QC七大手法培训教案省公共课一等奖全国赛课获奖课件.pptx

1QC七大手法培训教案 主讲：赵国杰主讲：赵国杰第1页2第一章 概述一、起源 新旧七种工具都是由日本人总结出来。日本人在提出旧七种工具推行并取得成功之后，1979年又提出新七种工具。之所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。有用质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，惯用工具还有试验设计、分布图、推移图等。此次课程，主要讲是QC七大手法，而SPC（管制图）是QC七大手法关键部分，是此次培训重点内容。第2页3二、旧七种工具 QC旧七大手法指是：检验表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。旧七种工具是我们此次课程内容，也是我们将要大力推行管理方法。从某种意义上讲，推行QC七大手法情况，一定程度上表明了企业管理先进程度。这些手法应用之成败，将成为企业升级市场一个主要方面：几乎全部OEM客户，都会把统计技术应用情况作为审核主要方面，比如TDI、MOTOROLA等。三、新七种工具 QC新七大手法指是：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。相对而言，新七大手法在世界上推广应用远不如旧七大手法，也从未成为用户审核主要方面。第3页4第二章 检验表一、概述 检验表是QC七大手法中最简单也是使用得最多手法。但或许正因为其简单而不受重视，所以检验表使用过程中存在问题不少。不妨看看我们现在正在使用各种报表，是不是有很多栏目空缺？是不是有很多栏目标内容用笔进行了修改？是不是有很多栏目内容有待修改？二、定义 以简单数据，用轻易了解方式，制成图形或表格，必要时记上检验记号，并加以统计整理，作为深入分析或查对检验之用。第4页5二、目标 统计某种事件发生频率。三、时机 1.当你必须记下某种事件发生详细情况时；2.当你想了解某件事件发生次数时；3.当你想搜集资讯时。四、检验表种类 1.不合格项目标检验表；2.工序分布检验表；3.缺点位置检验表；4.操作检验表。第5页6五、使用检验表注意事项 1.应尽可能取得分层信息；2.应尽可能简便地取得数据；3.应马上与办法结合。应事先要求对什么样数据发出警告，停顿生产或向上级汇报。4.检验项目假如是很久以前制订现已不适用，必须重新研究和修订；5.通常情况下归类中不能出现“其它问题类”。第6页7第三章 层别法一、定义 层别法是全部手法中最基本概念，亦即将各种多样资料，因应目标需要分成不一样类别，使之方便以后分析。二、通常层别方法 使用最多是空间别：作业员：不一样拉、班、组别 机器：不一样机器别 原料、零件：不一样供给厂家别 作业条件：不一样温度、压力、湿度、作业场所 产品：不一样产品别（如同时生产Ni-Cd和Ni-MH电池）第7页8 时间别：不一样批别、不一样时间生产产品 其它：如使用不一样工艺方法生产同种产品别三、应用 层别法应用，主要是一个系统概念，即在于要想把相当复杂资料进行处理，就得知道怎样把这些资料加以有系统有目标加以分门别类归纳及统计。第8页9层别法是全部手法中最基本概念，即将各种多样数据，层别法是全部手法中最基本概念，即将各种多样数据，因应用目标需要分类成不一样因应用目标需要分类成不一样“类别类别”，使之方便以，使之方便以后分析；后分析；人 员机 器材 料方 法 其 他第9页10用在检验表上用在排列图上第10页11在工厂里，要处理问题很多，但从何入手呢？在工厂里，要处理问题很多，但从何入手呢？实际上，大部分问题，只要能找出几个影响较大原因，并加以处置及控制，就可处理问题80%以上。柏拉图是依据搜集数据，以不良原因、不良情况发生现象，有系统地加以项目别分类，计算出各项目所产生数据（如不良率、损失金额）及所占百分比，再依照大小次序排列，再加上累积值图形第11页12第四章 柏拉图一、起源 意大利经济学家Vilfredo.Pareto巴雷托（柏拉图）在分析社会财富分配时设计出一个统计图，美国品管大师Joseph Juran将之加以应用到质量管理中。柏拉图能够充分反应出“少数关键、多数次要”规律，也就是说柏拉图是一个寻找主要原因、抓住主要矛盾手法。比如：少数用户占有大部分销售额、设备故障停顿时间大部分由少数故障引发，不合格品中大多数由少数人员造成等。二、定义 依据搜集数据，以不良原因、不良情况、不良发生位置分类；计算各项目所占百分比按大小次序排列，再加上累积值图形。第12页13 按照累计百分数能够将各项分成三类：080%为A类，显然是主要问题点；8090%为B类，是次要原因；90100%为C类，是普通原因。三、作图步骤 1.搜集数据；如063048正极片批量为0PCS，不良品 中变形600，露铝360，硬块120，暗痕60，其它不良60。2.作出分项统计表（按原因、人员、工序、不良项目等）A把分类项目按频数大小从大到小进行排列，至于“其 他”项，不论其频数大小均放在最终；B计算各项目标累计频数；C计算各项目在全体项目中所占比率（即频率）D计算累计比率。（示范表格见下页）第13页14示范表格（正极制片不良分项统计表，总批量0PCS）：项目数量累计数比率%累计比率%变形60060050%50%露铝36096030%80%硬块120108010%90%暗痕6011405%95%其它6012005%100%第14页15 3.绘制排列图 A纵轴：左：频数刻度，最大为总件数 右：频率（比率）刻度，最大数为100%。注：总件数与最大数100%应保持在同一水平线上。B横轴：按频数大小用直方柱在横轴上表示各项目 （从左至右）C依次累加频率，并连接成线。4.记入必要事项，如：图题、取数据时间、制图人、制图时间、检验产品总数、总频数等等。示范图（见下页）第15页16很显著，上图中变形和露铝为A类不良项，需马上采取办法改进；硬块为B类不良项；暗痕和其它为C类不良项。B、C两类可稍后再采取办法改进。第16页17四、使用排列图注意事项 1.抓住“少数关键”，把累计比率分为三类：A、B、C；2.用来确定采取办法次序；3.对照采取办法前后排列图，研究各个组成项目标变 化，能够对办法效果进行判定；4.利用排列图不但能够找到一个问题主要矛盾，而且 能够连续使用找到复杂问题最终原因；5.现场应注意将排列图、因果图等质量管理方法综合 利用。如能够使用因果图对造成变形和露铝原因进 行深入分析。第17页18练习：请使用以下数据作一张排列图，并加以分析（15分钟）：063048电池卷绕不良情况以下：批量：0PCS 不良200PCS，其中负极包不住正极100PCS，正极折片40PCS，正负极掉粉30PCS，定位不妥20PCS，其它10PCS。第18页19第五章 因果图一、概述 因果图最先由日本品管大师石川馨提出来，故又叫石川图，同时因其形状，又叫鱼刺图、鱼骨图、树枝图。还有一个名称叫特征要因图。一个质量问题发生往往不是单纯一个或几个原因结果，而是各种原因综合作用结果。要从这些错综复杂原因中理出头绪，抓住关键原因，就需要利用科学方法，从质量问题这个“结果”出发，依靠群众，集思广益，由表及里，逐步深入，直到找到根源为止。因果图就是用来依据结果寻找原因一个QC手法。第19页20二、定义 用以找出造成某问题可能原因图表。三、因果图可用来分析问题类型 1.表示产品质量特征：尺寸、强度、寿命、不合格率、废品件数、纯度、透光度等；2.费用特征：价格、收率、工时数、管理费用等；3.产量特征：产量、交货时间、计划时间等 4.其它特征：出勤率、差错件数、合理化提议件数第20页21四、因果图作图步骤 1.确定问题 2.画粗箭头 3.原因即原因分类 惯用：4M1E即人（员）、机（器）、料（原料）、法（工艺方法）、环（境），有时还能够补充 软（件）、辅（助材料）、公（用设施）三方面。也可用：工序次序等分类 分类好后，用中箭头与主箭头成45角画在主箭头两 侧。4.对中箭头所代表一类原因，要深入将与其相关 原因以小箭头画到中箭头上去，如有必要，可再次细 分至能够直接采取行动为止。第21页22 5.检验所列原因有没有遗漏，如有遗漏应予补充。6.各箭头末端原因中，凡影响重大主要原因可加上 小圈等记号，按已经有数据、搜集不到数据、未取数据 等情况，还可加上其它简便记号。7.记入相关事项，如参加人员、制图者、制订日期等。五、注意事项 1.实质上是枚举法，故要走群众路线，集中讨论；2.最好采取能用数值表示问题；3.最细原因要详细，方便采取办法；4.对应于一个特征能够作几个因果图，如可按4M1E作 图，也可按工序进行分类，分别作因果图。主要原因 能够抽出再作新因果图。第22页23 5.综合利用如排列图、对策表等；6.复印几份加以保留，方便以后不停追加新内容。六、因果图与排列图联用 1.建立柏拉图须先以层别建立要求目标之统计表；2.建立柏拉图之目标，在于掌握影响全局较大主要 少数项目；3.再利用因果图针对这些项目形成要素逐予探讨，并 采取改进对策；第23页24七、另一个作图步骤（形象）1.集合相关人员 召集与此问题相关、有经验人员，人数最好4-10 人，并推选一人主导（主持人）；2.挂一张大白纸，准备23支色笔；3.由集合人员就影响问题要因讲话，讲话内容记入 图上，中途不可批评或责问（脑力激荡法）；4.时间大约1小时，搜集2030个原因即可结束；5.就所搜集原因，何者影响最大，再由大家轮番讲话，经大家磋商后，认为影响较大原因圈上红圈；6.与5一样，针对已画上一个红圈，若认为最主要 能够再圈上两圈、三圈；7.重新画一张因果图，未上圈给予去除，圈数多列 为优先处理。第24页25八、因果图示范图问题人机法料环问题人机第25页26九、因果卡图介绍 因果卡图是在因果图基础上发展出来，又称为CEDAC（Cause Effect Diagram And Cards）图。因果卡图普通长宽各数米，大多公开张贴于生产作业现场或技术攻关地点醒目位置，因果卡图普通结构是：右上方为问题栏，简明说明问题现实状况，作为进行质量改进依据，右下方写明质量改进项目标目标（普通用定量值表示）、项目责任人以及项目实施期限；右方中间为质量伴随本项目标实施改变曲线；左方为鱼刺图形，鱼刺两旁分别张贴用颜色区分原因分析卡和办法方法卡；下方钉有两只标上“原因”和“办法”字样大口袋，分别装有两种不一样颜色卡片，供参加者填写之用。然后将卡片按一定规则分类（如4M1E）张贴于鱼刺图形上。如能够要求鱼刺左边张贴原因卡，右边张贴办法卡，用横线将对应原因卡与办法卡相联。第26页27 可能会出现“一因多方”（即原因只有一个，而有多项办法）和“多因一方”（即原因有多个，而办法只有一个。卡片应编上号。现场领导能够发动群众对卡片进行评价，分析各个原因影响大小，对策办法有效程度，并用要求符号来标明卡片实施进程。在职员主动参加情况下，不停补充新卡片，不停按卡片内容实施质量改进活动，不停对实施办法及效果进行综合评价，由此形成一个个PDCA循环。与因果图相比，因果卡图优点是：1.除去对原因进行分析外，还列出了对应办法；2.因果图是静态，而因果卡图是动态，它反应了质量改进进程。第27页28因果卡图形式示范人机法料环问题：目标项目责任人开始日期计划结束日期原因办法符号标识：如可使用表示值得一试；表示正在研究讨论中；表示正在实施，表示实施成功；表示实施失败或试验无效第28页29利用因果图有利于找到问题症结所在，然后对症下药，处理质量问题。因果图再质量管理活动中，尤其是在QC小组、质量分析和质量改进活动中有着广泛用途。人员技术不佳粗心缺乏培训无品质观念外观外观不良不良第29页30粗糙度低人料法环机技术不熟练未按要求磨刀原料混杂原料太硬进刀量要求不合理车间地面振动大照明不好机床导轨松动机床轴承磨损因果图（练习）因果图（练习）因果图（练习）因果图（练习）第30页31粗糙度低人料法环机技术不熟练未按要求磨刀原料混杂原料太厚进刀量要求不合理车间地面振动大照明不好机床导轨松动机床轴承磨损第31页32电池爆炸作业：汇业客户投诉电池073465A/AL电池爆炸问题第32页33案例分析案例分析第33页34第六章 散布图法一、定义 散布图是用来表示一组成正确数据之间是否有相关性一个图表。这种成正确数据或许是特征要因、特征特征、要因要因关系。二、散布图分类 1.正相关（如容量和附料重量）2.负相关（油粘度与温度）3.不相关（气压与气温）4.弱正相关（身高和体重）5.弱负相关（温度与步伐）第34页35三、散布图绘制程序 1.搜集资料（最少三十组以上）2.找出数据中最大值与最小值；3.准备座标纸，画出纵轴、横轴刻度，计算组距。通惯用纵轴代表结果，横轴代表原因。组距计算以数据中最大值减最小值再除以所需设定组数求得。4.将各组对应数标示在座标上；5.填上资料搜集地点、时间、测定方法、制作者等项目。第35页36四、散布图应用 当不知道两个原因之间关系或两个原因之间关系在认识上比较含糊而需要对这两个原因之间关系进行调查和确认时，能够经过散布图来确认二者之间关系。实际上也是一个试验方法。需要强调是，在使用散布图调查两个原因之间关系时，应尽可能固定对这两个原因有影响其它原因，才能使经过散布图得到结果比较准确。五、散布图五种类型示范图（见下页）第36页37第37页38第七章 直方图法一、定义：为了方便看出如尺寸、极片重量、容量等计量值数据之分配情形，所用来表示图形。直方图是将所搜集测定值或数据之全距分为几个相等区间作为横轴，并将各区间内之测定值所出现次数累积而成面积，用柱子排起来图形，故我们亦称之为柱状图。第38页39二、直方图作图步骤 1.搜集统计数据 2.定组数N（样本数）组 数50-1006-10100-25010-2025010-20第39页40 3.找到最大值L及最小值S，计算全距R R=L-S 4.定组距 R组数=组距 5.定组界 最小一组下组界=S-测量值最小位数0.5 最小一组上组界=最小一组下组界+组距 依次类推。6.决定中心点 （上组界+下组界）2=组中心点 7.制作次数分布表 8.制作直方图，横轴表示组界值，纵轴表示频数分布值 9.填上次数、规格、平均值、数据源、日期第40页41三、直方图之功用 1.评定或查验制程；2.指出采取行动必要；3.量测已采取矫正行动效果；4.比较机械绩效；5.比较物料；6.比较供给商。四、示范图样（见下页）第41页42第42页43五、常见直方图形状图A：正常形（对称形）：常态，中间高两边低，左右对称。最理想状态，既不超公差又不精度浪费。图B：偏向形：偏态，有偏左或偏右之分，分布在公差范围之内，但分布中心与规格中心有较大偏移，工序稍有改变就会出现不合格。往往因加工习惯造成第43页44图C：双峰形：通常是由两个不一样分布混合在一起形成。如不一样加工者、不一样设备生产出产品、不一样材料等图D：锯齿形：像锯齿一样凹凸不平，多由分组不妥或检测数据不准造成，就查明原因，采取办法、重新作图解析第44页45图E：平顶形：无突出顶峰，生产过程中有迟缓改变原因影响造成。如刀具磨损、操作者疲劳图F：孤岛形：左或右方出现孤立长方形，测量有误或生产出异常第45页46六、图形与规格比较图A：成常态分布且均落于规格界限之内（准确度、精密度均可）图B：平均值偏低，部分百分比超下限（准确度差）SLSUSLSU第46页47图C：平均值偏高，部分百分比超上限（准确度差）图D：产品变异大，品质不匀，精密度差，应改进变异或放宽规格SUSLSLSU第47页48图E：产品变异太小，可能品质过剩。品质过剩可能意味着高成本。SLSU第48页49n第八章 控制图n第一节 什么是SPC和SPDn1.要搞好质量管理首先应明确：n（1）落实预防标准是当代质量管理关键与精华n（2）质量管理所提出标准、方针、目标都要有科学办法与科学方法来确保它们实现。n2.2.20世纪代美国W.A.休哈特（W.A.Shewhart)首创过程控制（PROCESS CONTROL）及监控过程工具控制图（Control chart)，现统称为SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）。SPC就是利用统计技术对过程中各个阶段进行监控，从而到达确保质量目标。这里统计技术泛指任何能够应用数理统计方法，而以控制图理论为主。第49页503.SPC能够判断过程异常，及时告警。其不足在于不能通知造成异常发生原因，发生于何处，即不能进行诊疗。1982年张公绪（北京科技大学教授）提出统计过程诊疗SPD（Statistical Process Diagnosis）；4.SPD是利用统计技术对过程进行监控和快速诊疗，方便快速采取办法，降低损失、降低成本、确保质量。SPD是SPC深入发展。5.SPC和SPD是质量管理科学主要内容。加入WTO后，国际市场竞争愈益激烈，推行工业发达国家普遍采取SPC势在必行。6.20世纪90年代起，又出现了MSPC（Multivariate Statistical Process Control多元统计过程控制）和MSPD。第50页517.SPC发展为SPD，SPD又深入发展为SPA（Statistical Process Adjustment，统计过程调整）SPC SPD SPA8.SPC与SPC工程特点是：（1）强调全员参加 （2）强调应用统计方法来确保预防标准实现；（3）强调从整个过程、整个体系出发来处理问题。第51页52第二节 控制图原理 1.定义：控制图是对过程质量特征值进行测定、统计、评定和监察过程是否处于控制状态一个用统计方法设计图。图上有中心线（CL，Central Line)、上控制限(UCL,Upper Control Limit)、下控制限(LCL,Lower Control Limit)，并有按时间次序抽取样本统计量数值描点序列。世界上第一张控制图是休哈特1924年提出不合格率P控制图。如右图：第52页532.正态分布基础知识 （1）若直方图数据越多，分组越密，则直方图会越趋近于一条光滑曲线，其实质即为分布。连续值最常见分布为正态分布，其特点为中间高、两头低、左右对称并延伸到无穷。（2）正态分布是一条曲线，讨论起来不方便，通常采取其两个参数平均值（）与标准差（）。若平均值增大，则正态曲线往右移动；若标准差增大，则质量特征值越分散。3.按照3sigma原理来设置控制界限 （1）正态分布两个参数平均值和标准差是相互独立，在正常情况下，不论和取值怎样，产品质量特征值落在-3,+3范围内概率为99.73%（2）变异 任何系统中均存在变异，所以没有任何两件成品是完全相同。依据变异原因，可将变异分为随机性变异及特征性变异。第53页54 随机性变异由普通原因（偶然原因）引发。在制程中自然或天生变异，通常这些变异是由一些小干扰造成，不轻易控制，即使再好制造，我们必须认可，必定有此等变异存在，所以我们认定当制程只有普通原因时，仍属管制状态。这类原因约占制程问题85%，应采取系统行动，由过程能力去发觉，由管理层努力去消除共同原因。特殊性变异由特殊原因（异常原因）引发。又称为非机遇原因，或称可归属原因.乃为制程中一些失误造成.失误起源，可能4M1E等，此等变异比普通原因造成之变异大，且非周期性产生，若发生则表示制程已失去控制了。这类原因约占制程问题15%，应采取现场行动。可由简单统计技术分析而得，由现场人员采取行动。第54页554.控制图怎样落实预防标准：n 控制图作用是及时告警，是不可能起到预防作用。要落实预防标准就必须执行“20字方针”（20字方针应与点子出界就变异连起来使用）：查出原因、采取办法、确保（加以）消除、不再出现、纳入标准（管制）n 控制状态（稳态）：过程中只有偶因而无异因产生变异状态。控制状态是生产追求目标，因为在控制状态下有以下几大好处：对产品质量完全有把握生产是最经济过程变异最小第55页565.控制图实施步骤：（普通n10）抽样 对策办法 检验 正常 原因分析 将结果绘制于图 异常 判断过程是否异常第56页575.判稳准则（1）判稳准则思绪 对于判异来说，“点出界就判异”虽不是百发百中，却也千发九九七中，很可靠。问题：在控制图上如打一个点子未出界，可否判稳？点子未出界有两种可能性：1.过程原来稳定；2.漏发警报（生产过程异常时，产品质量分布偏离了经典分布，但总还有一部分产品质量特征值大小在上下控制界限内。假如抽取到这么产品，打点就会在控制图界内。因为点子在界内而判定正常，就犯了漏发警报错误），所以打一个点子未出界不能马上判稳。但若接连打m个点子都未出界，则情况大不相同，即过程稳定。假如接连在控制界限内点子更多，则即便有个别点子偶然出界，过程仍可看作是稳态。上述就是判稳准则思绪。第57页586.判异准则判异准则有两类：点出界就判异；界内点排列不随机就判异。界内点排列不随机有六种模式，下面将这六种模式展开讲解。模式一：点子频频靠近控制界限。属以下情况，点子排列不随机判异：连续3个点中，最少有2个点靠近控制界限；连续7个点中，最少有3个点靠近控制界限；连续10（11？）个点中，最少有4个点靠近控制界限。模式二：链。在控制图中心线一侧连续出现点称为链，其中包含点子数目称为链长。链长7，判异。当前国家标准改为9点链判异，主要采取电脑控制，另外本着“宁可错杀一千，不可放过一个”标准，我个人意见还是倾向于链长大于等于7时判异。第58页59模式三：间断链。1.间断链指链中个别点子跳到另一侧；2.判异准则：连续11点，最少10点在同一侧；连续14点，最少12点在同一侧；连续17点，最少14点在同一侧；连续20点，最少16点在同一侧；模式四：倾向。点子递增或递减状态称为倾向或趋势（trend）。有下降倾向时，后面点子一定要低于或等于前面点子，不然倾向中止，需要重新起算。对于上升倾向也有对应要求。出现倾向表明过程均值逐步增大或逐步减小。6点倾向判异！（以前为7点）第59页608.控制图分类：（1）按数据性质：计量值控制图、计数值控制图n 计量值控制图：管制图数据均由量具实际测量而得，如长度、重量、温度、时间、厚度等连续性数据 X-R （平均值与全距）X-R （中位数与全距）X-S （平均值与标准差）X-RM （个别值与移动全距）n 计数值控制图：控制图数据均属于以单位计数而得。其特点是不可连续读取这些数据，只可读取整数。如不良数、缺点数等。P-Chart 不良率控制图 Pn-Chart 不良数控制图 C-Chart 缺点数控制图 U-Chart 单位缺点数控制图第60页61 比较计量值控制图计数值控制图优点灵敏、轻易调查原因所须数据可用简单方法取得可及时反应不良，使品质稳定对整体品质情况了解方便缺点抽样频数高，费时麻烦无法确保不良真因数据须测定且再计算，须有训练之人方可胜任及时性不足，易延误时机（2）按用途：分析用控制图、控制用控制图分析用控制图：先有数据，后有控制界限 a.决定方针用 b.制程解析用 c.制程能力研究用 d.制程管制之准备控制用控制图：先有数据，主要用途为控制制造之品质，若有点子出界，应马上采取办法第61页62 一道工序开始应用控制图时，几乎总不会恰巧处于稳态，也即总存在异因。假如就以非稳态状态下参数来建立控制图，控制界限之间内间隔一定较宽，以这么控制图来控制未来，将造成错误结论。所以，一开始，总要将非稳态过程调整到稳态过程，此阶段适用是分析用控制图。等到过程调整到稳态后，才能延长控制图控制线作为控制用控制图。分析用控制图和控制用控制图因使用目标不一样而划分。从数学角度看，分析用控制图阶段就是过程参数未知阶段，而控制用控制图阶段则是过程参数已知阶段。第62页63（3）X-R控制图是计量值最惯用、最主要控制图 X图控制线 A2系数表 UCLX=X+A2R CLX=X LCLX=X-A2R R图控制线 D3、D4系数表：UCLR=D4R CLR=R LCLR=D3R在X-R图中，我们应该先作哪一个图？1.假如先作X图，则因为这时R图还未判稳，R数据不可用，故不可行。2.假如先作R图，则因为R图中只有R一个数据，可行。等R图判稳后，再作X图。故作X-R图应反其道而行之，先作R图，再作R图，R图判稳后，再作X图。若R图未判稳，则永不能开始作X图。n2345678A2?1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373n2345678D3?000000.0760.136D4?3.2672.5742.2822.1142.0041.9241.864第63页64（4）X-R控制图操作步骤 步骤一：确定所控制质量指标（控制对象，或称统计量）。这里要注意以下各点：选择技术上是最主要控制对象；若指标之间有因果关系，则宁可取作为因指标为统计量；控制对象能够是多个，这时需要应用多指标控制图与多指标诊疗；控制对象要明确，并为大家了解与同意；控制对象要能以数字来表示；控制对象要选择轻易测定并对过程轻易采取办法者；直接选择控制对象有困难时可采取特征进行测定。步骤二：取预备数据。最少取35组；样本容量；合理子组标准。组内差异只由偶因造成，组间差异主要由异因造成。第64页65步骤三：计算Xi，R。步骤四：计算X，R。步骤五：计算R图控制线、X图控制线，并作图。步骤六：将预备数据在R图中打点，判稳。若稳，则进行步骤七；若不稳，则执行第2.4节20字方针后转入步骤二重新开始。步骤七：计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。若过程能力指数满足技术要求，则转入步骤八；若过程能力指数不满足技术要求，则需调整过程直至过程能力指数满足技术要求为止。步骤八：延长X-R控制图控制线，作控制用控制图，进行日常管理。上述步骤一步骤七为分析用控制图。上述步骤八为控制用控制图。第65页66（5）P控制图搜集数据计算不合格率及平均不合格率计算管制界限绘制中心线及控制界限，并将各点描入图中交各数据特殊原因统计，以备查考、分析及判断第66页67QC七大手法总结QC七大手法总结：1.层别法-作解析2.检验表-集数据3.柏拉图-抓重点4.因果图-追原因5.散布图-看相关6.直方图-显分布7.控制图-查异常第67页68n THANKS！第68页