162,166,165,162,160,161,165,168,162,163,167,163,a,171,172,174,177,169,169,169,168,167,170,b,156,159,160,160,160,162,162,163,163,162,六、直方图,155.5,158.5 161.5 164.5 167.5 170.5 173.5 177,2,16,32,23,17,6,2,CL=165,CL为均值线，红线为分布宽度的中心线，CL在红线左侧，故这个直方图是偏左型。,六、直方图,155.5,158.5 161.5 164.5 167.5 170.5 173.5 177,CL=165,SL=164,USL=167,LSL=163,SL尺寸中值,USL为尺寸上差,LSL为尺寸下差,基本图型解释：,直方图可反映过程能力：,1、如果对给定尺寸的SL，过程均值CL与SL越靠近，说明过程的准确性越高，过程能力越强。,2、如果图形分布宽度越窄，说明群体值与均值CL越靠近，说明过程的精密度越高，过程能力越强。,3、对该过程的综合过程能力，既要准确度高，又要精密度高，所以要将两者同时纳入过程能力的描述，才可能是对过程能力的全面描述。,六、直方图,基本图型解释：,直方图可反映产品不良率：,如果给定了规格上线和规格下线，我们可以从直方图上看出有多少范围的点落在了规格线之外，也就可估算出产品的不良率。,六、直方图,规格上线,规格下线,规格线,六、直方图,准确度高,精密度高,合格率高,分布宽度在规格线内，过程能力强,准确度高,精密度低,合格率较上图低,分布宽度有部分在规格线外，过程能力较上图弱,分布形态好,偏右型：镀层偏厚，说明电流强度过大或电镀时间过长等。,偏左型：与上相反,对称型，常态分布：说明电流强度或电镀时间适宜,六、直方图,绝壁型，偏右型：镀层偏厚，说明电流强度严重过大或电镀时间严重超长等。,与上相反,或者，以上过程均被全检过，偏小的或偏大的数据已被剔除,六、直方图,双峰型（二山型）：,a.说明测量的数据有可能来源于两个镀缸；,b.在收集数据的过程中，过程已被做了大的调整，如电流强度由小调大，电镀时间由短变长。,六、直方图,离岛型：,可能的原因如下：,a.数据记录错误，如将168记成268；,b.经过数据全检后有个别遗留；,c.过程中偶有变异，如有一组镀件被远远超长时间的电镀；,d.测量过程在偶有大的测量误差。,e.制作直方图时，数据太少，分组太多。,六、直方图,高原型：,一个典型的原因是几个镀缸的镀件一起测量，来制作直方图。,六、直方图,具体型态的问题具体分析，是直方图在判读时应特别注意的问题，否则可能得到错误的结果。,六、直方图,总之，对于直方图来评价过程时，我们主要看三个指标：,1.位置：,即均值相对于规格线中心的位置，位置越近越好。,2.宽度：,即最小值到最大值的距离，距离越小越好。,3.形状：,越是正态分布形状越好。,七、控制图,过程,的结果就是产品。,这里的过程指的是共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法、环境、以及使用输出的顾客之集合。,过程能力,是指过程产生我们预期输出的能力。,上述过程因素的运作及对其管理决定了过程能力的大小。,七、控制图,为了使过程的输出满足顾客的要求，我们要对输出进行检验，对发现的不合格品进行报废或返工，但这种做法是不经济的。,故而我们对产品输出的过程进行管理，因为输出是由过程决定的，所以我们最经济的做法是通过对过程进行管理，从而减少不合格品的输出。,SPC（统计过程控制）就是帮助我们对过程进行监控，对实际出现的异常情况发出信号，对后续阶段的品质进行预测，以保持过程的稳定性，并使输出的变差在可接受的范围之内。这是我们学习和应用SPC的理由所在。,七、控制图,对过程的输出（如车床车出的螺丝），每个输出都是不一样的。这是由过程的变差造成的，即过程在生产上一个产品和生产下一个产品时，已经发生了变异（如刀具的磨损、设备的松动、人员的劳累、机器的震动等）。,也就是天下没有人能造出两件完全相同的东西,树上长不出两片完全相同的叶子.,为了使问题简单化，我们总是从最低要求来规定一个公差范围，只要范围内的，就认为是合格，范围外的，就是不合格。这个范围就是规格范围。,造成过程变差的原因可分为两种，一种是普通原因（系统原因、偶然因素），一种是特殊原因（局部问题、可查明原因）。,七、控制图,普通原因：,是始终作用于过程并造成过程输出具有可重复性的原因。通俗的讲，就是在目前制程的各个环境下，品质变异是必然，并不是单个品管部门或制造部门能解决的，需要品管、工程、采购、业务、甚至行政部门共同参与解决。,对于一个管理好的企业，这类因素占整个问题的85%，若占60%以下时，往往说明企业的整个管理体系出现了问题，另一种情况是，说明制程达到了同行最好水平。,七、控制图,特殊原因：,不是始终作用于过程的原因。它一但出现，就会造成输出具有明显的变化，过程将变得不稳定。通俗地讲，就是谁也不知道会在什么时候、发生什么问题。如机台设备的某个元件突然烧掉了，造成工作台的混乱，生产出不合格产品。一个管理好的企业，此类问题一般占15%，若占40%以上时，说明系统出现了严重的问题。,特殊原因可由简单的统计分析发现，可由负责制程的人员去解决改善。,七、控制图,针对普通原因，我们一般在不造成质量过剩的条件下会对系统采取措施，并且往往由管理者参与，用管理的手段进行纠正，可解决85%的过程问题。,针对特殊原因，我们一般对特殊原因采取局措施，这通常由与过程直接相关的人员或技术专家来实施，可解决15%的过程问题。,有些特殊原因造成的过程变差对输出有好处，可对其进行标准化处理，或不予理采。,七、控制图,还有，我们这里所研究的过程，是只有普通原因的过程，这时，它是一个稳定的过程，或者说过程受控，我们叫统计过程。对其进行的控制叫统计过程控制（SPC）。,如果这个过程在初期阶段或现有的特殊原因还未消除，则我们无法预测未来，控制就失去了意义，所以，这时我们应用QC的其他手法来发现已出现的特殊原因，并予消除。,所以，我们讲的过程控制是针对统计过程。,七、控制图,关于过程控制：,其目的是对影响过程的措施作出经济合理的决定。,1、避免平衡不需控制时采取了措施，造成过度控制或擅自改变。,2、避免需要控制时未采取措施，造成控制不足。,3、当出现特殊原因时，提供统计信号，以便采取措施；未出现特殊原因时，避免提供错误信号。,4、对普通原因采取措施，提高过程能力。,七、控制图,对过程的控制是通过控制图来完成的，控制图的制作，是SPC非常重要的环节。,在品质管理中，控制图是一种以实际产品品质特性与根据过去结果所判明的制程能力的控制界限相比较，而以时间为顺序的图形。,例如，UCL与LCL控制线就是根据过程过去的结果所判明的制程能力制作的，它延伸到以后，我们只需将目前的品质特性按时间顺序描上控制图中，就知道目前的过程有无变异，另外从线条的趋势可以判定以后近时段的品质达成状况。,UCL(上控制线,),LCL(下控制线),七、控制图,CL(中心线),品质特性,时间,对于产品质量特性数据，可分两类：,1、计量型数据：时间、长度、含量、强度、产出率、重量、体积等连续性数据。,2、计数型数据：不良品个数、缺点数等间断性的数据。,对每一种数据，都有多种控制图，这里只介绍计量型的Xbar-R图和计数型的P图，其它的控制图可按此二种控制图的思想，变通则可，每个控制图各有其特点。,七、控制图,七、控制图,精密度好，准度差,精密度好，准度好,精密度差，准度好,A、Xbar-R：平均数全距控制图,将两个控制图合在一起用：,一个是各组数的平均数控制图：Xbar图，即控制各组质量特性分布的平均值的变化。（准确度的变化）,一个是各组数的组距控制图：R图，即控制各组质量特性分布变异的变化，即离散度的变化。（精密度的变化）,既控制了准确度，又控制了精密度，即测量的数据一定可以更接近目标值。这时Xbar-R图的优点所在。,七、控制图,Xbar-R 图,定义：,n,子组大小,X,个别数据,X 子组,数据的平均值,X,所有子组平均值的平均，在,X,图中的中间线,R 子组,中数据的极差（最大减最小）,R,所有子组极差的平均数，在,R,图中的中间线,UCL,控制上限,LCL,控制下限,七、控制图,编制,X-R,图的步骤,1、,决定子组大小（,n=3,4,5,）,2、,收集,25,组以上按时间顺序的样本（最少,100,个单值读数）,3、,计算每组样本的平均数,X,4、,计算每组样本的极差数,R,5、,计算,X,的平均数,X,（,X,图的中间线）,6、,计算,R,的平均数,R,（,R,图的中间线）,7、,计算控制上下限,X,图,R,图,UCL,X,=X+A,2,R UCL,R,=D,4,R,LCL,X,=X-A,2,R LCL,R,=D,3,R,8、,绘上图表，,X,和,R,的数据点必须在同一竖线上,9、,分析图表找出特特殊原因，采取纠正行动,10,、继续收集数据，监控过程，不断改进,七、控制图,七、控制图,Xbar-R图示例,Xbar图,R图,XUCL=X+A2 R,XLCL=X-A2 R,XCL=X,RCL=R,RUCL=D4 R,RLCL=D3 R,A2、D3、D4为常数，查表可得,七、控制图,工,七、控制图,20.5,20.0,19.5,19.0,18.5,18.0,17.5,UCL,X,.,20.8,X,.,18.9,LCL,X,.,17.8,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 116 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48,X,4.5,4.0,3.5,3.0,2.5,2.0,1.5,1.0,0.5,0,UCL,R,.4.0,R.1.9,LCL,R,.0,R,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 116 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48,控制图的判读,预备概念：,RUNS,链,连续,7,点或以上在中间线之上或之下。,连续,7,点或以上向上行或向下行。,一、受控状态下的控制图特点：,1.不会有上述的链出现。,2.一般地，大约,2/3,的描点应落于控制限的中间,1/3,区域内，大约,1/3,的点落在的其外的,2/3,的区域。,3.,大约,1/150,的点落在控制限之外（可以是合理的）。,七、控制图,受控的图型,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,CL,控制图的判读,二、非受状态下的控制图,1.任何超出控制限的点。,说明在这点存在特殊原因，应立即对过程进行分析。,或者应检验这点是否属描点错误。,七、控制图,控制图的判读,二、非受状态下的控制图,2.有在中心线之上或之下的链出现。,3.有连续上升或下降的链出现。,虽然链在控制线之间，但也说明存在特殊原因，应从链的起点进行分析。,说明过程的中心线值已改变；,或者，测量系统已改变，如仪器灵敏度的变化。,七、控制图,UCL,CL,LCL,控制图的判读,二、非受状态下的控制图,4.点离中心线太近（有80%以上的点落在中心线附近三分之一的区域内）,链缺少变化，属非随机图型，说明：,描点已计算错；,过程取样分层，如A过程取了B过程的样品,数据已被编辑过，,七、控制图,控制图的判读,二、非受状态下的控制图,5.点离控制线太近（连续3点中有2点、7点中有3点、10点中有4点出现在控制线三分之一处。）。,说明：,控制限或描点计算错或描错；,过程或抽样方法造成连续子组中包含不同流程的测量值。,七、控制图,UCL,CL,LCL,控制图的判读,二、非受状态下的控制图,6.循环出现,说明：,过程输出材料循环变化,其他的过程中有规律的变化,如人员轮换，环境温度的循环变化。,七、控制图,控制图的判读,七、控制图,声明：,任何生产过程都永远无法达到一种完美的控制状态，过程控制图的目的不是完美的而是合理的、经济的控制状态。因此，一个受控过程并不是图上无任何失控之处的过程，如果一张控制图从无失控点，我们应严肃查问该操作本身是否“受控”。对应用来说，一个受控的过程即是仅有很少的点失控，并且对失控点采取过措施。,B、P-Chart控制图：不良率控制图,利用控制图的原理,对制程中的不良率进行控制,是SPC中计数值最常用的分析图形之一.,用途:,对突发事件(特殊原因)的影响程度及时了解.,预测下一阶段的不良率.,七、控制图,数据收集的要求：,1.子组容量n：一般要求较大的子组容量，例如50到200或者更多，即每个子组内应包括几个不合格品，如5个。,2.分组频率：即按固定的时间来收集子集数据。时间的长短可能与子组容量有矛盾。我们可考虑按产品的生产周期确定分组频率。,3.子组数量k：一般应是收集数据的时间要足够长，使得能找到所有可能的影响过程的变差源。一般应包括25个子组或更多的组数。,七、控制图,P控制图中有关数据的计算：,每个批次不良率P的计算:P=每组不良数/检验数,平均不良的计算:P =Pi/k k为组数,上下控制线的计算方法，按不同的子组容量n可有下列两种情况：,七、控制图,控制线的计算:,中心线:CL=P =Pbar,在子组容量相同或相差不大(20%以内)时:,UCL=P+3Pbar*(1-Pbar)/n,LCL=P-3Pbar*(1-Pbar)/n,n为任一子组的容量,这时上下控制线为直线或近似为直线。,若LCL的值小于0时,以0计算,因为不良率不可能不于0.,七、控制图,控制线的计算:,中心线:CL=P=Pbar,在各批次或每天检验数相差大时:,UCLi=P+3Pbar*(1-Pbar)/ni,LCLi=P-3Pbar*(1-Pbar)/ni,ni为对应子组的容量,因为ni不同，故每一子组的上下控制线的值不同，整个控制线就不是一条直线。我们在描点时，需计算每一子组的上下控制线，只须将该子组的P与该子组的上下线比较即可。,若LCL的值小于0时,以0计算,因为不良率不可能不于0.,七、控制图,七、控制图,0.00,0.00,P,P,各子组容量相等或近似相等时得到的控制线为直线,各子组容量相差较大相等时得到的控制线为不为直线,七、控制图,日期,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,批量,12,k,15k,10k,11k,11k,8k,18k,18k,11.2k,0.1k,1k,12k,1k,20k,10k,检验数,315,315,200,315,315,400,600,600,500,100,1000,315,80,1200,200,不良数,14,15,8,11,12,10,15,8,10,0,4,7,1,10,5,不良率%,4.44,4.76,4.00,3.49,3.81,2.5,2.5,1.33,2.00,0.00,0.40,2.22,1.25,0.83,2.50,UCL,5.00,500,5.60,5.00,5.00,4.70,4.20,4.20,4.50,7.00,3.80,5.00,7.60,3.65,5.60,CL=P=2.40,下面是某电镀厂的产品不良率统计，其P图制作如下：,七、控制图,UCL,LCL,7.20,0.000,2.40,4.80,CL,控制图的判读,因为是不良率控制图，所以对过程输出来说，描点越低越好、越接近于零越好；链越下降越好；均值下的链越长越好；均值下的点越多越好。但前题是取数、计算、描点应合理和正准。,通常，当过程受控时，将有三分之二的点落在均值附近三分之一的区域内，有三分之一的点落在均值外三分之二的区域内，有大约1/20的点落在控制线附近。,七、控制图,控制图的判读,控制图发出的以下信号表明过程不受控，有特殊原因存在：,1.任一点越出上限：,控制限或描点错误；,过程恶化，在当时那点恶化，或作业恶化趋势的一部份；,测量系统改变，如检验员或量规的关系。,2.任一点超出下控制限：,除控制限或描点错误、测量系统改变的可能外，可能是过程得到改进，应研究这种改进并长期保持。,七、控制图,控制图的判读,控制图发出的以下信号表明过程不受控，有特殊原因存在：,3.链位于控制限上部。,4.链位于控制限下部。,5.链上行。,6.链下行。,7.太多的点位于控制限附近：,发生了计算或描点错误；,取样分层造成子组包含二个或多个不同均值的数据。,七、控制图,控制图的判读,控制图发出的以下信号表明过程不受控，有特殊原因存在：,7.太多的点落于上下控制限附近：,发生了计算或描点错误；,取样分层造成子组包含二个或多个不同均值的数据。,如：二个设备的产品；两个班组的产品。,七、控制图,控制图的判读,控制图发出的以下信号表明过程不受控，有特殊原因存在：,8.太多的点落于中心线附近：,发生了计算或描点错误；,过程或取样方法造成连续的子组包含来自两个或多个具有不同均值的数据。如两条平行生产拉的产品的混合。,七、控制图,